人工智能不會一直停留在虛擬世界，在CES 2026上，我們看到AI正在以極快的速度向消費級產品、邊緣計算、物理終端進發，從更高算力的AI PC，到高度智能的AI眼鏡，再到能夠感知、理解現實世界的物理AI，生活與工作效率正在悄然發生重構。
近期被推上熱點的智能眼鏡可以理解為邊緣AI（Edge AI）和物理AI（Physical AI）的交叉應用領域，它具備一定程度物理AI的交互能力，同時更偏向于邊緣AI的部署形態，通過自身的SoC搭配高性能存儲，亦或者通過手機協同，能夠在弱網的情況下完成本地圖像識別、語音處理、翻譯、錄音等功能，不需要過分依賴高速網絡，讓數據產生即處理的概念成為現實。
因此我們通過近期發售的智能眼鏡上，會發現其具備了更多AI的特點。例如通過攝像頭感知物理環境、通過麥克風拾取聲音、通過AR顯示疊加虛擬信息，具備與物理世界交互的能力，為使用者提供更為準確的信息，提供一定程度的交互體驗。并且這樣的智能眼鏡定價并不昂貴，依靠低能耗的SoC搭配存儲系統，或者通過無線連接的方式調用口袋中的手機的算力，就能獲得很好的體驗。
更重要的是，近期發布的智能眼鏡，在外觀上已經與傳統眼鏡趨于相同，不再是碩大的鏡框和支架，SoC與存儲單元可以藏在更小的封裝內。特別是存儲解決方案在提升性能，給AI提供更高效數據傳輸支持的同時，進一步的壓縮物理空間，讓諸如眼鏡的智能AI變成了現實。
以鎧俠UFS 4.1為例，尺寸縮減了18%，能夠更好的配合電路板、電池在狹小的眼鏡支架內完成AI算力方案布局。鎧俠UFS 4.1還帶來了高達 23.2Gbps 的傳輸速率，相較上一代顯著提升帶寬，同時具備更優的能效比和延遲控制，意味著設備在處理高清視頻緩存、連續拍攝、AR 信息加載和本地 AI 模型推理時更加流暢省電。
不僅如此，UFS 4.1支持快速寫入和讀取視頻緩存文件、及時調用 AI 模型進行語音識別或圖像識別，并支持邊緣側即時分析，例如在錄制視頻時即時疊加字幕或濾鏡，讓智能眼鏡真正實現邊拍邊處理，減少云端依賴和延遲。此外，在功耗優化和指令隊列調度上，UFS 4.1進一步增強，確保用戶在全天使用場景中獲得流暢、穩定的體驗。
如果配合第八代BiCS FLASH? 3D閃存技術，邊緣AI設備的存儲容量還有機會獲得質的飛躍。第八代BiCS FLASH? 3D閃存目前單Die容量最高可以做到2Tb，并且在一個封裝內最高可以做到32層堆疊，單個新品封裝最高可以做到8TB容量的效果，已經比在售的絕大部分AI PC存儲容量要高上很多。
相比帶智能體的AI機器人、AI自動駕駛，智能眼鏡算是向物理AI世界進發的重要一環，隨著算力不斷升級，具備感知、判斷、弱網甚至離線計算的AI智能體也將獲得升級，到時候物理AI將具備更多可能性。而在當下，鎧俠UFS 4.1和第八代BiCS FLASH? 3D閃存已經給即將到來的物理AI存儲提供了廣闊的可能性，相信在不久的未來，更多邊緣AI設備、通用型機器人，將走出概念，來到我們的現實中。
