SENSOR SHENZHEN 2026：XSKY AIMesh 的传感器数据实践

4 月 15 日，在 SENSOR SHENZHEN 2026 （深圳国际传感器与应用技术展览会）同期举办的“传感器赋能算力中心研讨会”上，XSKY 星辰天合展示了传感器数据全生命周期存储解决方案，解决方案总监战策发表了题为《XSKY AIMesh 与多传感器数据融合》的主题演讲。聚焦自动驾驶和具身智能典型的多传感器多模态数据融合场景，系统阐释了如何以统一数据平台实现从路采采集、清洗标注、模型训练到仿真验证的全生命周期管理。

传感器数据爆发

存储成为关键瓶颈

自动驾驶被公认为是传感器数据密度最高、数据管理复杂度最大的 AI 落地场景之一。

一辆 L4 级自动驾驶车辆通常搭载数十个传感器——激光雷达每秒产生数百万个点云数据，多路高清摄像头以 30fps 的帧率持续采集图像，毫米波雷达实时输出距离和速度信息，再加上 GPS/IMU 的定位数据、CAN 总线的车辆状态数据等，单车日数据采集量可达数 TB。

这些数据在后续的算法研发流程中，需要经历采集上传、数据清洗、数据标注、模型训练、仿真验证等多个环节。每个环节对存储系统提出了截然不同的要求：

• 采集上传阶段

海量小文件并发写入，对写入吞吐和元数据管理能力要求极高，且往往涉及跨地域数据传输。

• 数据清洗与标注阶段

需要快速检索和随机访问历史数据，对读取性能和智能检索能力有明确要求。

• 模型训练阶段

大规模 GPU 集群需要 Tbps 级的吞吐和微秒级时延，存储性能直接决定 GPU 利用率。

• 仿真验证阶段

需要回放历史路采场景数据，对顺序读取带宽和低时延有高要求。

然而，当前行业普遍面临以下存储痛点：

• 数据孤岛严重

采集、标注、训练、仿真各环节使用不同的存储系统，数据流转依赖人工搬运和格式转换，效率低下且容易出错。

• 存储成本失控

路采数据需要长期保存以支撑算法迭代和合规溯源，但传统方案缺乏智能分层能力，冷热数据混存导致成本居高不下。

• 跨域协同困难

数据往往需要在边缘站点、中心机房和公有云之间流动，跨云跨域的数据同步和权限管理成为瓶颈。

• GPU 利用率不足

训练阶段存储性能跟不上 GPU 算力，导致 GPU 经常处于等待数据的状态，算力投资无法充分发挥价值。

XSKY AIMesh

为多传感器数据融合而生的统一存储平台

针对自动驾驶多传感器数据的全生命周期管理需求，XSKY 基于 AIMesh 统一数据平台（MeshFS 全闪并行文件系统 、 MeshSpace EB 级全局统一数据湖、MeshFusion 面向 AI 工厂的融合存储底座），构建了覆盖"采集-处理-训练-归档"的全栈 AI 数据方案。

• 多协议统一接入，消除数据孤岛

原生支持 POSIX、S3、NFS、SMB、HDFS 协议，跨协议无损互通，覆盖智能驾驶全流程：传感器采集（POSIX）→ 数据处理（S3）→ 模型训练（CSI/HDFS）→ 仿真测试（NFS），各环节与存储层双向数据交互，无需协议转换，同一份数据多种访问方式。

• RDMA极致性能，突破训练 IO 墙

端到端 RDMA 无损网络 + 自研高性能客户端 + NVMe 全闪介质，提供 TB/s 级聚合带宽与微秒级时延，大幅提升 GPU 集群利用率，终结算力空转。

• 智能冷热分层，数据自动流转

MeshFS 全闪性能层（NVMe）承载高频训练数据，MeshSpace 容量层（HDD）承接低频冷数据与历史归档。统一命名空间下两层无缝协同，冷数据自动沉降，热数据可预热加载，透明访问，业务无感知。

• 成本优化，降低 AI 总持有成本

单车日增 2-10TB，万辆车年增 7.3PB，路采数据的长期保存需求带来持续的成本压力。存储在 AI 总成本中占比高达 30%-40%，通过 MeshFS + MeshSpace 双层架构的智能冷热分层，高频数据驻留全闪层、低频数据自动沉降至容量层，从源头控制存储成本增长。

场景实践

某全球顶级 Tier1 智驾供应商

路采数据日增量超 8TB，面临数据孤岛、性能与成本失衡、跨国协同等挑战。XSKY 为其部署全栈 AI 数据湖方案，全闪/混闪分层架构配合全协议互通，覆盖"采集-处理-训练-仿真"全流程，以 EasyData 实现跨境数据合规同步与智能分层管理，支撑私有云与公有云间数据按需流动，实现成本、性能与合规性兼顾的数据全生命周期管理，助力客户打通智驾数据闭环。

深圳某头部智驾解决方案供应商

原有 AI 基础设施仅 1.5PB 集群与 500TB OSS，难以支撑全业务流程。XSKY 部署分布式全闪文件系统，单集群统一命名空间、全闪+混闪分层、NFS/HDFS/S3全协议互通，Mtime 智能分层实现数据透明归档，提供80GB/s 高带宽，扩容全程业务无感知。客户零改造上线智驾数据闭环，TCO 大幅降低。

国内头部 Robotaxi 厂商

上百辆采集车日增数据 500TB，原公有云 OSS 存储成本高企。XSKY 在北上广深及美国部署多套 v6 存储集群，总可用容量超 40PB，文件全闪池支撑 GPU 训练、对象混闪池实现冷热分层降本，多中心数据按需迁移无需第三方工具，存储成本大幅下降，数据完全自主管控。

从自动驾驶到具身智能

统一数据底座的延伸

自动驾驶作为具身智能的重要子场景，其对多传感器多模态数据融合的管理需求，本质上是具身智能各细分领域的共性挑战。

无论是自动驾驶车辆的激光雷达和摄像头，还是机器人本体的视觉、力控、关节状态传感器，都需要解决海量异构数据的统一接入、高效处理和长期管理问题。XSKY 在自动驾驶场景中沉淀的统一数据平台能力——多协议接入、智能冷热分层、云边协同、极致性能——同样适用于更广泛的具身智能领域。

展望

从工业制造到临床影像，从智能驾驶到具身智能，传感器是 AI 系统的"感知源头"，而存储则是将这些感知数据转化为 AI 生产力的"数据底座"，传感器数据的管理效率直接决定了 AI 算法迭代的速度和产品落地的质量。

XSKY 将持续深耕传感器数据管理领域，以 AIMesh 统一数据平台打通从数据采集到模型训练的全链路，帮助工业制造、自动驾驶、具身智能、医疗影像等领域的企业构建高效、安全、低成本的数据基础设施，让传感器产生的每一份数据都能转化为可落地的 AI 生产力。

了解更多 AI 时代的统一数据平台方案，敬请访问 XSKY 星辰天合官方网站：https://www.xsky.com