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以上这些特性:ARK自我感知设计的系统，即使被使用在不同的环境，不同的应用，在旁是否有无人员的维护、周边模块或软件状况是否发生异常，皆可扮演最佳主角的角色。而且因应物联网应用的广度及深度，ARK全系列为无风扇设计，最低的维护成本及高稳定性，宽温防尘设计、低中高阶完整的运算效能选择，也称职的将物联网所需要系统的特性，发挥到极致。
研华ARK自我感知智能系统，跳脱出只做运算链接周边的功能，亦可将终端对搜集到的数据先行初步运算及处理，做出反应后，再向后台传输时，已经不再仅是单纯的数据，而是经过初步处理的数据。另外透过系统使用的习惯记录，如系统负载状况、效能、使用时间等，可为使用者今后的采购评估提供重要的依据，亦可减少对后续支持运作上的浪费。
陈彦君表示，对客户而言，ARK与其他传统控制器不同的地方在于，ARK不但具有传统控制器的功能，同时更是一个可以自行从事智能管理与回馈信息的智能终端，要在物联网内扮演怎样的角色，全都取决于客户如何建立整个应用的架构，ARK自我感知的设计可发挥物联网最大效益。
卢瑞荣表示，在许多大型或开放的架构中，当ARK之上还有其他管理单位如MIS或Server产品时，ARK 可以单纯的扮演自主监控与信息传递的角色，而最终的决策则交由上层的控制层进行;不过，当ARK 位在一个封闭、小型的架构下，当上层不再有其他控制管理机制存在时，ARK 则可以利用研华所进行的软硬件整合设计，直接以ARK 进行管理与决策的执行，在联网的状态下，亦可将结果通知相关人员。让用户在享受或转移这些功能时，不需要额外再花费人力或经费去执行。对仅有小规模需求的中小企业主，或是需要将设备置于人烟罕至需要独立运行的应用上，新一代ARK 均可以扮演相当适切的物联网解决方案。
新一代ARK 可以自我管理、自我动态调节保护并且对外围设备进行实时监控，搜集相关信息，除了产品在设计上具有模块化的设计及搭配的周边外，SUSIAccess、iManager 等软件的整合也扮演了十分重要的角色。卢瑞荣也说明，针对研华本身的产品或其他业者周边模块有进阶控制器设计，运用SUSI API，与SUSIAccess 等的搭配，可架构了一个由前端到后台的完整平台，使用者可以藉此获得更多详尽的产品、零组件信息，提供系统进行更细致的判断;但如果针对非研华的产品或无此类型控制芯片导入在模块上，则仅能透过标准接口做到基础数据搜集。
不过，卢瑞荣更强调的一点是，研华想要提供的是一个协助使用者落实物联网应用，并藉由物联网产生更大效益的概念。创造由内而外，全面感知及管理;由上而下无缝连结与沟通的物联网环境，才是研华推出新一代ARK 系列的目的，至于运用怎样的技术去达到这些目的，则是研华内部软硬整合的结果，也是研华ARK 系列创造竞优势的基础。而今后也都将会秉持这样的初衷持续进行软硬件开发整合，将Big Data 与物联网做更深入全面的整合。
研华科技是智能系统(IntelligentSystems)产业的领导厂商，以先进技术和可靠品质成为客户值得信赖的国际品牌。自1983年成立至今，研华在全球拥有专职员工近6000名，分支机构遍及在21个国家、92个主要城市。其三大事业群组织专注于自动化市场、嵌入式电脑市场及智能服务市场，联合多家合作伙伴形成了强大的技术服务和营销网络，为客户提供真正全球化布局、本土化响应的便捷服务。研华以智能地球的推手为企业使命，并以“驱动智慧城市创新共建物联产业典范”为目标，协助各产业加速其智能化经营，立志成为智能城市及物联网领域中最具关键影响力的全球企业。
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近年来，随着国家智慧城市、水十条等多个与水环境相关的政策出台落地，以及物联网与工业互联网先进技术的发展，智慧水务产业潜在需求巨大。研华作为物联网智能系统及嵌入式平台产业的实力企业，以数据采集及全面感知构造工业物联网基础，提供整体架构解决方案。DeviceOn/BI正是研华打造的智慧水务云端
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11月1日至5日，2016年中国国际工业博览会工业自动化展(以下简称：IAS)在上海国家会展中心顺利举行。此次展会，研华科技以「携手伙伴共创物联应用赢向工业4.0」为主题协同鼎捷、百度云、易往信息技术、托利多、薇茗等合作伙伴共同展出六大范畴行业应用，以全新视角将智能设备自动化、设备监诊与效益优化
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研华科技，2016年8月互联网领域，很多生态链企业或客户认为研华是专注于嵌入式工业电脑。研华（中国）公司工业自动化事业群产品经理孙莉解释道，我们想告诉大家，研华还有很多专业的物联网方案，在数据传感、智能采集和可靠传输上一直走在行业的前沿。我们希望与来自互联网、物联网领域、了解需求和擅
研华科技，2016年8月随着工业4.0、物联网的推动和发展，我国制造业在朝着智能制造的方向整体转型。虽然智能制造发展进入快车道，但不可否认的是，智能制造的发展还存在着诸多挑战。其中，生产制造设备间的网络化通讯是主要的瓶颈之一。在许多制造企业中，云端拥有大数据的工业云难于及时地获得来自现场
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