物理AI加速落地，存储技术能否跟上?
人工智能的发展早已不再局限于虚拟空间。在CES 2026上，AI正以前所未有的速度渗透至消费级产品、边缘计算以及各类物理终端。从具备更强算力的AI PC，到集成高智能功能的AI眼镜，再到能够感知并理解现实环境的物理AI，生活与工作的运作方式正在悄然重塑。
近期备受关注的智能眼镜，正是边缘AI（Edge AI）与物理AI（Physical AI）技术融合的典型代表。这类设备在具备基本物理交互能力的同时，也呈现出边缘AI的部署特征。通过搭载高性能SoC和存储模组，或者通过与智能手机协同处理，智能眼镜即便在弱网环境下，也能实现图像识别、语音处理、翻译和录音等功能，真正实现了数据的本地生成与即时处理。
在最新发布的智能眼镜中，AI元素愈发明显。它们通过摄像头感知环境、通过麦克风采集声音、通过AR显示增强现实信息，具备与真实世界互动的能力，为用户提供更精准的数据反馈和更自然的交互体验。值得关注的是，此类设备的成本控制也日趋成熟。借助低功耗SoC与紧凑型存储系统，或通过无线连接调用手机算力，用户便能获得流畅的操作体验。
更进一步的是，当前智能眼镜在外形设计上已趋向传统眼镜，摆脱了早期笨重的结构。SoC与存储单元采用更小型化封装技术，使得设备在有限空间内实现AI算力的高效部署。尤其是存储方案的优化，不仅提升了数据吞吐效率，还显著减小了物理体积，为AI眼镜的普及铺平了道路。
以铠侠最新推出的UFS 4.1存储解决方案为例，其体积较上一代缩小了18%，为电路板和电池的布局提供了更大灵活性。同时，该产品提供高达23.2Gbps的数据传输速率，带宽显著提升，并优化了能效和延迟表现，使设备在处理高清视频、连续拍摄、AR信息加载及本地AI推理任务时更加高效节能。
此外，UFS 4.1在视频缓存处理与AI模型调用方面也表现出色，支持边录边处理的实时分析功能，如视频中即时添加字幕或滤镜。通过优化的功耗管理与指令队列调度机制，该存储方案确保设备在长时间使用中依然保持稳定流畅。
若进一步结合铠侠第八代BiCS FLASH™ 3D闪存技术，边缘AI设备的存储潜力将得到显著增强。该技术单Die容量最高可达2Tb，单封装可支持32层堆叠，实现最高8TB的存储能力，已超越目前多数AI PC的配置水平。
相较智能机器人或自动驾驶等高阶物理AI应用，智能眼镜作为人机交互的前沿入口，正在成为通向物理AI世界的重要桥梁。随着算力不断提升，具备感知、判断与本地计算能力的AI系统将不断进化。当前，铠侠的UFS 4.1与第八代BiCS FLASH™ 3D闪存已为物理AI的存储需求提供了坚实支撑。可以预见，随着技术成熟，更多边缘AI设备与通用型机器人将从概念走向现实。