刚刚落幕的WAIC 2026（世界人工智能大会），释放出一个鲜明信号：AI正在从数字世界迈向物理世界。
从人形机器人完成复杂装配，到AI眼镜实现实时导航，再到智能工业设备自主决策，越来越多AI应用开始走出云端，在真实环境中完成感知、决策和行动。业内将这一趋势称为Physical AI（物理AI）。
随着AI不断向终端延伸，竞争重点也从单纯比拼模型能力，逐渐转向计算、存储和封装等系统能力的协同优化。其中，存储正成为决定边缘AI性能的重要一环。
边缘AI时代，存储正在成为新的挑战
对于边缘AI而言，处理器性能固然重要，但数据能否快速、高效地流动，同样决定着系统表现。
无论是机器人需要毫秒级完成视觉识别与运动控制，还是AI眼镜持续处理高清视频流，都要求处理器与存储之间具备更高的数据吞吐能力，同时兼顾低功耗、小尺寸和散热性能。
传统方案通常依靠增加IO数量提升带宽，但随之而来的引脚数量、PCB布线复杂度和封装面积也不断增加，已难以满足AI眼镜、无人机、可穿戴设备等小型终端的需求。
因此，行业开始重新思考：能否通过创新存储架构，而不是简单扩展接口，突破边缘AI的发展瓶颈？
CUBE：为Physical AI打造的“存储底座”
华邦电子推出的CUBE（Customized Ultra-Bandwidth Elements），是专为新兴的边缘AI应用打造的前沿存储架构，旨在提供紧凑、高效且高带宽的解决方案。
该架构支持 CoW（Chip-on-Wafer）与 WoW（Wafer-on-Wafer）前端集成技术，兼容后端 3D 先进封装技术，包含优化供电性能的电容中介层（Cap-interposer）。同时将TSV（硅通孔）设计与μbump（微凸块）、混合键合（Hybrid Bonding）等先进的裸片间（Die-to-Die）互连技术相结合，在提升内存接口带宽的同时，实现更低功耗、更紧凑尺寸及更高系统效率。
相比传统方案，单颗裸片（Die）的带宽可高达 256GB/s，4Hi堆叠的带宽更扩展至 1TB/s，能效低于1pJ/bit，并支持根据客户SoC规格进行灵活定制，适用于对高带宽、低功耗及空间利用率要求较高的边缘AI应用，如机器人、智能监控、消费电子及工业设备等。
面向不同Physical AI应用
不同Physical AI应用，对存储的需求并不相同。
机器人、智能制造等复杂系统，更关注高带宽和实时数据处理能力；AI眼镜、智能传感器、可穿戴设备，则更加注重低功耗和小尺寸。
针对这些需求，华邦电子还布局了CUBE-Lite。相比CUBE面向高带宽场景，CUBE-Lite更加聚焦TinyML和低功耗边缘AI应用，为AI眼镜、智能穿戴等新一代终端提供更加高效的存储方案。
写在最后
WAIC 2026展示的不只是更多AI产品，更让我们看到，AI正加速走进真实世界。随着Physical AI不断发展，系统竞争也将从单纯比拼算力，逐步演变为计算、存储与先进封装的协同创新。
对于边缘AI而言，存储已不再只是数据保存的载体，而是影响实时响应、功耗控制和产品形态的重要基础能力。围绕这一趋势，华邦电子正持续推进包括CUBE和CUBE-Lite在内的新一代存储架构创新，为机器人、AI眼镜、智能制造等边缘AI应用提供更高效、更灵活的存储解决方案。
文章来源：华邦电子