在汽车智能化发展进程中，AI 成为关键驱动力，正引发汽车行业的深刻变革。AI 大模型不仅重塑了智能驾驶和智能座舱交互方式，也让存储成为汽车智能化的核心支撑，其在 AI 汽车发展中的重要性日益凸显。
在MemoryS 2025上，小鹏汽车嵌入式平台高级总监&整车电子电气首席架构师段志飞先生发表《存储赋能AI汽车全面智能化》主题演讲，系统剖析了汽车智能化浪潮对存储技术的核心需求。
AI驱动汽车智能化浪潮
当前智能汽车正经历硬件与软件架构的双重颠覆性变革，从硬件架构上看，汽车已经从传统的分布式小算力、低存储的架构，转变为基于中央超算、大算力、高性能、大存储的硬件平台，从软件架构上，整车级AIOS逐步替代传统模块化系统，支持座舱多模态交互、智驾大模型部署等复杂场景，这些因素正推动存储升级。
AI大模型正在颠覆智驾行业及智舱交互方式的革命，当第三方应用、地图导航、智能语音等越来越多的功能跑在前台，意味着所有的场景都需要在软件中运行，而软件又是建立在内存的基础上，随着智能化程度的不断提高，DRAM 逐步从 LPDDR4/4X 向 LPDDR5/5X 乃至 LPDDR6 演进，闪存形式也从 eMMC 逐渐升级为 UFS，不断向 SSD 发展。
段志飞介绍，小鹏汽车率先在汽车领域提出AI概念，以AI芯片、AIOS为底座，围绕AI汽车、AI机器人、飞行汽车全栈搭建AI自研体系。
数据、算力、算法是AI的核心要素，而数据存储是AI生态闭环的重要一环，为海量数据的存管用提供支撑。段志飞指出，AI汽车对于存储的新需求包括存储的大容量和性能提升、智能数据管理和优化资源分配、增强的安全性和存储效率、存储能耗的改善、供应及成本的挑战等。
AI汽车存储的应用现状
传统汽车功能简单，与外界交互较少，常为分布式 ECU，其芯片采用 MCU，实现传统的功能，随着技术的演进，由分布式 ECU 向域控制/中央集中架构方向发展已经成为主流。随着AI汽车EEA向中央超算架构升级，存储需求也从分布式向集中大容量演进。
在智能网联汽车的时代背景下，智能座舱和智能驾驶技术逐步成为全球汽车产业的两大核心驱动力。段志飞介绍，智能座舱和智能驾驶都给存储提出了新的需求，一方面AI小P等更多座舱应用及生态功能的实现需要大容量、高带宽及高可靠性的存储，另一方面，小鹏图灵AI智驾端到端大模型和数据的存管用需要高读写速率、大容量的存储。
整体而言，AI汽车存储要求主要体现在：
①车规级，满足AEC-Q100车规等级、车载恶劣的环境使用环境；
②耐刷写，更高的擦写次数和寿命、中长期（10～15年）可靠性要求；
③高性能，高密度、高速率及更快的启动速度，单板高速信号设计，支持仿真及分析；
④高安全，数据存储的高稳定性，不易丢失，功能及信息安全，自诊断和恢复机制。
携手共创智能汽车生态
尽管需求激增，段志飞坦言存储芯片面临多重现实挑战：一是售后问题难定位，不易直接获取Flash情况及与主控间状态分析周期长，二是存储的成本高，存储在端侧智驾控制器的成本中占比30%以上，三是更高性能存储的需求，四是车规存储供应风险，储存资源主要向工业AI存储倾斜，导致汽车存储的资源下调，进而导致汽车存储的供应风险。
在这样的背景下，OEM的全栈自研改变汽车电子开发模式，主机厂自研芯片及域控期望与存储商间有更紧密的合作。小鹏汽车坚信智能化、AI、差异化是未来汽车领域的趋势和方向，存储在其中扮演的角色将越来越重要，期待与行业伙伴携手共创智能汽车生态。
