近日，由高工机器人、高工机器人产业研究所（GGII）主办的2023机器视觉技术与应用峰会在深圳成功举行，杉岩数据受邀出席峰会并做主题分享和圆桌讨论，共创智能新视界。
主题分享：产线数据管理新方案，构建一流质量管理体系
本次峰会以“视界无疆”为主题，涉及光源、镜头及芯片，视觉软件，视觉传感器/相机，设备厂商及解决方案提供商以及新能源、半导体、汽车等下游企业，400+产业链上下游应用企业领袖、行业专家出席。会上，杉岩数据联创兼COO邱尚高作《产线数据管理新方案，构建一流质量管理体系》主题分享。
邱尚高表示，动力电池视觉检测质量数据管理面临产量大、工艺控制点多、精度要求高等难点，对此杉岩数据提供了产线数据管理新方案，为多个生产线的机器视觉设备提供统一的图片、日志等数据的管理平台，帮助锂电企业实现海量数据高效采集汇聚、高性能存储、数据智能处理、数据便捷调用，有效破解锂电产线质检数据存储、管理及应用难题。
当前，动力电池质量要求产品安全性、数据合规性。为了满足车规IATF16949质量标准的要求，下游产链如特斯拉等企业要求数据至少保存10年。动力电池对新能源汽车安全性起着重要的作用，电池质量直接影响汽车的产品性能和行业口碑。电池制造工艺复杂、工序繁多，制造过程中各工序质检设备产生海量的非结构化数据，成为了供应链工厂的全流程质量追溯的重点。
杉岩数据作为产线质检数据管理领导厂商，主要提供大数据智能存储产品和解决方案，其研发的基于对象存储的工业质检数据管理与检索项目，实现工业互联智能化的产品质检、识别、定位等目标，为工业视觉产业链提供了数字化的研发应用能力，助推整个行业的数字化水平提升。
圆桌对话：寻找机器视觉的下一个风口
在机器视觉应用专场圆桌对话上，章鱼博士研发总监朱伟辉、广汽集团数字化专家林尚芳、杉岩数据联创兼COO邱尚高等嘉宾，围绕“机器视觉大火下的投融资机会”、“机器视觉行业趋势与市场规模”、“数据统一模型训练”、“机器视觉下一个起量市场在哪？”等话题展开了深入的讨论。
邱尚高谈及，机器视觉目前最大的下游应用市场之一是工业制造领域。机器视觉技术可以在工业生产线上实现自动化生产和质量控制，提高生产效率并降低成本。例如，机器视觉可以用于检测制造过程中的缺陷，如瑕疵、裂纹和异物等，以便及时发现和修复问题。检测过程中将产生海量小文件数据，需要长期保存以满足质量追溯、AI训练模型更新等要求。因此，如何对质检数据进行有效的管理越来越重要。
随着人工智能技术的不断发展，机器视觉在工业制造领域的应用前景将会更加广阔。从下游应用结构来看，目前我国机器视觉应用已在新能源、动力电池、电子、半导体、汽车、PCB等领域得到广泛应用。
从技术层面来看，杉岩数据主要涉及图像识别、目标检测、人脸识别、行人重识别、自然语言处理等方向的数据管理，并在这些方向上有着较为深入的研究。此外，杉岩数据不断开放资源，与产业链上下游及研究机构多方联动，共同开展机器视觉产线数据管理相关课题研究，推动机器视觉技术与软件定义存储在智能制造的应用和发展，助力智能制造产业转型升级。
奖项发布：高工2023机器视觉产业链TOP30
据GGII预测，至2027年我国机器视觉市场规模将超过560亿元，在工业场景中的总体渗透率仍旧在10%以下，对比工业场景庞大的体量而言，机器视觉行业仍有较大发展空间。
在颁奖典礼上，高工机器人、高工机器人产业研究所发布了“2023机器视觉产业链TOP30”企业名单，杉岩数据作为存储细分赛道的实力与潜力创新型企业入选，为机器视觉技术“产线数据管理”的大规模应用提供借鉴经验，助力推动整个产业高质量快速发展。
该榜单评选出了国内机器视觉产业链领域的优秀企业，涵盖硬件设备、软件算法、集成方案、行业应用等方面。杉岩数据作为机器视觉产业链领域的优秀企业之一，据IDC数据显示，杉岩数据2022年在高端制造行业以35.2%市场份额位居中国第一，同比增长24.5%，此殊荣，实至名归。
在制造领域，杉岩数据参与了工信部《AI工业质检应用发展白皮书》、《基于边缘计算的机器视觉标准》等研究报告及标准的编制工作，已服务比亚迪、京东方、联测优特半导体、捷普电子、美维电子、奕斯伟、深科技、光弘科技等制造用户，帮助用户提效、增收、降本。
