GPU NOT TESTED
边无际 edgenesis bianwuji 边无际   edgenesis
企业介绍

高效开发者工具，全场景物联网解决方案

使用自主研发的 ShiFu framework 作为产业IoT的开源开发框架
业务伙伴
技术特点

全设备接入

快速接入多种通信协议物联设备，轻松实现各种云平台集成，支撑千万级设备数据采集，通过人工智能与大数据分析，实现物联网智能化管理。

数字孪生开发

接入设备在系统中生成微服务形式的数字孪生，采用模块化开发方式，可以根据场景需要自由搭配，快速构建自己的物联网应用。

云原生架构

采用云原生架构，通过容器化部署，实现快速部署和高效运维，充分发挥 Kubernetes 的优势，提供高度可扩展性、安全性和稳定性，支持敏捷开发和运维管理。

智慧园区

边无际物联中台的智慧园区解决方案，通过连接各种设备、传感器、安全系统和其他物联网设备，实现智能化管理和优化运营。

智能制造

边无际物联中台的智能制造解决方案，通过连接工业机器人、工业PLC、智能检测设备、供应链装置等，实现智能化管理和优化运营。

能源数字化

边无际物联中台的能源数字化解决方案可实现能源设备的数字化监测和管理。采用边缘计算技术实现实时报警、远程运维和云上数据分析。

应用场景
行业案例
智慧工厂
某合成生物工厂涉及分液器、酶标仪、液体定量器、自动导引车、机械臂等工业设备，需要实现互联互通，落地中面临集成的复杂性高，软件开发和维护成本高、数据安全和隐私等问题。
在该案例中通过边无际物联中台实现API来控制机械臂的动作，将产品从传送带上取下并送到下一个流程中；或者通过API来控制设备的启停，以优化整个生产流程。通过边缘计算，实现对生产流程的智能化控制和优化。
智慧园区
某城市总指挥交通数据中心，要将多源数据进行融合和分析，包括交通摄像头、雷达、交通信号灯等多种数据来源。
在交通路口和卡口等关键位置部署边缘设备，包括高清摄像头、雷达等感知设备。边缘设备需要具有数据采集、数据处理和通信传输等能力，以保证数据的实时性和准确性。
AR智能巡检
客户需要融合物联中台、AI中台、数据中台为一体的融合式中台，承载AR智能巡检的应用，并具有工业车间的可拓展性。
一套Shifu 边无际提供了安全性、稳定性极高的物联中台、数据中台、AI中台为一体的融合式AIoT中台，使得在很短的开发周期内，实现了AR智能巡检应用的能力搭建。
开发者关系
5分钟试玩Shifu Demo，体验轻松上手过程，感受数字孪生带来的颠覆性设备编排
Shifu Demo
Shifu 开源社区
中文开发文档
物联网设备
LINUX / WINDOWS
KUBERNETES
Shifu
应用
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开源IoT OS: Shifu
Shifu是边无际旗下的一站式异构设备管控框架。我们为开发者准备了一个产品试玩。通过这个5分钟的试玩，开发者可以很快地了解Shifu的功能和它能带给开发者的好处。

在使用前，请确认您安装了
Docker
Windows 安装包：下载

Mac 安装包： M1版本下载 x86版本下载

Linux 安装命令：(以Ubuntu为例，更多平台请前往官方安装指南 
        $ sudo apt-get remove docker docker-engine docker.io containerd runc
        $ sudo apt-get install \
        apt-transport-https \
        ca-certificates \
        curl \
        gnupg \
        lsb-release
        $ curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg
        $ echo \
        "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg] https://download.docker.com/linux/ubuntu \
        $(lsb_release -cs) stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null
        $ sudo apt-get update
        $ sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io

只需要简单几个命令，我们就可以完成部署并且开始试用：

1. 下载Docker镜像：

docker run --network host -it -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock