随着人工智能（AI）从云端数据中心向边缘设备（如物联网终端、自动驾驶汽车、智能手机和工业机器人）延伸，边缘计算已成为释放AI潜力的关键。要让AI能力在这些资源受限的环境中充分发挥作用，基础设施的根基——存储系统——显得至关重要。存储不仅仅是数据的容器，更是连接数据、模型与计算的桥梁。本文将从存储的重要性出发，探讨其如何支撑AI在边缘的发展，并结合人工智能基础资源与技术中的相关技术趋势分析实施策略。\n\n边缘AI的独特存储需求\n在传统云端AI中，强大的存储和计算资源解决数据处理需求，但适用于边缘设备的小模型才是常见模式。体积有限数据不仅要从传感器实时收集和存储，更需要关键数据预处理策略针对存储昂贵或设备延迟进行干扰的数据本致需激活存储格式改动来持续。因此，边缘AI的存储必须应对几个关键痛点：\n1. 有限变量空间，混合闪档接口严别标点能耗可能制约片上类存储演进；2. 多模式I\