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如果把c# wpf只是看成是一个做界面的框架，那确实有点狭隘了。单独的上位机软件，如果不需要上下游的支持，没有与其他电脑打交道，实现的都是windows平台的常用功能，那么确实没有发挥出c# wpf的优势，也没有什么竞争力。非常建议大家学完c# wpf之后，可以扩充一下上下游的知识点，为个人累计实力、做好未来发展的铺垫。
1、上位机+单片机
上位机+单片机是最容易想到的方案。这个单片机不需要很复杂，实现特定的功能就可以。大家试想一下，很多手工制作的示波器、烧录器、雕刻机是不是都是这种方案。本身下位机收集信号和数据，等这些操作做完之后，就可以把数据送到上位机来处理。那本身单片机的运算能力又不是很快，所以上位机的功能才是整个系统的核心和灵魂。
当然，广义上来说，这个单片机也可以是各种各样的传感器。比如温度传感器，压力传感器，湿度传感器，转速传感器，距离传感器，这样借助于传感数据和合适的业务模型，这个上位机相当于一个大型计算机的大脑，成为系统控制的枢纽和核心。
2、上位机+linux系统
除了单片机，上位机还可以和linux系统进行配合。一般来说，能跑linux系统的芯片主要以soc为主，频率更高，内存更大，存储空间也更多。这也意味着，linux系统本身可以做更多复杂的事情。那么既然linux系统这么厉害，为什么还需要上位机的支持呢？有一种情况，那就是linux系统本身运行着特殊定制的算法，但是这个算法如果要在客户的环境上面运行起来，就需要对里面的参数进行标定，那么这就是上位机的优势所在。
3、上位机+camera
大部分机器视觉都是这种形式，本身上位机从camera拿到图像，就可以对图像进行处理了。处理后的结果送给运动控制系统去执行。当然，为了得到很好的图像，我们还需要对光源和镜头进行挑选，这样才能够得到比较好的图像，这种场景多用于工业机器视觉。
另外一种就是民用的场景。比如说基于图像的条形码识别、基于图像的二维码识别等等。因为识别的图像都是人工设计的特征，所以这个时候再把这些特征用图像的方法逆运算解析出来，就可以获得对应的结果了。
4、上位机+camera+AI
传统的图像算法，基本依赖于图像本身。但是如果涉及到识别、定位和统计，那么AI的优势是非常明显的。很多时候，上位机的算力并不够，所以还需要一个AI加速棒，帮助我们实时对图像进行处理。如果没有这样的AI加速帮，安装稍微贵一点的显卡也是可以的，当然这取决于客户愿意付出多大的代价来做这件事情。
5、上位机+业务主流程
前面4个说的都是和技术相关，如果用户本身就身处在某一个行业里面，那么完全可以把c# wpf当成一个工具，利用它来解决生产、服务中的行业问题。并且假设这种问题是一个行业通用性的难题，就可以进一步推广和延展出去。行业与行业之间本身就有很多的知识鸿沟，哪怕是参数的设置，流程的管理，这里面都有巨大的学问。建议同学们可以把c# wpf和自己的行业紧密联系在一起，多想想目前有流程和管理有哪些问题，是否有具体的技术难题，有什么问题是可以用c# wpf解决的，按照这个思维和逻辑不断深入研究下去，肯定可以发掘出属于自己的新天地。
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