编者按：在智能自动化浪潮席卷制造业的今天，数据基础设施正成为制约AI技术在工业领域深度落地的关键瓶颈。自动化网在对 Ridger 的观察中注意到，这家专注于 AI 原生存储的科技企业正试图用全新的技术路径破解这一瓶颈，其产品理念与架构选择，折射出自动化科技正经历的深层变革。值得关注的是，自动化网的观察揭示了三个重要趋势：首先，AI 基础设施正在从传统数据中心形态向更灵活的桌面式架构演进，“桌面级 AI 工厂”的出现显著降低了企业部署高性能 AI 的技术与组织门槛；其次，工业场景对实时性的需求不断提高，正在倒逼存储体系从以往的“事后分析”向“实时洞察”能力转型；最后，OPC（One-Person Company，一人公司）模式的兴起，预示着未来科技创新生态将更加多元、敏捷并富有生命力。作为行业发展的见证者与推动者，自动化网将持续关注 AI、存储与自动化技术的深度融合进程，助力产业数智化升级。本次对 Ridger 的观察只是一个起点，我们也期待在未来与更多行业参与者共同见证并推动自动化科技迈向新的高度。
自动化网观察：AI 原生存储 MIMO 展示工业实时场景与 OPC 新范式下的新机遇
2025年11月6日，自动化网（ZiDongHua.com.cn）在第八届中国国际进口博览会上对专注于 AI 原生架构存储系统的科技公司 Ridger 进行了现场考察。在展会中，自动化网留意到其展示的 MIMO 系统，并关注其在工业实时场景及新兴 OPC（一人公司）模式中的潜在应用价值。
本次进博会自动化网重点关注 AI 技术在 工业场景、机器视觉、生物影像、振动分析等方向的落地可能性。自动化网从行业视角出发，关注Ridger产品如何切实服务自动化科技企业，而非仅局限于大模型训练与推理。Ridger则从AI时代架构演变与存储基础设施的本质出发，介绍了其MIMO系统的定位与能力。
个人级AI工厂 OPC场景的新机遇
OPC一人公司（One Person Company）是人工智能时代涌现的新型创业模式，近期北京、上海等地已推出专项支持政策推动其发展。目前在AI技术支持下演变为“单人+AI即公司”模式，个人可独立完成产品研发、市场投放等全链路闭环。
“MIMO + NVIDIA DGX Spark”构成个人级AI工厂的新范式被认为是Ridger产品最具行业影响力的关键价值之一。随着AI时代到来，越来越多的“一人公司”从事动画、影像、设计、内容生产等轻资产业务，对计算和存储基础设施提出了新需求。
尽管 Spark 的出现让个人首次具备了搭建“小型 AI 工作站”的能力，但其有限的存储容量、受限的吞吐性能与近乎无法扩展的架构，仍成为进一步突破的瓶颈。而 MIMO 则以桌面级、静音化、专业级的 AI 原生存储形态强势补位，为个人或小团队直接带来过去只有大型机房才能拥有的高速数据底座，与 Spark 组合后几乎可形成一套真正意义上的“个人 AI 工厂”。
对于需要处理私有数据（如素材库、敏感数据）的OPC用户，MIMO的私有化部署与高性能特性价值极为突出。这一解决方案使得个人工作者也能拥有企业级的AI处理能力，大幅降低了创新门槛。
工业实时场景 从“事后分析”到“实时洞察”
在进博会现场交流中，Ridger为某晶圆厂提供实时瑕疵检测案例引起了自动化网的特别关注。该案例被评价为“和工业机器视觉极为接近”，是自动化行业读者比较容易理解、具有说服力的技术落地说明。
在晶圆制造等高精度工业场景中，工业相机持续产生高清图像流，对存储带宽与延迟要求极高。MIMO的应用使传统的“事后分析”流程转变为“实时分析”，在不改变现有架构的情况下实现近内存级速度。
这一案例证明，AI原生存储系统能够直接服务工业级实时计算需求，而不仅局限于大模型训练与推理。与AI推理/分析结合后，可显著提升产线效率，为工业自动化带来实质性突破。
三大应用场景 AI基础设施的桌面化演进
MIMO 系统目前定位的三大核心应用场景包括：大 GPU 服务器直连、边缘推理 / 边缘计算部署、以及桌面级 / 个人级 AI 工厂（OPC）。其中，桌面级 AI 工厂这一方向受到了特别关注。
这一分类反映了一个正在成型的重要趋势：AI 基础设施正在从传统的数据中心形态，逐步向桌面级演进。传统工业AI、视觉检测系统通常依赖大型GPU服务器或数据中心，而“Spark+MIMO”的组合让桌面级设备也能运行高性能AI推理与训练。
高性能AI不再仅是大型机构的专属，OPC、小型工作室和细分场景都能以更低成本获得先进AI能力。这种从数据中心式到桌面式的范式转变，将深刻影响未来自动化科技的发展路径。
多行业应用潜力与实施路径
在本届进博会现场，自动化网注意到 MIMO 系统在多个工业与工程场景中展现出广泛的应用潜力，包括振动分析、电力系统监测、水利数据采集、纺织视觉检测等。这些场景普遍强调“实时性”“高频数据写入”“机器视觉数据吞吐”等关键特性，而 MIMO 在高带宽、高 IOPS 与低延迟方面的表现，恰好对准了这些行业的核心技术瓶颈。
自动化网还观察到，Ridger 在技术落地上采取了一条克制而专注的路径：不追逐短期热点，而是基于成熟、可靠的底层技术，聚焦 AI 基础设施领域的核心痛点展开突破。从基础架构研发到场景化应用推进，Ridger 以专业化的方式构建系统能力。其背后是一支兼具技术实力、商业理解与行业经验的复合型团队，以及强调责任、协作与长期主义的企业文化，使公司得以在激烈的技术竞争中保持稳定节奏，并具备实现长期发展的可能性。
自动化网的行业观察与趋势判断
从自动化网的行业视角来看，随着 AI 在自动化系统中的比重不断上升，“专用数据基础设施”的地位正在快速提升：从晶圆制造到中小企业，从专业实验室到个人工作室，高效的数据处理能力正成为智能自动化系统的共同瓶颈。
AI 基础设施正由“工业设备”演化为“社会级基础设施”，数据流动的速度与质量将直接影响未来行业的竞争格局。
在这一趋势下，Ridger 所展示的技术路径代表了一种值得关注的方向：通过提供能够在桌面级形态下实现专业性能的数据底座，为 AI 在更广泛场景中的落地提供支撑。这类创新，有望在新一代自动化系统的构建中发挥关键作用。
自动化网将持续关注 AI 原生存储、自动化设备与行业应用趋势的交汇点，并将继续追踪包括 Ridger 在内的新兴技术力量，为读者提供更具洞察力的产业观察。
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