真正的智能駕駛時(shí)代是什么樣的？以前的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，通常規(guī)則驅(qū)動(dòng)（Rule-based），追求邏輯的確定性——雷達(dá)感知到什么、觸發(fā)什么指令、完成什么動(dòng)作，核心邏輯依賴大量人工設(shè)定的“如果……就……”的規(guī)則，比如：如果“有紅燈”，就“平穩(wěn)停車(chē)，空擋等綠燈”。

隨著AI技術(shù)進(jìn)入汽車(chē)產(chǎn)業(yè)，智能駕駛從執(zhí)行系統(tǒng)轉(zhuǎn)向行動(dòng)系統(tǒng)，從理解世界，走向主動(dòng)決策與連續(xù)行動(dòng)，讓汽車(chē)獲得真正的智能。

這一轉(zhuǎn)變，是VLM（Vision-Language Model視覺(jué)語(yǔ)言模型）與VLA（Vision-Language-Action視覺(jué)語(yǔ)言動(dòng)態(tài)模型）聯(lián)動(dòng)帶來(lái)的，一個(gè)是訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（去看），一個(gè)是配套的推理程序（決定怎么執(zhí)行）。把“如果……就……”變成在這個(gè)世界狀態(tài)下，哪個(gè)動(dòng)作概率最高。

智能駕駛中的AI是先看懂然后能執(zhí)行

VLM是讓系統(tǒng)具備跨模態(tài)的理解能力，通過(guò)把視覺(jué)信息和語(yǔ)言模型結(jié)合，系統(tǒng)不再只是識(shí)別這是紅燈，這是行人…而是能夠理解更高層次的語(yǔ)義關(guān)系，例如前方路口復(fù)雜，當(dāng)前環(huán)境存在潛在風(fēng)險(xiǎn)。這一步是解決認(rèn)知問(wèn)題——讓系統(tǒng)看懂世界。

VLM早期的落地場(chǎng)景是智能座艙，提供從語(yǔ)音助手、多模態(tài)交互，到駕駛狀態(tài)感知與個(gè)性化服務(wù)，是車(chē)端AI的認(rèn)知前臺(tái)。智能座艙本質(zhì)上是VLM能力在車(chē)端的應(yīng)用形態(tài)，也為VLA 的進(jìn)一步演進(jìn)提供現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和系統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)。

VLA結(jié)合這些理解，并把理解直接映射為連續(xù)、可執(zhí)行的動(dòng)作決策。在VLA架構(gòu)下，模型需要基于實(shí)時(shí)感知、歷史經(jīng)驗(yàn)和環(huán)境變化，動(dòng)態(tài)生成行動(dòng)序列，不需要調(diào)用預(yù)設(shè)腳本。也就是說(shuō)，智能駕駛系統(tǒng)開(kāi)始擁有類(lèi)人的行動(dòng)閉環(huán)：感知—判斷—執(zhí)行—修正。

在這個(gè)過(guò)程中，算力決定模型能跑多復(fù)雜、反應(yīng)多快，但存儲(chǔ)決定系統(tǒng)能否長(zhǎng)期、穩(wěn)定、安全地跑下去。

算力決定上限，存儲(chǔ)決定可持續(xù)性

當(dāng)智能駕駛進(jìn)入VLA階段，系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)的依賴發(fā)生巨大變化。一方面，感知數(shù)據(jù)規(guī)模持續(xù)膨脹。多攝像頭、高分辨率雷達(dá)和多模態(tài)傳感器，讓單車(chē)每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量暴增。這些數(shù)據(jù)不僅要被實(shí)時(shí)讀取用于決策，還要被持續(xù)存儲(chǔ)，用于模型回放、系統(tǒng)校準(zhǔn)和算法迭代。

另一方面，模型本身也在擴(kuò)容。從規(guī)則模型到大模型，車(chē)端不再只是存儲(chǔ)程序代碼，而是模型參數(shù)、特征緩存、歷史狀態(tài)以及不斷更新的軟件版本。這些內(nèi)容要求高頻讀取、長(zhǎng)期寫(xiě)入和高數(shù)據(jù)完整性。

因此，在真正的智能駕駛時(shí)代，車(chē)規(guī)級(jí)存儲(chǔ)的價(jià)值不再只是放得下，還需要實(shí)時(shí)決策供給和長(zhǎng)期可靠運(yùn)行。

智能駕駛對(duì)車(chē)規(guī)級(jí)存儲(chǔ)的需求有哪些？

比如智能座艙場(chǎng)景下，要求車(chē)規(guī)級(jí)存儲(chǔ)具有高并發(fā)讀取能力。隨著多屏交互成為主流配置，中控屏、副駕屏乃至后排娛樂(lè)系統(tǒng)需要同時(shí)進(jìn)行圖形渲染與內(nèi)容刷新。這類(lèi)負(fù)載不追求極限帶寬，強(qiáng)調(diào)在復(fù)雜、多任務(wù)場(chǎng)景下的穩(wěn)定讀取性能與低延遲一致性。

VLA系統(tǒng)同樣要求車(chē)規(guī)級(jí)存儲(chǔ)要具備足夠的容量，承載高頻感知數(shù)據(jù)和模型資產(chǎn)，還有穩(wěn)定的寫(xiě)入性能，避免在復(fù)雜場(chǎng)景下出現(xiàn)數(shù)據(jù)丟失，數(shù)據(jù)的全生命周期管理，支持分級(jí)存儲(chǔ)與數(shù)據(jù)回收。

在這方面，存儲(chǔ)直接影響系統(tǒng)對(duì)環(huán)境變化的適應(yīng)能力。否則智能駕駛系統(tǒng)將受限于數(shù)據(jù)吞吐瓶頸與存儲(chǔ)延遲，導(dǎo)致端側(cè)模型無(wú)法實(shí)現(xiàn)高效的閉環(huán)優(yōu)化。

為了滿足這些需求，車(chē)規(guī)級(jí)存儲(chǔ)產(chǎn)品的設(shè)計(jì)邏輯有所轉(zhuǎn)變。閃迪圍繞智能駕駛與軟件定義汽車(chē)的發(fā)展，構(gòu)建了覆蓋智能駕駛、智能座艙等高負(fù)載場(chǎng)景的車(chē)規(guī)級(jí)存儲(chǔ)產(chǎn)品體系。并且在合規(guī)性方面，產(chǎn)品設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)流程嚴(yán)格對(duì)標(biāo)AEC-Q100/Q104、IATF 16949等車(chē)規(guī)認(rèn)證要求。

以 Sandisk 推出的首款UFS 4.1車(chē)規(guī)級(jí)存儲(chǔ)——Sandisk iNAND AT EU752為例，該產(chǎn)品在性能、容量和可靠性上實(shí)現(xiàn)了全面進(jìn)化。

得益于先進(jìn)的 BiCS8 TLC NAND 技術(shù)，該產(chǎn)品通過(guò)更高層數(shù)的 3D 堆疊工藝，大幅提升了存儲(chǔ)密度與成本效益；再輔以高速 UFS 4.1 接口所具備的更優(yōu)能效比與低延遲特性，使得 EU752 的性能較前代產(chǎn)品提升超過(guò)兩倍。

其順序讀取速度高達(dá) 4300 MB/s，順序?qū)懭胨俣雀哌_(dá) 4100 MB/s（1TB 容量規(guī)格）。這種極致的讀寫(xiě)性能，讓車(chē)載 AI 系統(tǒng)能夠更快速地處理數(shù)據(jù)，從而在系統(tǒng)層面顯著提升決策響應(yīng)速度。同時(shí)，高達(dá) 1TB 的容量不僅能構(gòu)建“數(shù)據(jù)蓄水池”以供云端訓(xùn)練優(yōu)化，更為本地 AI 大模型的部署及未來(lái)的軟件 OTA 更新預(yù)留了充足空間 。

SANDISK iNAND AT EU752 UFS 4.1 嵌入式閃存驅(qū)動(dòng)器

此外，Sandisk 還推出了專(zhuān)為下一代高性能中央計(jì)算（HPCC）架構(gòu)設(shè)計(jì)的車(chē)規(guī)級(jí)存儲(chǔ)解決方案 iNAND AT EN610。這款高性能 NVMe BGA SSD 產(chǎn)品采用了大容量 TLC 閃存，支持在寬溫范圍內(nèi)穩(wěn)定工作，并提供了極具彈性的配置選項(xiàng)，允許用戶根據(jù)實(shí)際需求靈活地將全部或部分存儲(chǔ)空間配置為高耐久性的 SLC 模式。在物理規(guī)格上，AT EN610 采用 M.2 1620 BGA 封裝，同時(shí)擁有高達(dá) 1TB 的存儲(chǔ)容量，完美平衡了車(chē)規(guī)級(jí)的高可靠性與海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)需求。

SANDISK iNAND EN610 NVMe SSD

最后

從 VLM 向 VLA 的演進(jìn)，標(biāo)志著智能駕駛 AI 從‘理解環(huán)境’正式跨越到了‘自主決策與執(zhí)行’。這一系統(tǒng)閉環(huán)的形成，意味著未來(lái)智能駕駛的競(jìng)爭(zhēng)，本質(zhì)上將是對(duì)全數(shù)據(jù)生命周期管理能力的極致考驗(yàn)。在這場(chǎng)變革中，Sandisk 將致力于筑牢數(shù)據(jù)底座，通過(guò)高性能、高可靠的車(chē)規(guī)級(jí)存儲(chǔ)解決方案，助力智駕系統(tǒng)在復(fù)雜的真實(shí)道路環(huán)境中實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期、安全且穩(wěn)定的運(yùn)行。

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