感知存储运算一体化重塑AI算力底座

面向人工智能产业对高效算力的迫切需求，观存智算在感知、存储、运算一体化技术路线上取得关键突破。项目依托一体化架构打通感知采集、存储、计算全链路的协同壁垒，针对大模型推理、边缘智能等场景算力成本高、功耗大、数据搬运效率低的痛点，构建起一套高效低耗的新一代算力解决方案，为AI规模化落地提供了有力的技术支撑。

近年来，人工智能产业高速演进，大模型参数规模不断攀升，传统感知、存储、运算相互割裂的架构短板随之愈发突出。感知采集的数据需要跨模块反复传输流转，既造成高额功耗损耗，也严重制约算力释放，日益成为阻碍AI规模化落地的一大瓶颈。

为破解上述难题，观存智算将感知采集、数据存储与运算处理深度融合，从根本上革新了传统工作模式。得益于一体化设计，数据无需在多个模块间频繁迁移，即可在同一体系内完成从信号感知、存储到运算处理的全流程闭环。与此同时，方案立足底层架构，统筹兼顾算力密度、能效比、推理延迟等关键指标，形成适配大模型推理、边缘智能、智算集群的算力新范式。

该方案在大模型推理场景的优化尤为突出，能够在降低功耗的同时有效压缩部署成本。与传统的算力方案相比，一体化模式大幅削减了数据传输开销，在端侧、边侧以及轻量化智算场景中具备显著优势，帮助AI应用摆脱高功耗、高成本的束缚，拓宽了算力落地的应用边界。

业内普遍认为，感知、存储、运算一体化是下一代算力发展的重要方向，有助于化解AI算力高速增长带来的能耗压力。观存智算的持续探索与实践，为国内相关技术走向产业化提供了有益参考，也为本土底层算力技术的自主创新积累了宝贵经验。

未来，观存智算将坚持迭代技术产品与软件生态，推动技术从研发走向规模化商用，并面向大模型推理、工业智能、智慧城市等场景持续释放算力能力，以更坚实的算力底座赋能国内人工智能产业迈向高质量发展。（上海科学技术职业学院“观存智算”项目组）