新能源汽车快速增长，汽车工业可持续发展正面临系列挑战和机遇，引发了汽车产业链上下游的剧烈变革，如何确保产品的安全和可靠为新能源汽车供应链发展的关键。
图1 交流会现场图
近日，中国电动汽车百人会“提链计划”计算类芯片及智能座舱技术交流会在上海举办，杉岩数据受邀出席并进行主题分享。“提链计划”由中国电动汽车百人会与中国质量认证中心联合打造，聚焦跨界创新的关键环节、部件和系统，研究相关的标准和评价方法。
本次交流会，中国电动汽车百人会邀请来自政府有关部门和新能源汽车上下游企业等领域的企业高管，重点围绕新能源汽车自动驾驶、智能座舱、计算芯片及存储等核心产业链供应链发展趋势及需求侧要求等话题展开深入讨论。杉岩数据解决方案总监陈俊作《智能存储助力计算类芯片质量提升》主题分享。
图2 主题分享
陈俊表示，随着新能源汽车安全性要求不断提升，对新能源汽车整个产业链安全生产要求逐渐提高，传统的人工测量和判断受人为因素容易出现偏差疏漏，在围绕车企的相关生产制造的过程中，机器视觉检测重要性凸显。
在应用场景中，新能源汽车芯片、智能座舱、动力电池等质量检测、前段工序的检测，以及后段的外观检测，机器视觉均有广泛应用，机器视觉技术严格把控了产品质量，提升生产效率。为了追踪和管理产品质量，引入自动检测与人工复检，如LCR、AOI、AI视觉检测设备等，牢牢抓住产品质量控制的关键环节。在此过程中产生的检测图片等非结构化数据，须按照业务流程的要求进行保存，传统的存储架构显得力不从心。陈俊表示，基于现阶段产线质量检测问题和需求，杉岩数据研发的质检数据管理解决方案，支撑汽车供应链质量数字化建设。
杉岩质检数据管理解决方案，通过杉岩海量对象存储（SandStone MOS）将不同生产线的机器视觉设备产生的数据采集进行统一存储，同时提供智能数据处理引擎、数据资源管理、业务API访问接口等丰富的数据服务，产品质量检测和质量追溯效率提升近百倍。
杉岩数据将持续赋能智能制造，立足新发展，推动产业技术变革和优化升级。数据显示，2022年杉岩数据对象存储在高端制造行业，以35.2%市场份额位居第一，广泛为动力电池、半导体、PCB、电子、汽车等提供产线质量数据管理，助力实现产线智能化升级。
