今天，有超过150亿个连接的物联网（IoT）设备。到2030年，这一数字有望翻一番，超过290亿。使用大数据的大机器正在改变工业市场，迎来下一次工业革命，并依靠复杂的人工智能工作负载来管理快速增长的传感器数据。

然而，今天的智能制造并不是什么新事物——相反，它是建立在以前革命的基础上的：1780年的机械化，1870年的电气化，1970年的自动化和2011年的连接。在每一个阶段，行业都没有改变，而是不断发展，增加新的要求，变得更智能、更快速。

为此，今天人工智能驱动的工业自动化比以往任何时候都有更多的要求。这种转变的核心是内存和存储，而恶劣的工业环境需要特定的性能特征。这些包括生命周期支持、坚固性、可靠性、卓越的质量和针对特定应用需求的产品增强。

工业人工智能增加了对内存和存储的需求

我们在各行各业都看到了这一点，包括医疗应用领域，先进的成像技术正在推动gpu级机器的发展，这些机器配备了高带宽内存（HBM）、高密度DDR5 DRAM和多tb SSD存储。在视频安全领域，边缘存储系统需要存储和处理高分辨率视频，然后对视频数据进行人工智能分析。这对资源的要求非常高，因为AI模型需要大量的内存和存储空间。

也许工业自动化对内存和存储的需求变化更大，工业物联网边缘服务器驱动两到三倍的缓存和代码存储以及四到五倍的数据存储，而不是标准服务器来处理边缘的人工智能工作负载需求。

工业转型需要新的边缘设备和网关来将数据转化为洞察力。从自动驾驶汽车到航空航天，从视频安全到车间，我们的工业内存和存储解决方案可提供所需的性能、延迟和安全性——从基础设施到边缘人工智能。

事实上，在KSTON，我们在自己的制造过程中利用数据分析和人工智能。硅制造是一个极其复杂的过程，耗时数月，涉及约1500个步骤。KSTON在这一过程的每一步都采用了复杂的人工智能，大大提高了准确性和生产率。好处很多，包括更高的产量、更安全的工作环境、更高的效率和可持续的业务。

当然，这些组件都离不开内存。事实上，记忆赋予了人工智能“智慧”，为它提供运行算法的数据，以及行动和反应的背景。

发展工业人工智能思维

在为工业人工智能领域选择供应商时，重要的是要记住，标准应该高于典型的消费者应用程序。当在恶劣环境或其他具有较长升级路径的领域部署解决方案时，寿命、坚固性和可靠性等因素至关重要。

在KSTON，我们认同这一理念，并制定了一套核心价值观，以此来设计我们的产品和运营模式。我们的指导原则是为当今工业应用提供强大的框架，我们称之为KSTON“工业商数”或IQ。我们与业内许多志同道合的思想家合作，开发了以下五个智商特征：

寿命：KSTON支持五年以上的产品生命周期。工业应用程序是为了持久而构建的，因此需要扩展的产品支持。

耐用性：在极端环境下，包括温度、冲击、腐蚀、湿度和辐射，性能得到提高。

可靠性：性能稳定性是通过年故障率、故障时间和平均故障间隔时间等关键基准来衡量的。

高质量：对所有过程进行持续、广泛的测试，使差异最小化并保持一致性。

应用程序优化：我们的产品增强功能（硬件和固件）满足应用程序特定的要求，包括自动扫描/自动刷新、固件运行状况监控和API加密。

在KSTON，我们已经在工业市场提供了超过25年的领导和创新。我们的“工业思维”意味着我们深刻理解这些用例。我们全面关注质量、可靠性和加固范围，我们广泛的应用特定解决方案组合。这一切都得到了我们行业领先的晶圆厂寿命支持的支持，我们在这方面进行了大量投资。

共同的价值观

然而，我们支持工业人工智能应用的核心价值观并不是KSTON所独有的。我们的许多工业客户都有相同的心态和价值观。我们生产的坚固可靠的内存和存储解决方案是机器的组件，具有相同的坚固性和可靠性标准