【天极网 DIY 硬件频道】在端侧 AI 加速落地的当下，存储正成为影响终端智能体验、边缘推理效率与设备可靠性的关键底座。康盈半导体 ( KOWIN ) 在 FMS   2026 展示嵌入式存储芯片、SSD固态硬盘、DRAM内存模组及移动存储四大产品线，面向可穿戴设备、工业级终端、边缘网关及边缘算力主机等多元场景，提供更贴近实际应用需求的端侧 AI 存储解决方案。

  美国硅谷当地时间 8 月 4 日至 6 日，FMS   2026 ( Future   of   Memory   and   Storage ) 全球闪存峰会在圣克拉拉举行。作为存储行业的重要交流平台，本届峰会聚焦 AI 终端存储、边缘算力、工业存储、车载存储等方向，全球产业链上下游企业围绕存储技术的演进路径展开探讨。

  随着 AI 大模型由云端向端侧、边缘侧持续延展，AI 产业对存储的需求也不再集中于数据中心。无论是智能穿戴设备的轻薄化与低功耗，还是工业级终端在复杂工况下的稳定运行，抑或是边缘设备承接本地大模型推理时对高速、大容量的需求，均要求存储产品在性能、封装、功耗与可靠性之间实现更有针对性的平衡。

  本届 FMS 上，面向 AI 时代的存储产品和解决方案成为关注重点。当 Agentic   AI 智能体带来更大量级的数据处理与存储需求，端侧存储与 HBM 一样，成为产业讨论的重要话题。康盈半导体携四大存储产品线亮相，围绕穿戴、工控、边缘计算等细分需求展示全链路产品布局，为端侧 AI 应对 " 存储墙 " 挑战提供了可落地的存储支持。

   AI 算力爆发，端侧边缘破解 " 存储墙 " 成为行业新命题

  从 FMS   2026 的技术演讲与圆桌讨论可以看到，AI 带来的存储压力并不只发生在云端服务器。随着 Agentic   AI 智能体应用兴起，更多推理任务下沉至边缘和终端，端侧设备也需要应对低延迟、稳定 IO、小型化以及复杂工况可靠性等多重挑战。

   AI 穿戴设备、边缘算力主机、工业 PC、边缘网关等硬件形态快速迭代，市场对存储的考量已从单一读写速度，延伸至小型化、低功耗、复杂环境稳定性以及与终端算力协同的能力。具体来看，消费级穿戴终端强调轻薄和续航 ; 边缘算力设备需要高速、大容量存储支撑本地大模型推理 ; 工业级终端则对宽温、抗干扰和长期可靠运行提出明确要求。面向场景差异构建更完整的产品矩阵，正成为端侧 AI 存储发展的重要方向。

多位海外工程师与设备采购商来到康盈半导体展台展开交流

  四大存储产品线，面向端侧边缘 AI 全链路做场景适配

  围绕 "AI 从云端走向边缘终端 " 的行业趋势，康盈半导体在 FMS   2026 展出的产品矩阵覆盖嵌入式存储芯片、SSD 固态硬盘、DRAM 内存模组与移动存储四大产品线，面向不同 AI 终端的实际使用需求进行适配。

  在嵌入式存储芯片方面，Small   PKG.   eMMC 采用紧凑型封装，可适配空间受限的 AI智能眼镜，为本地 AI 推理及影像采集存储提供支持 ;ePOP 多芯片堆叠方案不占用额外 PCB 空间，适用于对机身厚度有较高要求的智能手表; 工业级 eMMC 则面向工业 PC、边缘网关和工业视觉设备等场景，经过严苛可靠性测试，服务复杂工况下的数据安全与稳定运行。

   SSD 固态硬盘覆盖 SATA、PCIe 架构，可适配 Mini   PC、边缘算力主机与 AI 创作终端，以高速、大容量存储承接本地大模型运行和数据处理需求，帮助缓解读写环节的性能压力。SODIMM、UDIMM   DRAM 内存模组适配 AI笔记本和台式整机，优化数据交互效率，为整机 AI 运算提供内存支撑。

  与此同时，microSD 存储卡、USB 闪存盘等移动存储产品补齐离线素材采集、模型文件备份及跨设备数据导出的需求，适用于户外创作、移动办公等使用场景。通过覆盖不同形态与性能区间的存储产品，康盈半导体进一步连接从可穿戴终端到工业级设备、从本地数据采集到边缘推理的端侧 AI 链路。

   AI 浪潮之下，存储出海迎来新机遇

  从产品应用维度看，康盈半导体的存储布局覆盖 AI 穿戴、AI   PC、Mini 主机、工业工控等多个赛道。FMS 作为全球存储产业的核心交流平台，也为国产存储企业对接海外产业链、了解前沿技术方向及寻找国际合作机会提供了窗口。

  随着 Agentic   AI 和边缘计算市场持续发展，海外整机与工业客户对产品可靠性、场景定制能力的要求不断细化。康盈半导体表示，公司将持续投入存储技术研发与产品迭代，完善面向各类 AI 场景的产品体系，以高可靠、高性能存储产品和解决方案服务全球 AI 终端创新落地。

  小结

  端侧 AI 的价值释放，离不开更加贴近真实应用场景的存储支撑。康盈半导体此次在 FMS   2026 展示的四大产品线，并非单纯的产品罗列，而是围绕可穿戴、边缘计算与工业级终端的不同需求搭建存储能力组合。随着 AI 能力不断向设备侧延伸，能够在性能、功耗、空间与可靠性之间实现适配的存储方案，将成为盘活端侧 AI 能力的重要一环。