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

隨著AI技術進入汽車產業(yè)，智能駕駛從執(zhí)行系統(tǒng)轉向行動系統(tǒng)，從理解世界，走向主動決策與連續(xù)行動，讓汽車獲得真正的智能。

這一轉變，是VLM（Vision-Language Model視覺語言模型）與VLA（Vision-Language-Action視覺語言動態(tài)模型）聯(lián)動帶來的，一個是訓練的神經網絡模型（去看），一個是配套的推理程序（決定怎么執(zhí)行）。把“如果……就……”變成在這個世界狀態(tài)下，哪個動作概率最高。

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，通過把視覺信息和語言模型結合，系統(tǒng)不再只是識別這是紅燈，這是行人…而是能夠理解更高層次的語義關系，例如前方路口復雜，當前環(huán)境存在潛在風險。這一步是解決認知問題——讓系統(tǒng)看懂世界。

VLM早期的落地場景是智能座艙，提供從語音助手、多模態(tài)交互，到駕駛狀態(tài)感知與個性化服務，是車端AI的認知前臺。智能座艙本質上是VLM能力在車端的應用形態(tài)，也為VLA 的進一步演進提供現實數據基礎和系統(tǒng)經驗。

VLA結合這些理解，并把理解直接映射為連續(xù)、可執(zhí)行的動作決策。在VLA架構下，模型需要基于實時感知、歷史經驗和環(huán)境變化，動態(tài)生成行動序列，不需要調用預設腳本。也就是說，智能駕駛系統(tǒng)開始擁有類人的行動閉環(huán)：感知—判斷—執(zhí)行—修正。

在這個過程中，算力決定模型能跑多復雜、反應多快，但存儲決定系統(tǒng)能否長期、穩(wěn)定、安全地跑下去。

算力決定上限，存儲決定可持續(xù)性

當智能駕駛進入VLA階段，系統(tǒng)對數據的依賴發(fā)生巨大變化。一方面，感知數據規(guī)模持續(xù)膨脹。多攝像頭、高分辨率雷達和多模態(tài)傳感器，讓單車每天產生的數據量暴增。這些數據不僅要被實時讀取用于決策，還要被持續(xù)存儲，用于模型回放、系統(tǒng)校準和算法迭代。

另一方面，模型本身也在擴容。從規(guī)則模型到大模型，車端不再只是存儲程序代碼，而是模型參數、特征緩存、歷史狀態(tài)以及不斷更新的軟件版本。這些內容要求高頻讀取、長期寫入和高數據完整性。

因此，在真正的智能駕駛時代，車規(guī)級存儲的價值不再只是放得下，還需要實時決策供給和長期可靠運行。

智能駕駛對車規(guī)級存儲的需求有哪些？

比如智能座艙場景下，要求車規(guī)級存儲具有高并發(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系統(tǒng)需要同時進行圖形渲染與內容刷新。這類負載不追求極限帶寬，強調在復雜、多任務場景下的穩(wěn)定讀取性能與低延遲一致性。

VLA系統(tǒng)同樣要求車規(guī)級存儲要具備足夠的容量，承載高頻感知數據和模型資產，還有穩(wěn)定的寫入性能，避免在復雜場景下出現數據丟失，數據的全生命周期管理，支持分級存儲與數據回收。

在這方面，存儲直接影響系統(tǒng)對環(huán)境變化的適應能力。否則智能駕駛系統(tǒng)將受限于數據吞吐瓶頸與存儲延遲，導致端側模型無法實現高效的閉環(huán)優(yōu)化。

為了滿足這些需求，車規(guī)級存儲產品的設計邏輯有所轉變。閃迪圍繞智能駕駛與軟件定義汽車的發(fā)展，構建了覆蓋智能駕駛、智能座艙等高負載場景的車規(guī)級存儲產品體系。并且在合規(guī)性方面，產品設計和開發(fā)流程嚴格對標AEC-Q100/Q104、IATF 16949等車規(guī)認證要求。

以 Sandisk 推出的首款UFS 4.1車規(guī)級存儲——Sandisk iNAND AT EU752為例，該產品在性能、容量和可靠性上實現了全面進化。

得益于先進的 BiCS8 TLC NAND 技術，該產品通過更高層數的 3D 堆疊工藝，大幅提升了存儲密度與成本效益；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 的性能較前代產品提升超過兩倍。

其順序讀取速度高達 4300 MB/s，順序寫入速度高達 4100 MB/s（1TB 容量規(guī)格）。這種極致的讀寫性能，讓車載 AI 系統(tǒng)能夠更快速地處理數據，從而在系統(tǒng)層面顯著提升決策響應速度。同時，高達 1TB 的容量不僅能構建“數據蓄水池”以供云端訓練優(yōu)化，更為本地 AI 大模型的部署及未來的軟件 OTA 更新預留了充足空間 。

SANDISK iNAND AT EU752 UFS 4.1 嵌入式閃存驅動器

此外，Sandisk 還推出了專為下一代高性能中央計算（HPCC）架構設計的車規(guī)級存儲解決方案 iNAND AT EN610。這款高性能 NVMe BGA SSD 產品采用了大容量 TLC 閃存，支持在寬溫范圍內穩(wěn)定工作，并提供了極具彈性的配置選項，允許用戶根據實際需求靈活地將全部或部分存儲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，同時擁有高達 1TB 的存儲容量，完美平衡了車規(guī)級的高可靠性與海量數據存儲需求。

SANDISK iNAND EN610 NVMe SSD

最后

從 VLM 向 VLA 的演進，標志著智能駕駛 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，意味著未來智能駕駛的競爭，本質上將是對全數據生命周期管理能力的極致考驗。在這場變革中，Sandisk 將致力于筑牢數據底座，通過高性能、高可靠的車規(guī)級存儲解決方案，助力智駕系統(tǒng)在復雜的真實道路環(huán)境中實現長期、安全且穩(wěn)定的運行。

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