于常涛分析，工业4.0带来的是生产效率提高、安全性能提升、非常庞大并且越来越强大的数据分析能力，以及为生产整体带来灵活性。但是，也可以发现目前很多中国企业很大程度上需要解决的是生存的问题，还不是发展的问题，生存过程中面临同质化的竞争，同时还要寻求出路，因此需要产品具备差异化，同时，工业4.0固然提升了灵活性、生产效率，也伴随着很庞大的投资，企业就会有所顾虑目前是否到了合适的时间点做这些投资，这也是工业4.0怎么落地、什么时候落地直接相关联的问题。
在工厂中，机器人应用、控制系统、若干仪表和传感器、稳健的传输通讯网络这四大部分把各网络连在一起。恰恰ADI能够提供从前端的检测，各类传感器，到后端的测量，技术、参考、ADC，再到数据解析，以微处理器或DSP为基础，与边缘计算相切合应用于特定领域。
于常涛表示，围绕实际工厂的应用场景，ADI的方案已经涵盖了各个环节。之前对机器人的核心要求是让机械手臂动起来，需要有控制系统、相应的硬件软件设计，还有基本的安全功能。但随着智能化、灵活性、物联网等概念的兴起，人工智能概念融合之后，赋予了机器人更多元素，这些元素更多体现在传感器上，检测各关节当前的角度，即在大负载情况下，手臂的抖动情况，同时机器人在工作过程当中，特别是协作机器人，与工作人员紧密配合时候如何保证安全性。同时，机器人作为工厂的一分子，需要把参数上传到云端，为通讯领域带来了机会。得益于工业4.0和中国制造2025，新的需求和新的技术导向催生了ADI新的机会。
机器人控制系统
机器人控制系统的核心是模块，是直接连接现场仪表和整个控制单元当中的纽带。ADI针对整个模块量输入模块，推出了最新一代的AD411X产品，集成了多重保护功能，同时提供相应的电源解决方案。在应用过程中，基本上是24V输入、5V输出的电源架构。AD411X产品每个通道都可以任意地定义为数字量的输入输出，或者模拟量的输入输出，所以把它叫做软件定义I/O。
于常涛介绍，如现场有十个传感器，需要接入之后，在电器柜这一侧有10%的余热，十个通道的输入，工程完成之后可能要额外多留两个通道，以防客户新的需求增加或者损坏做备份使用。并且有些现场对信号类型需求也不一样，所以在一些工厂的过程控制应用当中，有些客户就把这个产品应用起来，叫做小型化的PLC的控制柜，而不是说传统的所有的现场全部连到一个房间来，需要很长的线缆。
此外，为了配合安规的要求，借助这个产品的灵活性，就可以给终端客户在工厂实施过程当中，为工人清晰标注出数字型、模拟型的，把信号的正负连接对，完全根据现场的实施结构，通过软件的方式把系统完整地运行起来，从而大程度节省现场工程安装的难度和成本。
工业以太网
工业4.0或智能制造重点强调的是网络化。工厂中以有线网络为主，除了传统的基于RS-485/RS-422的现场走线之外，更多的是工业以太网，工业以太网把现场所有传感器全部汇集到以这个产品为基础的小型化控制之后，所有数据进行汇集，然后这些大量的数据就可以走现在的工业以太网的网络，从而为现场节省线缆的布置，提高方案的性价比。这也是ADI今年推出的明星产品，重点体现灵活性、集成度、软件可配置性。
“ADI产品可以用单一一颗芯片支持现在主流的工业以太网的协议，可以有个单一的硬件平台，通过调用或者编写部分的软件方式，就可直接实施不同的工业以太网的协议。不仅如此，工业以太网已经存在若干年了，并不是新兴事物。作为下一代的延续，需要涉及时间敏感网络，此前工业以太网都是各大厂商主导推出的，比如西门子通过PI、ETG等等，其间带来一个问题：各厂商之间完全不兼容。”
“现行的工业以太网都是运行在一百兆的通讯速率之下，但事实上工厂中有一些对实时性要求不高，数据量很大的数据源，比如摄像头、机器视觉、工业相机这些应用场景，在两个比较大的因素驱动之下， TSN网络既兼顾了一些实时性数据的传输，同时保留了带宽，它在数据链上提倡数据兼容，不存在垄断的门槛。基于这个趋势，ADI一方面运用现有产品支持普及率越来越高的现行工业以太网，同时在今年底也会推出下一代的基于千兆的TSN技术。
机器健康监测
机器健康监测从去年到今年，是非常火热的一个点，同时机器健康监测也是工业物联网一个很好的落地的实践，机器健康监测也被越来越多的客户所接受。
如风电、火电、核电等化工厂的应用场景，有一些国家硬性规定的安全方面的考虑，也包括风机、风能，过往很多靠人工的方式，现在越来越多的客户评估后发现构建一套自动化系统非常划算，一方面可以拿到高效的数据，同时可以节省人力成本，使设备安全更有保证。
“并且，这样的技术让我们有很好的方式搜集到工业现场各种设备大量现场的原始数据，把这些数据放到云端做系统处理。这个架构就是很典型的智能+、工业互联网的典型应用。” 于常涛认为。
ADI最突出的产品就是基于加速度计的产品，因为在机器健康相关的各种各样的检测参数当中，温度是比较关键的参数。同时，震动也是关键参数，从而知道机器的损坏会带来震动情况的反馈。同时配合后端的信号处理，跟边缘计算的理念相结合，以低功耗为基础，注入频率数据的分析、时间预算的经验学习、算法等。
同时，ADI把一些有特色的产品与方案整合在一起，形成完整的DEMO系统，包括震动检测节点，基于无线传输方案检测震动，天线，电机驱动，同时在PC端还做了GOI，可以看到相关数据。基于该系统，就可以第一时间拿到你需要的关于机器检测的第一手数据，把工作重心集中在更有附加值、更有意义的、基于云端的算法上面。
