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物理AI蓄勢待發(fā)，存儲準(zhǔn)備好了嗎？
- 人工智能不會一直停留在虛擬世界，在CES 2026上，我們看到AI正在以極快的速度向消費級產(chǎn)品、邊緣計算、物理終端進發(fā)，從更高算力的AI PC，到高度智能的AI眼鏡，再到能夠感知、理解現(xiàn)實世界的物理AI，生活與工作效率正在悄然發(fā)生重構(gòu)。近期被推上熱點的智能眼鏡可以理解為邊緣AI（Edge AI）和物理AI（Physical AI）的交叉應(yīng)用領(lǐng)域，它具備一定程度物理AI的交互能力，同時更偏向于邊緣AI的部署形態(tài)，通過自身的SoC搭配高性能存儲，亦或者通過手機協(xié)同，能夠在弱網(wǎng)的情況下完成本地圖像識別、語音處理
- 關(guān)鍵字： KIOXIA 鎧俠 UFS 4.1
如何讓邊緣AI變得更迅速？
- AI應(yīng)用的快速升級讓感知AI與生成式AI不再是唯一主角，通過AI智能體對一項復(fù)雜工作從感知、生成到實踐成為了新的可能。但諸如機械臂、機器人等對現(xiàn)實世界進行物理干預(yù)的AI智能體顯然不可能每一條指令都依靠遠(yuǎn)方的AI服務(wù)器提供算力支持，如果端側(cè)獲得毫米級響應(yīng)決策，并能很好的控制數(shù)據(jù)安全、優(yōu)化成本、降低對網(wǎng)絡(luò)依賴，對于AI應(yīng)用普及無疑可以更進一步。這時候，邊緣AI自然變得愈發(fā)重要。邊緣AI可以看成云端AI的補充。事實上，未來AI運算將呈現(xiàn)出訓(xùn)練與迭代在云端，推理與內(nèi)容生產(chǎn)梯度分布在云、霧、邊緣的格局。復(fù)雜的模型訓(xùn)
- 關(guān)鍵字： 邊緣AI 鎧俠 KIOXIA
用上車規(guī)級UFS 4.0，讓出行變得高效且可靠
- 2025上海國際車展如火如荼展開，新能源車型不斷升級，更好的電動化、智能化成為提升產(chǎn)品競爭力的重要途徑之一。無論大尺寸中控屏、HUD、流媒體、DMS（駕駛員監(jiān)控系統(tǒng)）、娛樂系統(tǒng)都將對存儲性能提出新的需求，車輛平均存儲數(shù)據(jù)也將會從35GB左右提升至于數(shù)百GB，甚至TB級別?？梢钥吹剑粋€巨大的車規(guī)級存儲市場需求正在蓄勢待發(fā)，大容量、高性能、高可靠的車規(guī)級存儲已然成為標(biāo)準(zhǔn)配置，eMMC和舊規(guī)范的UFS將無法滿足未來高性能車規(guī)級存儲需求，車規(guī)級UFS 4.0將變得尤為重要。高速率傳輸改變出行隨著車載處理性能提升
- 關(guān)鍵字： UFS 4.0 上海國際車展 車規(guī)級存儲 Kioxia 鎧俠
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