第九届全球云计算大会结束，杉岩数据共享智能制造基础设施

2021-06-24 责任编辑：未填浏览数：97 智能中国网

核心提示：6月18日，第九届全球云计算大会中国2021在宁波成功闭幕。本次为期三天的会议由宁波市人民政府主办，作为世界十大云计算活动之一，吸引了近700名与会者、1500多人次、近40名演讲者、50多家参展商和媒体。本次会议以新技术助力双循环发展为主题，重点分析数字平台，通过深入探讨AIoT产业趋势的应用、物流与制造新技术的融合，

6月18日，第九届全球云计算大会中国2021在宁波成功闭幕。本次为期三天的会议由宁波市人民政府主办，作为世界十大云计算活动之一，吸引了近700名与会者、1500多人次、近40名演讲者、50多家参展商和媒体。

本次会议以“新技术助力双循环发展”为主题，重点分析数字平台，通过深入探讨AIoT产业趋势的应用、物流与制造新技术的融合，帮助企业转型；同时，聚焦云计算的先进技术，探讨未来技术路线的发展与转型。本次会议邀请了国家发改委国际合作中心副主任刘建兴博士、德勤咨询首席云战略官大卫林西库姆(David Linthicum)以及来自领先科技公司、知名大学和第三方中立机构的近40名行业高管。山彦数据首席技术官邱尚高应邀出席AIoT工业应用与趋势分论坛，并就《新存储赋能智能制造》发表主题演讲。

邱尚高表示，在工业5.0的浪潮下，智能制造是新一代信息技术与制造技术的深度融合，工业视觉就是其中的典型场景之一。通过各种传感器和机器视觉设备，借助AI、大数据等技术，对数字信号进行处理和分析，实现产品质量智能检测、识别、定位等目标。智能存储的应用有助于工业制造实现自动化、信息化、网络化和智能化。

谈智能制造业目前的趋势，产业升级的前提是技术的升级。机器视觉人工智能组合是智能制造生产线升级中的“热门炸鸡”，尤其是在半导体制造、电子3C和汽车制造领域。智能制造用AI技术代替产品的人工质检，产生海量的图像数据。一些制造用户每天生成近100TB/千万个文件的图像数据。检验对象的多维度、高精度特性，如生产线、工序号、时间、好/坏品、物料ID等，对检索的需求很强。

为了建立产品质量追溯系统，图像数据需要长期存储，海量的图像数据存储使得传统存储面临巨大挑战。特别是在图像检索中，文件系统只能根据文件名进行检索，导致检索效率低下，给用户在这种新的场景下带来不便。如果底层数据的存储和处理不解决，应用效果只能纸上谈兵。

在新的智能制造环境中，工业视觉在产品质量管理过程中起着非常重要的作用。工业视觉不仅可以提高检测效率和准确性，进一步提高输出功率，减少检测人员的工作量，而且可以使产品的交付质量更加稳定。因此，随着智能制造的发展，工业视觉也满足了新的应用需求，专业知识体系和解决方案迫在眉睫。

邱尚高表示，为了帮助制造用户面对困难，经过与众多制造用户的不断沟通和测试，最终采用对象存储(MOS)取代原有的工控机本地存储和集中式NAS存储解决方案。

山彦AI机器视觉海量存储解决方案作为软件定义存储专业厂商，解决了数据存储分散管理不方便、数据本地存储单点故障风险、扩展性差、存储数据性能和检索效果差的问题；另一方面，基于对象存储的特点，高性价比的灵活扩展使存储平台不再存在性能瓶颈，灵活的数据管理策略可以更好地利用存储的文件，降低丢失的风险。此外，山彦数据对象存储中图像压缩、转换、数据标注、智能检索等智能功能的独特集成，使得上层智能应用更加方便

到目前为止，山彦数据已经服务了数十家制造用户，如联合测试宇达半导体、新伟通信、美的集团、迪晶光电、东风小康、广汽丰田、瑞赛智能。邱尚高表示，山彦数据以行业用户的需求为导向，以敬畏的态度存储，帮助用户实现数据管理方便、快速扩展、高性价比、高可用性等价值需求，并将继续为智能制造赋能之路做出贡献。

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