如今，互联的物联网（IoT）设备已超过 150 亿台。预计到 2030 年，这一数字将会翻一番，超过 290 亿。大型机器正在结合使用大数据重塑工业市场，引领下一次工业革命，它们依靠复杂的 AI 工作负载来管理快速增长的传感器数据。
当代智能制造并非新生事物，相反，它的发展建立在前几次工业革命的基础之上，包括 1780 年的机械化、1870 年的电气化、1970 年的自动化和 2011 年的互联。在各个发展阶段，工业的本质并未变化，它只是在不断演进，不断提出新要求，变得更智能、更迅捷。
为此，如今基于 AI 的工业自动化较以往提出了更多要求。此次转型的关键是内存和存储，严苛的工业环境也要求产品具有特定的性能，比如长生命周期、高耐用性、高可靠性、卓越质量，以及针对特定应用需求的性能强化。
工业 AI 促进了内存和存储的需求增长
这一趋势发生在各行各业：在医疗应用场景中，先进成像功能要求 GPU 级设备配备高带宽内存（HBM）、高密度 DDR5 DRAM 与 TB 级 SSD 存储；在视频监控应用场景中，边缘存储系统需要存储和处理高分辨率视频，并对视频数据进行 AI 驱动的分析，此类应用对资源要求很高，因为 AI 模型需要海量内存和存储空间。
在工业自动化领域，对内存和存储的需求变化可以说是最为显著的。相较于标准服务器，工业物联网边缘服务器需要两到三倍的缓存和代码存储与四到五倍的数据存储量，才能满足边缘 AI 工作负载的需求。
工业转型需要新的边缘设备和网关，来将数据转化为洞察。从自动驾驶汽车到航空航天，从视频监控到生产车间，美光工业级内存和存储解决方案可为基础设施和边缘 AI 等应用提供所需的性能、延迟和安全性。
事实上，美光已将数据分析和 AI 引入自身的制造流程。芯片制造是一个极其复杂的过程，通常需要数月，涉及大约 1,500 个步骤。美光在这一过程中的每一步都采用先进的 AI 技术，大幅提高了精度和生产效率。AI 的应用大有裨益，不仅可以提高良率、确保工作环境安全、改善效率，还有助于推进业务的可持续发展。
当然，如果没有内存的支持，这些组件都将无法工作。事实上，正是内存为 AI 赋予了“智能”，为其提供运行算法所需的数据以及行动和反应所需的环境。
培养工业 AI 思维模式
在为工业 AI 应用领域选择供应商时，重要的是要记住，各项标准应高于一般的消费应用要求。在严苛的环境或升级路径复杂的领域中部署解决方案时，产品寿命、耐用性和可靠性等都至关重要。
美光认同这一理念并据此制定了一套核心价值体系，用于指导公司的产品开发和运营模式。我们的指导原则是一个针对现代工业应用的强大框架，我们称之为“工业商数”（即 IQ）。我们业内多位持有相同理念的合作伙伴共同确立了以下五大 IQ 特征：
- 长使用寿命：美光支持五年以上的产品生命周期。工业应用需要长期运行，因此需要更长时间的产品支持。
- 高耐用性：在极端环境（包括温度、冲击、腐蚀、潮湿和辐射）下，展现出更好的性能。
- 高可靠性：通过年故障率、故障时间和平均故障间隔时间等关键基准指标来衡量产品性能的稳定性。
- 高质量：对所有流程进行持续广泛的测试，尽可能减少误差并保持一致性。
- 应用优化：美光可提供包括自动扫描/自动更新、固件状况监测和 API 加密等产品增强（包括硬件和固件），以满足特定应用的要求。
25 年来，美光一直在工业市场中占据前沿地位并不断创新。我们的“工业思维模式”表明美光对工业用例有着深刻理解。我们全面关注质量、可靠性和耐用性，并将其融入美光广泛的应用特定解决方案产品组合中。这些成就都离不开美光优秀晶圆厂的长期支持，我们对此进行了大量投资。
共同的价值观
但是，美光并非唯一将支持工业 AI 应用作为核心价值观的公司，我们在工业领域的许多客户也秉持着同样的思维模式和价值观。美光开发的可靠耐用的内存和存储解决方案，已由众多拥有同样严格制造标准和可靠性的机器所使用。美光的前沿智能制造工厂配备了由客户打造的搭载了美光内存和存储解决方案的机器，因为我们相信自己的产品值得信赖。例如，公司用于检测和纠正制造误差的 AI 驱动机器视觉工具，其内部就搭载了与制造流程中产品型号相同的内存和存储器件。
在工业物联网领域，深度了解核心流程至关重要。美光丰富的经验和对 AI 工业物联网生态系统的深刻理解，能确保我们以更低的总拥有成本助力客户产品上市。
我们对上述核心价值观的不懈追求使美光成为工业内存和存储领域公认的领导厂商。依托遍布全球的系统实验室、工程支持、销售和分销网络，美光不断进行创新设计并推出具有差异化的产品。在工业物联网领域，企业应投入时间研究不同的解决方案并选择那些与自身价值观一致的公司合作，开发合适的解决方案以帮助产品上市。
美光创新推动了当代工业革命，助力 AI 应用的发展。美光为 AI、协作式机器人、计算机视觉和其他前沿应用的创建者提供关键器件，是他们创新的理想之选。