边缘AI加速落地的关键路径
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边缘AI加速落地的关键路径
随着AI技术的持续进化，感知AI和生成式AI不再是唯一关注焦点。如今，AI智能体在复杂任务中的整合能力——包括感知、生成与执行——正逐步成为新的技术趋势。然而，对于机械臂、服务机器人等需要物理交互的智能系统而言，依赖远程服务器进行实时决策并不现实。实现毫秒级响应、保障数据安全、降低对网络的依赖，同时优化成本，已成为推动AI广泛应用的关键。
在这一背景下，边缘AI作为云端AI的重要补充，正在发挥越来越重要的作用。未来AI计算的格局将趋向于训练与模型迭代在云端完成，而推理与内容生成则分布于云、雾和边缘侧。尽管复杂的模型训练依然依赖云端资源，但实时推理和决策将更多地转移到边缘端。特别是像Panther Lake这类SoC芯片的推出，凭借显著提升的AI TOPS算力和出色的能效比，使边缘AI突破了笔记本电脑的应用边界，迈向更广泛的实际部署。
AI智能体作为边缘AI应用的重要推手，正在降低边缘AI的使用门槛。随着对延迟、数据隐私和成本控制问题的有效应对，AI智能手机、工业机器人等设备正逐步实现自主化操作。用户只需设定最终目标，AI智能体即可完成信息收集、内容整理及实际操作。
以日常出行规划为例，当用户希望在限定时间内以最低成本抵达目的地，AI智能体可以自动搜索航班、酒店等信息，生成最优行程方案，并完成订票操作。这种自动化流程不仅提升了效率，也显著改善了用户体验。
边缘AI的部署优势在于其对本地计算和数据处理能力的强化。即使在弱网环境下，AI智能体仍能独立完成任务，并通过本地数据整合实现个性化AI服务。这一能力不仅保障了数据安全，还使AI具备持续适应环境变化的智能学习能力。
实际案例已经验证了这一趋势的可行性。以家庭网络存储（NAS）设备为例，随着NPU、GPU等高性能计算单元的引入，AI NAS的概念应运而生。借助本地数据处理能力，多个AI终端设备实现了资源协同。类似思路还可应用于5G网络和工业物联网系统中，通过本地AI存储节点对生产数据、检测模型和操作记录进行整合，并向各AI智能体共享决策结果，从而提升整体系统效率。
随着边缘AI应用场景的扩大，构建高容量、高并发、高可靠性的本地存储系统变得至关重要。目前，AI边缘服务器正在承担起关键角色，行业合作方正逐步将存储扩展从M.2 SSD向U.2甚至EDSFF SSD演进，以支持更复杂的数据处理需求。
以铠侠CD9P系列SSD为例，其最大容量可达61.44TB，顺序读写性能分别提升约60%和45%，随机读写性能提升幅度更是达到55%和100%。这些性能优势为边缘AI提供了更加灵活的本地存储选择。
此外，铠侠LC9系列SSD凭借245.76TB的超高容量，进一步拓展了边缘AI存储的可能性。仅需4块LC9 SSD，即可实现PB级的存储能力，为AI高速缓存和训练阶段的温数据处理提供充足空间。
随着AI智能体等应用的不断成熟，边缘AI将在更多场景中展现其价值。未来，铠侠将继续携手行业伙伴，推动高效、稳定且节能的存储方案落地，拓展AI解决方案的边界。
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