美光研发EIM专用内存：为人形机器人而造，2028年量产

继AI数据中心带走HBM（高带宽内存）之后，存储巨头们开始把下一个增长故事讲给人形机器人听。在近日于首尔COEX会展中心举行的韩国半导体展SEDEX 2026上，美光科技副总裁李哲（Lee Cheol）透露，公司正在研发一款专为实体AI（Physical AI）设计的边缘推理内存（Edge Inference Memory，简称EIM），瞄准自动驾驶、人形机器人、AR/VR等新兴场景。业界预计，该产品有望于2028年下半年量产。

EIM是什么：把LPDDR堆到逻辑芯片上

EIM在技术路线上定位于AI芯片与内存之间：通过把低功耗DRAM（LPDDR）堆叠在逻辑芯片之上，对AI推理所需的数据进行高速处理，从而降低数据搬运延迟、提升带宽。美光正探索把EIM技术应用于LPDDR6内存，以满足实体AI对低功耗DRAM的需求。李哲表示，公司正在与主要客户探讨，为这些新兴市场开发适用的产品。

值得注意的是，EIM与近年来业界热议的存算一体（PIM）走了不同的技术路线：PIM把计算单元直接嵌入内存内部完成运算，而EIM的计算架构尚未完全公开，美光也未披露具体的性能目标。可以说，EIM目前仍处于概念验证与客户讨论阶段，距离真正量产还有两年多的时间。

为什么机器人需要专用内存

与重复执行预设动作的传统工业机器人不同，实体AI必须实时感知并处理视觉、听觉、重量、触感等多路信息。李哲指出，当前机器人AI模型的参数量约在10亿到20亿之间，对内存带宽的需求尚不突出；但随着更先进的视觉语言模型（VLM）上车，仅靠传统LPDDR将难以提供足够的带宽，届时HBM最终也会被应用到人形机器人上。

除了带宽，容量需求同样惊人。美光估计，未来高性能人形机器人将需要约200GB的DRAM和4TB的存储空间，而目前的服务型机器人仅使用约12GB DRAM和256GB存储。美光CEO桑杰·梅洛特拉（Sanjay Mehrotra）此前表示，一台人形机器人的单机存储容量约为普通L2+级乘用车的10倍，存储行业将从2030年前后迎来持续数十年的需求增长周期。人形机器人需要同步处理上百路传感器数据，并在本地部署大模型、完成毫秒级实时控制，对容量、带宽和延迟都有极高要求。

市场研究机构Counterpoint Research预测，全球人形机器人产业的DRAM需求将从今年的约8300太比特（Tbit）增长到2030年的约17.2万Tbit，增幅超过20倍。

背景：HBM之后，存储厂集体盯上具身智能

EIM的发布并非孤立事件。AI数据中心对HBM的强劲需求已经让三星、SK海力士赚得盆满钵满，而机器人市场被视为存储芯片业者的下一个增长引擎——就在几天前，SK海力士也在OCP峰会期间展示了面向AI推理的下一代内存架构MARS。

对美光而言，EIM是一次差异化卡位：当三星、SK海力士在HBM赛道上贴身肉搏时，美光选择开辟一条专为边缘推理优化的新赛道，试图在功耗敏感的移动机器人场景建立先发优势。不过从披露的信息看，EIM的计算架构和性能指标都还不明朗，最终能否在2028年如期量产、获得头部机器人厂商采用，仍有待观察。

影响与展望

短期来看，EIM更多是一次技术路线的宣示：它传递的信号是，存储行业已经认定具身智能将成为继数据中心之后第二个“吃内存”的大户。对产业链而言，这意味着LPDDR6、先进封装乃至HBM都可能在机器人的物料清单中找到新位置。

中长期看，真正的考验有三重：一是技术，能否在低功耗约束下兑现高带宽承诺；二是生态，能否说服机器人厂商为专用内存改设计；三是时机，2028年下半年量产，恰好卡在各家预测的人形机器人放量前夜——早一步是卡位，晚一步可能就是PPT。

可以确定的是，内存战争的下一站，已经从云端烧到了机器人的“大脑”里。