在信息爆炸的时代，随着个人存储需求的激增和变化，以及个体对数据隐私和安全性的日益重视，外加AI的技术加持，一种大家也许并不熟知的存储解决方案——NAS迎来了发展机遇。NAS是Network Attached Storage的简称，直译为网络附属存储。它有一个更好理解的称呼“私有云”。这个曾经被视为技术爱好者的“专属玩具”，如今开始走进普通消费者的家庭和工作室，成为人们数字生活中的“新宠”。

AI硬件进入"专芯专用"时代，四大处理器各司其职：CPU作为通用计算核心，GPU擅长大规模并行计算，TPU专注云端AI训练，NPU优化终端AI推理。随着AI应用场景多样化，硬件选择需匹配具体需求——训练大模型选GPU/TPU，终端推理用NPU，基础运算靠CPU。未来AI硬件将更专业化，可能出现机器人专用芯片等新形态。腾视科技等企业正推动AI算力模组创新，为工业机器人等20多个行

AI硬件进入"专芯专用"时代，四大处理器各司其职：CPU作为通用计算核心，GPU擅长大规模并行计算，TPU专注云端AI训练，NPU优化终端AI推理。随着AI应用场景多样化，硬件选择需匹配具体需求——训练大模型选GPU/TPU，终端推理用NPU，基础运算靠CPU。未来AI硬件将更专业化，可能出现机器人专用芯片等新形态。腾视科技等企业正推动AI算力模组创新，为工业机器人等20多个行

AI硬件进入"专芯专用"时代，四大处理器各司其职：CPU作为通用计算核心，GPU擅长大规模并行计算，TPU专注云端AI训练，NPU优化终端AI推理。随着AI应用场景多样化，硬件选择需匹配具体需求——训练大模型选GPU/TPU，终端推理用NPU，基础运算靠CPU。未来AI硬件将更专业化，可能出现机器人专用芯片等新形态。腾视科技等企业正推动AI算力模组创新，为工业机器人等20多个行

摘要： AINAS（人工智能网络存储设备）正推动NAS从传统存储向智能化基础设施转型。其核心特征包括：硬件协同设计（高性能CPU/GPU、大内存、高速网络）、本地化大模型部署（支持Llama3等轻量化模型）、多模态数据处理（图像识别/文本生成）及隐私安全保障。技术实现路径涵盖容器化部署（Dify/Ollama）、知识库整合（RAG技术）与硬件优化（存算一体/能效控制）。当前面临硬件性能瓶颈与生态碎

腾视科技董事长谢兮煜表示：“腾视科技此次推出的TS-SG-SM9系列AI算力模组以其领先的技术和卓越的性能，为智能计算领域带来了新的活力和机遇。随着人工智能技术在各行业的深入应用，TS-SG-SM9系列AI算力模组有望成为推动行业智能化发展的核心力量，助力更多企业在数字化转型浪潮中抢占先机，实现创新发展。”

腾视科技TS-NV-P100系列AI边缘算力盒子基于NVIDIA高性能平台，提供4GB-16GB全场景算力矩阵，最高达157TOPS AI算力。产品具备工业级接口与5G/Wi-Fi/GPS多模通信能力，支持-20℃至60℃宽温运行，通过预集成开发环境将算法部署周期缩短50%。该系列已在智慧安防、交通、工业视觉等八大领域实现规模化应用，显著提升检测效率与系统响应速度，为行业智能化转型提供强算力、低时

从城市管理到工业生产，从物流运输到消费终端，TS-SG-SM7系列AI算力模组以 “超强算力、超低功耗、灵活扩展” 的特性，成为边缘智能落地的关键支点。腾视科技正通过持续的技术创新，推动AI算力从云端下沉至场景一线，让每一个边缘节点都能成为智能时代的价值创造者。

值得一提的是，腾视科技TS-NV-P200车载系列AI边缘算力盒子成功中标2024DLYH智能巡查车载边缘计算终端产品采购项目，这是市场对TS-NV-P200车载系列产品的高度认可。凭借在智能交通、智能巡检等领域积累的丰富经验与卓越技术实力，腾视科技将为该项目提供高品质的车载边缘计算终端设备，助力项目打造高效、智能的巡查体系。

腾视科技基于NVIDIA Jetson Thor系列模组推出全栈AI边缘智算大脑解决方案，该方案具备2070TFLOPS的AI算力性能，较前代提升7.5倍，支持LLM、VLM等复杂AI模型在边缘设备运行。方案优化了机器人感知系统，实现多传感器数据融合和实时处理，提升工业制造、物流仓储及服务领域的智能化水平。腾视科技作为国家高新技术企业，专注于构建"感知-决策-控制"一体化边缘智