今天各个经济领域的数字化趋势成为中国制造业转型的推动力,数字化方式让制造业各个系统相互连通,从产品研发到上市的周期越来越短,从让新的商业模式加速涌现。数字化趋势也是中国制造2025战略实现的重要基础,是帮助中国不断的完成由传统制造到智能制造的产业升级。
制造业的未来愿景是什么?个人理解是信息与物理深度融合的过程,比如高度的数字化、无限的网络化,深度的机器自主学习。这里面的本质就是数据,企业的升级过程就是从数据到信息到知识再到智能的一个过程。
在可以想象的制造工厂里,加工设备、代加工部件、装备机器人等等所有的物理设备都装有信息系统,都具有无限连接功能,需要的是分布式的直接互联的设备。
今天在云计算、大数据等技术创新下,企业存储系统上已经可以实现全面的升级。信息技术与制造产业的高度融合,在包括网络、存储、计算、软件、自动化的交织,制造业IT系统要考虑到资源、信息、物品和人相关联的虚拟网络和实体物理系统的融合。
对于制造业升级来说,智能工厂、智能生产以及智能物流,智能化生产系统以及过程以及网络化分布式生产设施的实现。
通过云计算对制造业数据进行深度挖掘,是转型升级中必不可少的一个重要环节。而对于传统企业来说,基于云计算的IT系统,其升级必将对其IT架构的存储系统带来深刻的变化。因为传统企业的存储设备远远不能支撑制造业升级过程的云计算IT需求。
存储升级的目的是提升制造业的竞争力,能够提升劳动力效率,将全流程成本进一步降低,对于基础设施的升级,不仅整个制造环节的人工将得到节省、前端供应链管理、生产过程、后端仓储物流管理等成本都能降低。
升级意味着在不改变原有架构的情况下,能够解决应用系统的瓶颈问题。
在制造业的存储系统的转型过程中,ZD至顶网通过调查发现,在可以预见的当下,存储系统的升级将围绕硬件和软件两个层面。第一是硬盘到闪存的升级,二是传统存储系统到软件定义系统升级。但是我们也发现对于竞争激烈的制造行业,其必须满足企业在升级过程中的成本压力。
传统存储性能瓶颈成为常态,采用RAID磁盘阵列虽然能提升IOPS总量,但是其可利用的磁盘和IOPS量之间的成本。同时随着网络、计算性能的提升,存储性能跟不上计算需求,也导致制造业存储系统在制造业生产系统、报表系统的优化分析、精度和规模等方面受到限制。
而随着闪存的产能的成熟和大规模的产出,闪存的优势已经凸显出来。而2016年各大存储厂商纷纷推出全闪存阵列,大容量的闪存的性价比已经到了企业客户所接受的程度,闪存在减少机房占地和能耗方面同样有着极大的优势,综合性价比已经优于传统磁盘。比如IBM Fl ashSystem 系统提供的巨大I OPS 和带宽,可完全解除报表,结算等系统瓶颈,大幅提升生产效率。
而制造业升级同样将让新的制造业存储架构对系统IO、扩展性、可用性、存储容量、绿色节能、容灾等全面的满足。而软件定义存储的出现,让存储架构在扩展、兼容、可用性方面获得巨大的提升。同时也大大降低企业的存储成本。IBM在2016年创新的融合了IBM Spectrum Storage家族产品的特性,为用户提供一种按需收费的软件定义存储解决方案。包括便捷集成、高可扩展、内置混合云、更具经济性、因开放更强,助力混合云建设、提高存储速度和效率,简化新工作负载迁移流程。
综上分析,制造业存储的升级是一个全面系统的过程。选择一个存储解决方案,需要存储厂商对制造业领域在系统IO、扩展性、可用性、存储容量、绿色节能、容灾等各个方面进行全面了解和评估的能力;需要即对于传统存储系统有深厚的了解基础;需要对新的闪存领域、软件定义存储有强有力的技术支撑。
好文章,需要你的鼓励
浙江大学研究团队开发了ContextGen,这是首个能够同时精确控制多个对象位置和外观的AI图像生成系统。该系统通过情境布局锚定和身份一致性注意力两大创新机制,解决了传统AI在多对象场景中位置控制不准确和身份保持困难的问题,并创建了业界首个10万样本的专业训练数据集,在多项测试中超越现有技术。
谷歌推出升级版图像生成模型Nano Banana Pro,基于最新Gemini 3语言模型构建。新模型支持更高分辨率(2K/4K)、准确文本渲染、网络搜索功能,并提供专业级图像控制能力,包括摄像角度、场景光照、景深等。虽然质量更高但成本也相应增加,1080p图像费用为0.139美元。模型已集成到Gemini应用、NotebookLM等多个谷歌AI工具中,并通过API向开发者开放。
上海交通大学研究团队开发的SR-Scientist系统实现了人工智能在科学发现领域的重大突破。该系统能够像真正的科学家一样,从实验数据中自主发现数学公式,通过工具驱动的数据分析和长期优化机制,在四个科学领域的测试中比现有方法提高了6%-35%的精确度。这标志着AI从被动工具转变为主动科学发现者的重要里程碑。