根据《2025人形机器人与具身智能产业研究报告》，中国人形机器人市场规模预计为82.39亿元，占全球总规模的50%，同期全球市场规模为195.25亿元。具身智能从AI大模型的训练到边缘AI的应用，需要云端存储到边缘端分级存储方案的支持。据称，一台人形机器人至少需要使用48片以上的各种类型存储芯片。近期来看，多家存储厂商已经投入到人形机器人的存储方案，并已有产品应用于宇树、智元机器人中。
闪存、3D DRAM技术加持
近两年，多家存储芯片企业正在快速适配人形机器人需求，如兆易创新的NOR Flash和NAND Flash分别用于机器人快速启动代码存储和大容量数据记录。
北京君正针对人形机器人对高集成度、低功耗存储方案的需求，推出了3D DRAM技术，并通过近存计算架构优化存储与计算的协同效率。其研发的智慧大脑芯片将存储单元与AI计算模块深度融合，显著提升机器人在环境感知、多模态决策中的实时数据处理能力。
东芯股份NAND Flash产品在人形机器人领域有广泛应用，东芯股份的3D NAND Flash技术提供了大容量和高性能的存储解决方案，适用于机器人操作系统和应用程序的存储需求等。
佰维存储在互动平台表示，由于机器人在执行环境感知、运动控制、语音交互等任务时，必须快速存储和读取这些数据，极大提升了机器人对高带宽、低延迟、大容量存储芯片的需求。公司已推出适用于具身智能领域的eMMC、UFS、BGASSD、LPDDR4X/5/5X等产品，并积极拓展具身智能领域头部客户。根据第三方媒体拆解报告，宇树科技的Go2智能机器狗中已应用公司的LPDDR4X、eMMC存储产品。
基于UFS4.0的嵌入式存储
支撑人形机器人完成感知、推理、决策和执行等复杂任务，不仅依赖强大的算力，更离不开高性能嵌入式存储系统的支撑。尤其是在边缘AI盛行的背景下，UFS 4.0嵌入式存储正逐渐成为人形机器人数据处理链条中的关键一环。
相比传统工业机器人，人形机器人运行环境更加不可控、动态变化更快，它们必须实时处理来自视觉、听觉、触觉等各类传感器的数据，进行边缘推理、模式识别，并即时调整自身行为。
这意味着，机器人内部的存储设备不仅要提供极高的数据吞吐能力，还要具备极低的延迟和极高的耐久性，同时在能耗上保持极致控制。相比完全依赖云端计算，这种“边缘智能”架构既能降低延迟、提升安全性，又能提升响应速度。
而在本地执行AI模型推理、持续读取图像帧数据、处理语音识别等任务时，对存储的性能、功耗和体积都提出了更高要求。
为满足这种高速、低功耗、小尺寸的需求，UFS（Universal Flash Storage）4.0正成为人形机器人等边缘AI设备的优选嵌入式存储方案。小型封装也更便于集成至机器人主控板中，为紧凑空间下的硬件设计留出更多灵活度。
相较于前代产品，UFS 4.0在性能上大幅跃升，UFS 4.0支持高达单通道23.2GB/s的最大数据传输速率，比前一代UFS 3.1的速率提高了大约一倍。同时具备更高的随机读写能力。这使其能快速响应AI SoC对数据的调用需求，满足实时图像处理、语音识别、动作决策等关键场景。
人形机器人正从“机械仿生”向“类人智能”加速进化。在这个过程中，边缘AI能力的提升是关键，而UFS 4.0等高性能嵌入式存储的进步，则是这种能力得以落地的基础。铠侠正在积极推动行业的前进，为市场提供高效、可靠的解决方案，应对不断增长的数据处理需求和复杂的计算任务，也为客户和合作伙伴带来更多创新的可能性和未来的发展机会。
企业级存储
曙光存储在 2025 中国人形机器人生态大会上提出 “超级隧道 HyperTunnel” 技术理念。该技术通过硬件与软件的深度协同优化，构建高效、低时延的数据传输路径。其分布式全闪存储 ParaStor、集中式全闪存储 FlashNexus 两大产品线均应用了该技术，能针对算法模型训练场景，以高性能分布式全闪存储加速具身智能大脑升级；可应对全生命周期的多模态数据管理，支持多种存储协议访问，覆盖具身智能全生命周期；还能面对规模化实验、量产应用的庞大数据量，通过创新部署模式，实现冷热数据智能分层，助力降低 20% 的数据存储成本。目前，曙光存储技术方案已在智元机器人等头部企业落地应用。
腾讯云存储通过推出 Data Platform 框架性解决方案，结合对象存储 COS、智能检索 MetaInsight、数据万象 CI 和数据加速器 GooseFS 2.0 等关键组件，满足 AI 与机器人时代对存储的五大核心需求，引领云存储技术创新，助力企业高效利用数据。
针对机器人业务场景的复杂性，腾讯云存储通过 Data Platform 框架，为不同业务场景提供了定制化的存储解决方案。无论是家用、工业用还是运输用机器人，腾讯云存储都能根据其独特的训练数据和模型需求，提供从数据采集、预处理到模型训练和仿真阶段的全方位支持。
文章来自：电子发烧友
