江波龙端侧AI多终端落地，存储方案需要按场景差异化设计

近来，端侧AI不再局限于单一设备，AI手机、AI　PC、AI　BOX、智能穿戴等终端相继搭载本地大模型，不同设备的功耗、体积、算力条件差异巨大，不存在一套存储方案适配全部场景。作为存储行业品牌，江波龙针对多类端侧设备的硬件约束，推出差异化存储产品矩阵，为不同终端匹配对应的存储能力。

AI手机、AI　PC与AI　BOX，高性能存储支撑本地AI推理

AI手机、AI　PC、AI　BOX是当前端侧AI落地的主力终端，但三者对存储的诉求各有侧重。AI手机空间紧凑，需要兼顾高速读写与功耗控制，2026骁龙峰会上，江波龙端侧AI存储方案已率先适配第六代骁龙8超级至尊版移动平台，通过iSA™存储智能体与UFS　4.1协同，支持模型权重高效加载，并减少大模型对运行内存的持续占用，为30B－MoE模型手机端部署提供存储侧支撑。

AI　PC对大容量、高性能和持续读写能力提出更高要求，mSSD可为本地模型、应用及数据提供高性能存储支持，满足文档分析、本地内容创作等长时间推理需求，适配个人用户的生产力场景。

AI　BOX作为边缘推理设备，追求稳定持续运行，对存储可靠性与温控有更高要求，江波龙可结合终端形态提供不同容量、性能及存储方案选择，满足持续运行场景下的存储需求。

智能穿戴场景，穿戴存储主打小体积、低功耗

和上面三类终端不同，智能穿戴产品受电池、机身尺寸严格限制，无法搭载大容量高速存储，穿戴存储的核心设计思路是极致小型化与低功耗。江波龙ePOP4x采用超薄多芯片封装，将闪存与内存集成一体，厚度仅0.6mm，大幅节省PCB板占用空间，适配智能手表、AI眼镜等设备。

这类穿戴设备的端侧AI任务以轻量交互为主，不需要加载超大模型，但对存储待机功耗、长时间运行稳定性要求很高。江波龙的穿戴存储方案通过LDPC纠错算法与功耗优化，在狭小空间内保障数据读写稳定，同时减少电量消耗，延长设备续航。

从AI手机到AI　PC、AI　BOX，再到智能穿戴，端侧AI设备形态持续丰富，不同场景对存储的容量、带宽、体积、功耗有着完全不一样的诉求。江波龙没有用统一产品覆盖全部终端，而是基于各设备的实际使用场景，定制存储硬件与固件策略，让存储能力匹配端侧AI任务需求。随着端侧AI持续向更多硬件渗透，这种场景化的存储设计思路，也会持续助力各类终端实现更流畅的本地AI交互。