数字化浪潮正在影响全产业发展。在国内,产业数字化的经济规模占全国数字经济比重的81.7%,占中国GDP的32.5%,已经成为中国数字经济发展的核心动能。
当下,我国已经进入到工业4.0时代,工业制造向智能化转型过程中产生了包括产品数据、设备数据、研发数据、工业链数据、运营管理数据、消费者数据在内的海量数据资源。
而被称为“工业心脏”的工业存储产品为如此庞大的信息数据提供了有力的存储介质支撑。在这样的背景下,存储厂商有哪些新产品、新方案推动工业智能化前行,赋能企业发展呢?
工业级应用对存储需求不断扩大
“十四五”以来,我国工业制造转向智能化的发展取得了长足进步,从战略层面,国家在全力推动智能制造高质量发展,一方面加大智慧工厂建设,另一方面则坚持创新驱动,提高智能制造供给输出强度。在工业智能化过程中,企业将以新一代数字技术为基础,从而提高智慧工厂的管理效率和生产效率。
据第三方数据显示,随着数字技术的不断演进,未来数据增长速度惊人,到2025年全球的数据量将会达到163ZB,这一数量级是2016年总数据的10倍之多,数据量的增加将会为数据存储加大难度,同时,数据的来源以及由数据飙升引起的应用趋势也将会产生变化,因此,企业对于存储的需求也在发生变化。
过去十年,如果说娱乐内容的增长是存储行业的动力,那么未来,嵌入式市场不断扩张,工业制造向智能化转型产生的数据将成为存储行业发展的主要驱动力。
具体到工业级应用对于存储产品又提出了一些新的特性要求:
首先是工作温度方面,工业级存储产品一般要能够工作在-40度到85度温度区间或者-25度到85度工作区间。
其次是安全性要求,随着工业互联和智能化工业设备的普及,存储设备的数据安全关系到整个工业生产的稳定性,因而存储设备的安全性需求也相应地提高。
由于工业设备和应用所处的严苛物理环境,存储器件应对震动、抖动、环境湿度等也都要符合相应的业界标准,以确保存储设备在工业生产环境中稳定工作。
而且,工业级应用投入使用后,系统更新换代速度相对较慢,替换成本高。对应方案中使用的存储设备就会产生高可靠性,高耐久度的需求。因此,针对于NAND Flash产品,SLC和MLC的产品是客户经常选用的产品型号。
同时,工业级应用的产品投入使用时,出于产品稳定性和长期使用维保方面的考量,客户也会提出锁定BOM,延长生命周期,延长质保时效等需求。
最后,部分工业级客户由于设备调试和实际生产应用场景限制,有现场技术支持需求。
因此,企业为了应对工业级环境内的高低温差、安全性、稳定性等严苛考验,选择合适的存储产品才能让企业发展创新更上一层楼。
嵌入式存储正成为工业智能化主流
当前,工业级的存储产品可分为嵌入式的存储产品和可插拔式的存储产品两大类。其中,可插拔式的存储产品常见的有PCIe协议SSD,SATA协议SSD,以及SD存储卡和Micro SD存储卡几种类型。
嵌入式存储产品,目前市场上主流产品有e.MMC和UFS两种,相比较于e.MMC产品,UFS产品的协议接口读写速度更快,同时应用场景也更复杂。
目前来看,类似于5G、物联网、云存储等主流应用将继续成为传统存储市场的助推器;电动车市场的爆发推动了汽车电子市场对于存储的需求;人工智能的快速崛起则将传感、存储和运算牢牢地绑在了一起。这些新兴的应用场景无疑将要更加依赖于嵌入式存储的技术发展。、

西部数据工业级可插拔式存储产品
在此背景下,作为深耕存储行业多年的企业,西部数据挺身而出,他们以拥有全产业链的多年技术积累著称,尤其在产品端,推出众多面向工业化的存储产品,获得了全球的广泛认同。与此同时,在2月24日召开的CAIMRS 2023年会上,来自西部数据Flash产品部门的专家在第七届“数字中国”产业升级巡回研讨会上发表了演讲,介绍了工业级NAND存储产品的应用,并与行业伙伴共同探讨了工业数字化转型中的机遇、挑战与策略,引导展望行业发展的方向。
西部数据iNAND IX EM132嵌入式闪存盘是其首款专为工业及物联网设备设计的3D NAND e.MMC,其中搭载了西部数据的高可靠性64层3D NAND闪存。
iNAND IX EM132嵌入式闪存盘有两种版本的宽温范围,分别是-25°C至+ 85°C以及-40°C至85°C。该产品相较于2D NAND e.MMC拥有更长的使用寿命,为基于高级操作系统、传感器融合和机器学习技术的工业和消费应用提供更高的容量选择。

西部数据iNAND IX EM132嵌入式闪存盘
另一款工业级嵌入式产品是西部数据iNAND IX EU312 UFS EFD。基于先进的3D NAND闪存,西部数据iNAND IX EU312 UFS EFD将UFS的高性能及工业级的高耐久性和大容量用于终端摄像头和智慧视频应用,支持高频读写使用,包括AI视频摄像机和边缘设备。设备支持最高可达768TBW(256GB版本),耐久性强大,可满足密集的读写要求。产品具备先进的NAND闪存管理固件,包括强大的错误校正码(ECC)、读取刷新、损耗均衡管理、以及不良区块管理。

西部数据iNAND IX EU312 UFS EFD
西部数据的工业级嵌入式存储产品提供高级诊断功能,在业界规范的device reports协议基础上,可以为用户带来更多更完善的数据诊断参考。
另外,西部数据的存储产品还提供独有的Smart SLC技术,在平衡随机读写性能和提升产品的稳定性方面具有独特的优势。
需要重点提到的一个特点是,西部数据的嵌入式存储产品,业界独家提供100%容量的数据预加载方案,有效地支撑工业级用户对存储芯片先烧后贴的实际需求,并给到用户最大的预烧录容量。
西部数据嵌入式存储方案还具备智能分区Smart Partitioning技术,该技术允许用户可以根据自己的实际需求,划分不同类型,不同容量的系统分区,灵活配合用户的各种分区需求。
同时,西部数据的嵌入式存储产品还提供出色的可靠性保障。在比特纠错能力,应对恶劣供电环境的情况时都有出色的表现。同时西部数据的嵌入式存储产品经过市场检验的海量应用反馈,产品的整体的 dppm故障率常年维持在较低的水平。
西部数据的NAND flash产品使用了自家原厂的BICS NAND Memory的先进技术。在合理地提升数据存储密度和容量的前提下,高效地控制成本,为用户提供质优价美的嵌入式存储产品解决方案。
综合来看,西部数据公司的嵌入式存储产品是满足工业级产品应用的优秀选择。
我们看到,西部数据的工业级存储产品不仅可以在环境苛刻的工业级场景展现自身实力,而且还能成为企业在数智化转型中重要的工具。

西部数据公司中国区智能终端产品事业部高级销售总监 文芳
西部数据公司中国区智能终端产品事业部高级销售总监文芳表示:“西部数据作为具备深厚技术积累的数据基础架构提供商,能够提供跨越工业级、商规级、车规级和家用互联级的多样化解决方案。西部数据针对这些领域所提供的存储产品均经过专门优化和行业验证,满足客户对于存储的高可靠性、高稳定性、高安全性、高耐久度及高性价比等诸多需求。未来,西部数据将继续立足创新,以开放的态度与各行业携手推动数字化的蓬勃发展,共同‘数造辉煌’!”
西部数据在中国为中国
西部数据非常重视在中国市场上的投入,持续布局本土化投资和创新,进一步帮助中国的企业级用户应对数字化进程带来在产品创新方面的挑战。
目前,西部数据在上海、深圳已拥有自己的全资工厂,能够支持NAND 闪存和HDD产品的研发、生产、测试、封装等。同时,西部数据在上海浦东还打造了西部数据解决方案赋能中心,能够支持企业级、OEM客户进行产品与解决方案的测试,加快上市。
其中,西部数据位于上海的晟碟半导体(上海)有限公司成功入选世界经济论坛全球灯塔工厂网络,并凭借在可持续发展领域的突破性成果,被授予 “可持续发展灯塔工厂”荣誉称号。
不仅如此,在国内,西部数据还与众多行业伙伴保持着长期稳定的关系,西部数据的企业级和固态硬盘产品,为这些伙伴进行赋能,带来了超高容量、超高性能以及成本最优的解决方案。
写在最后
在过去多年间,在企业遇到存储难题时,西部数据始终和企业保持紧密联系,倾听企业需求,结合自身的技术创新,为用户提供满足其需求的优秀产品。通过为企业和行业伙伴的赋能,助力千行百业进行数智化转型。
在这个数字时代,各类型数据量在不断增长,在此基础上,为数据的存储、分析带来了新的机遇和挑战,哪家厂商能带来更具有前瞻性的产品和解决方案,谁就把握了存储市场的脉搏。
好文章,需要你的鼓励
随着员工自发使用生成式AI工具,CIO面临影子AI的挑战。报告显示43%的员工在个人设备上使用AI应用处理工作,25%在工作中使用未经批准的AI工具。专家建议通过六项策略管理影子AI:建立明确规则框架、持续监控和清单跟踪、加强数据保护和访问控制、明确风险承受度、营造透明信任文化、实施持续的角色化AI培训。目标是支持负责任的创新而非完全禁止。
哈佛、MIT联合研究揭示人类语言理解的神经机制,发现大脑通过"信息出口"将语言从核心系统传递至专业脑区实现深度理解。研究提出浅层与深层理解的区别,为人工智能发展提供重要启示,表明真正智能需要多系统协作而非单一优化。该发现可能改变我们对语言认知的理解。
英国正式推出DaRe2THINK数字平台,旨在简化NHS全科医生参与临床试验的流程。该平台由伯明翰大学和MHRA临床实践研究数据链开发,能够安全传输GP诊所与NHS试验研究人员之间的健康数据,减少医生的管理负担。平台利用NHS现有健康信息,安全筛查来自450多家诊所的1300万患者记录,并使用移动消息系统保持试验对象参与度,为传统上无法参与的人群开辟了研究机会。
腾讯混元等团队开发出革命性的AI视频生成自我评判系统PAVRM和训练方法PRFL,让AI能在创作过程中实时评估和改进视频质量,无需等到完成才反馈。该技术使视频动态表现提升56%,人体结构准确性提升21.5%,训练效率提升1.4倍,为AI视频生成质量带来质的飞跃。