虽然人工智能（AI）在回答问题方面表现出色，但很多人同样关心，这项技术还能在日常生活的哪些场景中发挥作用。事实上，我们已经看到 AI 技术迈入下一阶段：智能应用正在从屏幕世界走进现实场景。
这一变化被称为“物理 AI”，它让机器具备感知、理解、推理能力，并能与真实世界进行更自然的交互。随着这一趋势持续加快，物理 AI 正在重塑智能系统从开发、部署到规模化落地的整个流程，同时也对边缘计算、响应延迟以及高性能本地数据存储提出了更高要求。
如今，物理 AI 已逐步进入我们的生活，例如辅助驾驶与自动驾驶汽车、无人机，以及各类机器人。这些都代表着智能科技的重要突破，而物理 AI 的下一次跃迁——人形机器人时代——无疑将更加复杂，也更具想象空间。
从协同边缘 AI 到机器人新前沿
20 世纪 70 年代初，移动机器人首次出现2，最初主要应用于焊接和物料搬运。这些依托实时操作系统（RTOS）的机器人通常由中心系统统一管理，以便在需要大规模精确调度的环境中实现稳定运行。当时，本地存储资源十分有限，RAM 只有几 KB，数据往往需要传输到外部计算机或 PC 上进行保存。
自 2019 年以来，AI 技术快速演进，已经从传统的中心云架构延伸到边缘端，实现了本地实时推理与决策。我们将这种模式称为“协同边缘 AI”，它在需要毫秒级响应的应用中尤为关键，例如辅助驾驶和自动驾驶汽车。另一个典型场景是自主移动机器人（AMR），在仓储环境中，它可以自主规划路线并动态避障。随着边缘智能应用不断扩展、推理能力持续增强，对边缘侧和本地存储的需求也随之提升。同时，这些 AI 设备需要以更快速度读取和写入数据，因此高性能闪存存储成为保障系统稳定运行的重要基础之一。目前，这类设备搭载的闪存容量通常以 GB 级别计算。
下一阶段，或许将成为 AI 发展历程中最令人期待的时期之一，那就是人形机器人时代。
开启人形机器人的新时代
到2030年代中期，人形机器人数量预计将达到140万1。据高盛预计，全球人形机器人出货量2027年达7.6万台，2032年升至50.2万台1。而据摩根大通研报，全球人形机器人出货量预计从2025年1.8万台，抬升至2030年175万台，复合增速约150%，中国市场份额将过半2。由于该领域投资增长速度超出预期，上述数字未来还有进一步上升的可能1。这一物理AI应用场景高度依赖高速 NVMe 闪存存储1。此外，除了本地训练数据外，物理AI还将持续进行推理与学习，而不再需要手动编写全部代码1。这会进一步推高终端设备的数据规模，从而显著增加对本地存储空间的需求1。
例如，从学习软质水果能够承受多大压力，以及超过承压极限后会产生什么结果，到理解玻璃杯在桌面摆放不稳时可能出现的情况，物理 AI 都是在与现实环境持续互动的过程中，基于已有数据不断学习和优化。此外，这些机器人内部的多个摄像头还会生成用于异常检测和模拟回放的实时视频数据，这同样会进一步拉高存储需求。
边缘存储主要用于本地决策与数据缓存，而关键数据则会回传至云端，进行长期保存，并用于集中式模型训练。
应对存储悖论
不过，由于不同类型的人形机器人在应用场景上的差异，其存储需求也并不相同，因此人形机器人的存储方案不能一概而论。工业人形机器人需要存储大量视觉-语言-动作（VLA）数据集、多摄像头激光雷达（LiDAR）数据、本地 AI 推理模型、高频运动日志以及维护遥测信息，因此可能需要数 TB 级别的 NVMe SSD。而通用型“具身人形机器人”则需要在本地运行覆盖语音、视觉和控制能力的多模态基础模型及世界模型，并通常在边缘侧部署大语言模型（LLM）和扩散模型以降低延迟。这类机器人的本地存储需求通常更高。至于在野外环境或危险区域执行任务的人形机器人，其本地或边缘存储需求甚至可能超过通用型人形机器人。为满足这些复杂应用需求，闪迪提供了丰富的 m.2 NVMe SSD 以及嵌入式闪存产品组合。
人形机器人采集的大规模数据将被上传至数据中心（DC），用于模型训练与推理，这势必会推动数据中心架构发生深刻变化。由于 AI 工作负载需要更加频繁、更加高速地访问数据，高速数据湖的需求也因此不断提升。基于UltraQLC™技术平台的高性能、大容量 SSD，正成为支撑此类需求的重要底座。此前，闪迪宣布其基于UltraQLC™平台打造的SANDISK®UltraQLC™ 128TB3 NVMe SSD和SANDISK® UltraQLC™ 256TB3 NVMe SSD，旨在为超大规模闪存存储树立全新标杆，专门服务于驱动大规模 AI 应用的高速、智能数据湖建设。
随着物理 AI 快速发展并持续成为科技前沿，人形机器人产业的成长与规模化落地，必然离不开高性能闪存存储的有力支撑。
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