过去几年，人工智能的发展更多围绕云端算力展开。而随着AI能力逐渐进入汽车、机器人和各类IoT设备，数据处理的位置正在发生变化——越来越多任务开始从云端转向设备，由终端完成实时分析、推理和决策。
闪迪公司全球汽车和物联网（IoT）技术市场总监Russell Ruben
闪迪公司全球汽车和物联网（IoT）技术市场总监Russell Ruben表示，“对于汽车行业，2026年是战略性调整的一年。许多车企收紧了电车计划，并重新评估其长期产品路线图。尽管如此，域架构依然盛行。同时，随着我们迈向2030年，基于电动车平台的软件定义汽车（SDV）预计将逐渐成为行业常态。”
物联网领域也类似，人工智能正在加速向边缘设备部署，例如安防摄像系统开始不完全依靠云端处理，在摄像头内完成实时分析，这降低了响应延迟，但也对终端设备的计算和存储能力提出更高要求。
当AI进入汽车领域，车载存储需求正在发生变化
在ADAS/自动驾驶系统中，摄像头、毫米波雷达以及激光雷达会持续产生大量感知数据。这些数据通常首先进入车载计算平台，由AI算法完成实时分析，例如识别道路环境、判断障碍物以及辅助驾驶决策。
对于用于即时判断的原始感知数据，大部分会在完成计算后被丢弃或覆盖。需要长期保存的数据包括车载AI模型、操作系统、应用软件和高精地图等内容，要存储在NAND闪存中，并在车辆启动时加载到内存和计算单元，支撑ADAS、智能座舱等功能运行。
此外，车辆运行过程中产生的关键事件数据、系统日志以及部分驾驶数据，也要记录下来，上传到云端用于分析和优化辅助驾驶算法。等新的模型、地图数据和软件版本完成迭代后，再通过OTA方式重新部署到车辆，更新文件会先存储在车端，再分发至不同功能域。
因此，自动驾驶时代对存储的需求，不再只是存更多数据，而是要存储设备能支撑模型加载、软件更新、数据闭环以及车辆智能能力的持续演进。
从分布式ECU到域架构，车载存储走向高性能组合
过去，车辆采用大量分布式ECU架构，不同ECU分别负责发动机、车窗、空调等功能。随着功能融合，行业开始向域控制架构发展，就是把相关功能集中到更高性能的控制单元中，例如智能驾驶域、座舱域和车身域。
域控制器需要处理更多任务，也需要更大的存储容量和更高性能。因此，车载存储需要根据不同计算架构和应用场景进行组合。
各大车企和一级供应商采用不同的电子电气架构，因此市场对不同容量和性能的eMMC、UFS以及NVMe存储设备都有需求。
闪迪则通过丰富的车规级存储组合，支持从智能座舱、ADAS到车载通信网关等不同应用。其中，SANDISK® iNAND® AT EU752 UFS 4.1嵌入式闪存驱动器，是闪迪首款采用UFS 4.1标准的车规级嵌入式闪存产品。
SANDISK® iNAND® AT EU752 UFS 4.1嵌入式闪存驱动器
采用先进的BiCS8 TLC NAND技术，容量高达1TB，性能相比闪迪上一代UFS 3.1产品提升约两倍，可应用于ADAS/AD、智能座舱和远程信息处理等场景。
UFS在车载系统中的优势之一是快速启动能力。如倒车影像等安全相关功能，车辆要快速进入工作状态，UFS设备能帮助车辆减少启动等待时间，同时降低额外存储器件需求。
还有健康状态报告功能，帮助主机监控存储设备状态，并在必要时采取措施，提高车辆长期运行可靠性。
除了UFS，NVMe SSD也在进入新一代车载计算架构。SANDISK® iNAND® AT EN610 NVMe SSD主要面向高性能中央计算（HPCC）架构需求。
SANDISK® iNAND® AT EN610 NVMe SSD
相比传统分布式架构，中央计算平台需要管理更多共享数据，因此NVMe SSD凭借更高性能和更大容量，适用于需要跨SoC共享的数据，例如地图数据、应用程序以及数据记录。
对于未来车载存储接口的发展，在和Russell Ruben的采访中，笔者也了解到，UFS和NVMe不是简单的替代关系。未来五年，UFS仍将保持重要地位，而NVMe随着中央计算架构发展逐步扩大应用。由于不同应用对于启动速度、容量和共享能力的需求不同，多种存储接口将在较长时间内并存。
在频繁读取和写入之间，车载SSD需要新的平衡
随着自动驾驶等级提升，车载存储中的NVMe SSD还要面临写入压力。
进入L3及更高级别自动驾驶场景，意味着车辆需要承担更多数据记录责任，包括事件记录、系统日志以及用于算法优化的数据回放。这些写入密集型应用对存储耐久度提出更高要求。
NAND闪存本身存在擦写寿命限制。普通TLC闪存的容量和成本有优势，但在持续高频写入场景下，需要进一步提升耐久能力。
因此，闪迪在SANDISK® iNAND® AT EN610 NVMe SSD中提供了pSLC（pseudo-SLC）模式选择，让TLC闪存以类似SLC方式工作，提高存储单元耐久性。
Russell Ruben表示：“通常来说，对部分闪迪车规级SSD产品，TLC闪存的耐久度约为3000次P/E，意味着对应数据区域可覆盖并写入约3,000次。切换至pSLC模式后，这一数字能提升至约10万次。”这种方式能够显著增加设备总写入量（TBW），更适合数据记录器等高写入负载应用。
不过，pSLC并不是简单替代TLC，是在容量、成本和寿命之间进行平衡。对于需要大容量存储的软件、地图等数据，可以采用TLC，对于高频写入区域，则可以采用pSLC模式。
闪迪用户可以根据应用需求灵活配置存储空间。例如在同时承担软件读取和数据记录任务时，可将部分容量配置为pSLC区域，以提升高频写入场景下的耐久能力。
车载存储的供应链安全保障
随着汽车越来越依赖软件，存储也成为整车安全体系的重要组成部分。
除了面对温度、振动、冲击等汽车环境挑战，车载存储还需要满足不断提升的信息安全要求。众所周知，全球车企正在关注UN R155、UN R156等网络安全法规，供应链安全也成为了汽车厂商的重要考量。
2026年德国纽伦堡嵌入式世界展期间，闪迪宣布其位于米尔皮塔斯和班加罗尔的设施已成功通过TISAX（可信信息安全评估交换）AL2级别认证。
TISAX是由德国汽车工业协会建立的信息安全评估体系，目前已被原始设备制造商及一级供应商广泛采用。TISAX AL2级别主要针对处理敏感信息的组织，评估其信息安全管理、数据保护和供应链安全能力。
此次率先完成TISAX AL2级别认证，也体现了闪迪在满足全球汽车供应链信息安全要求方面的前瞻布局。
AI走向边缘，工规级存储承担长期运行挑战
与汽车类似，工业和IoT设备也在经历AI能力下沉带来的存储变化。比如摄像系统要连续录制高清视频，边缘分析设备要反复读取模型和写入分析结果，工业机器人还需要保存运行日志和状态数据。
这类终端往往需要7×24小时工作，并可能部署在高低温、振动、潮湿或不便维护的环境中。一旦存储设备提前失效，影响的可能不只是单个文件，而是整条生产流程或现场业务连续性。
SANDISK® IX QD352 microSD™存储卡和SANDISK® IX LD352 SD存储卡
针对这些场景，近期闪迪推出全新工规级存储卡产品——SANDISK® IX QD352 microSD™存储卡和SANDISK® IX LD352 SD存储卡。
两款产品面向全天候运行和写入密集型负载，预计可提供高达768TBW的耐久度。SANDISK® IX QD352 microSD™存储卡支持A2应用性能等级，读写IOPS分别超过4000和2000。两款产品都符合V30视频等级标准，支持4K超高清视频连续录制和高分辨率图像采集（预计）。
在环境适应性方面，两款产品分别覆盖最低-25℃或-40℃至最高85℃的工作温度范围，并集成了健康状态监测功能。设备厂商可以利用相关信息开展预测性维护，在潜在风险出现前进行维护或更换，减少现场停机风险。
还有可拆卸式设计也是这些工业存储卡的重要特点。相比焊接在主板上的嵌入式存储，SD和microSD便于设备维护、数据转移和系统升级。对于摄像机、边缘网关以及部分机器人设备而言，这种灵活性始终具有实际价值。
最后
随着人工智能从云端走向终端，汽车和IoT设备正在成为新的智能计算节点。无论是自动驾驶车辆中的AI模型加载、数据记录和软件更新，还是工业设备中的边缘分析、状态监测和持续运行，存储都正在承担连接数据、模型和设备能力的重要角色。
未来，终端智能化竞争的关键，不只是计算能力的提升，还取决于设备能否高效管理不断增长的数据需求。对于存储而言，挑战转向如何根据不同应用场景，在速度、耐久、安全和生命周期之间实现平衡。
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