储存芯片方案的使力，率先适应宇树、智元机器人

05-27 07:33

根据《2025》，电子发烧友网综合报道中国人形机器人市场规模预计为人形机器人及具体智能产业研究报告 82.39 亿元，占全球总规模的亿元同期全球市场规模为50%。 195.25 亿元。具身智能从 AI 大型训练到边缘 AI 应用程序，需要云备份到边缘分级存储方案的支持。据报道，一个人形机器人至少需要使用 48 各种类型的存储芯片，片上。近来，多家存储企业已投入到人形机器人的存储方案中，并在宇树、智元机器人中使用了产品。

闪存、3D DRAM 技术加持

近两年来，许多存储芯片公司正在迅速满足人形机器人的需求，例如兆易创新 NOR Flash 和 NAND Flash 分别用于机器人快速启动代码存储和大空间数据记录。

针对人形机器人对高集成、低功耗存储方案的需求，北京君正推出了 3D DRAM 技术，并通过近存计算架构优化存储和计算的协同效率。它开发的智能大脑芯片将存储单元和存储单元 AI 计算模块紧密结合，显著提高了机器人在环境感知、多模态决策等方面的实时数据处理能力。

东芯股份 NAND Flash 商品广泛应用于人形机器人领域，东芯股份有限公司 3D NAND Flash 该技术为机器人操作系统和应用程序的存储需求提供了大空间和高性能的存储解决方案。

百维存储在互动平台上表示，机器人在执行环境感知、运动控制、语音交互等任务时，必须快速存储和读取这些信息，大大提高了机器人对高带宽、低延迟、大容量存储芯片的需求。该公司已经推出适合具体智能领域的产品。 eMMC、UFS、BGASSD、LPDDR4X/5/5X 等待商品，并积极拓展智能领域的头部客户。据第三方媒体拆解报告显示，宇树科技 Go2 已经应用于智能机器狗的企业 LPDDR4X、eMMC 存储产品。

基于 UFS4.0 嵌入式存储

支持人形机器人完成感知、推理、决策和执行等复杂任务，不仅取决于强大的计算率，还取决于高性能嵌入式存储系统的支持。尤其是在边缘 AI 盛行的背景，UFS 4.0 在人形机器人数据处理链中，嵌入式存储正逐渐成为关键环节。

与传统工业机器人相比，人形机器人的运行环境更加不可控，动态变化更快。他们必须实时处理来自视觉、听觉、触觉等各种传感器的数据，进行边缘推理和模式识别，并立即调整自己的行为。

这意味着机器人内部的存储设备不仅要提供极高的数据吞吐能力，还要有极低的延迟和极高的耐久性，同时在能耗上保持完美的控制。与完全依赖云计算相比，这种“边缘智能”结构不仅可以降低延迟，提高安全性，还可以提高响应速度。

但是在当地实施 AI 在模型推理、持续读取图像帧数据、处理语音识别等任务时，对存储性能、功耗和体积提出了更高的要求。

为了满足这种高速、低功耗、超小的需要，UFS（Universal Flash Storage）4.0 正在成为人形机器人等边缘 AI 设备的首选嵌入式存储方案。小封装也更容易集成到机器人主控板中，为紧凑空间下的硬件开发留下更多的灵活性。

与前代产品相比，UFS 4.0 性能急剧上升，UFS 4.0 支持高达单通道 23.2GB/s 与前一代相比，最大数据传输速率 UFS 3.1 速度增加了一倍左右。同时，它具有更高的随机读写能力。这使它能够快速响应 AI SoC 满足即时图像处理、语音识别、动作决策等关键场景的数据调用需求。

从“机械仿生”到“类人智能”，人形机器人正在加速进化。边缘是这一过程中的边缘 AI 能力的提高是关键， UFS 4.0 高性能嵌入式存储的进步，就是这种能力能够落地的基础。为了应对日益增长的数据处理需求和复杂的计算任务，铠侠正在积极推动行业的发展，为市场提供高效可靠的解决方案，为客户和合作伙伴带来更多创新的可能性和未来的发展机遇。

企业级存储

曙光存储在 2025 在中国人形机器人生态会议上， "非常隧道 HyperTunnel " 技术理念。该技术通过硬件和软件的深度协同优化，构建了高效、低延迟的数据传输路径。它的分布式全闪存储 ParaStor、集中全闪存储 FlashNexus 该技术应用于两条主要产品线，可以通过高性能分布式全闪存储加速算法模型训练场景中智能大脑的升级；可应对全生命周期的多模态数据管理，提供多种存储协议浏览，覆盖全生命周期的智能；它还可以面对大规模实验和量产应用的巨大信息量。通过创新部署模式，可以实现冷热数据的智能分层，有助于减少 20% 数据存储费用。当前，曙光存储系统方案已经应用于智元机器人等头部企业。

通过推出腾讯云存储 Data Platform 结合对象存储的框架解决方案 COS、智能检索 MetaInsight、数据万象 CI 以及数据加速器 GooseFS 2.0 等待关键部件，满足 AI 推动云存储技术创新，促进企业高效利用数据，满足机器人时代存储的五大核心需求。

根据机器人需求场景的复杂性，腾讯云存储通过 Data Platform 框架为不同需求场景提供了定制的存储解决方案。腾讯云存储可以根据其独特的培训数据和模型需求，提供从数据收集、预处理到模型培训和模拟阶段的全方位支持，无论是家用、工业还是运输机器人。

阅读更多热门文章

加关注星标我们

把我们设为星标，不要错过每一次更新！