什么是 NAS，为什么越来越“香”
NAS（Network Attached Storage，网络附属存储）以数据为核心，通过网络将存储设备与私有算力中心连接，统一管理与调度数据，支持随时随地的访问与处理。其优势在于：
降低总体成本与网络负载，提高数据可用性与安全性
具备良好的扩展性与易用性，适配家庭娱乐、小微企业、云备份、安防监控等场景
与 AI 技术融合后，能够进行本地化智能检索、内容理解与分析，提升数据价值密度
目前，群晖、绿联、华为、极空间等品牌深耕赛道，围绕“存储—管理—算力—应用”持续打磨产品力。
绿联 NAS：业绩与产品双线走强
业绩进展（2025 年上半年）
营收 38.57 亿元，同比+40.60%
归母净利润 2.75 亿元，同比+32.74%
存储类产品收入 4.15 亿元，同比+125.13%，占比约 10.75%
产品策略
聚焦私有云存储、移动硬盘盒、磁盘阵列等核心品类，面向海量数据备份与多端协同
2025 年 1 月发布 iDX 系列 AINAS：内置大型语言模型，搭载英特尔酷睿 Ultra，最高睿频约 4.5GHz，主打本地 AI 能力（以文搜图、智能问答、文件理解、图像聚类）
2025 年 5 月推出四盘位 DH4300 Plus，以“千元级定价”冲击体验门槛
核心能力与体验
AI 智能相册：人物/场景/物体聚类，语义检索、OCR 文本检索
多协议高速传输：SSD/HDD 协同，千兆/2.5GbE/双万兆网口选配
数据安全：多种 RAID、加密机制与备份策略
易用性：直观 GUI，降低入门难度，适合家庭用户与长辈使用
扩展性：支持混合存储与第三方应用接入，增强可玩性与专业能力
基于 AI 的 NAS 研发方向：从“好用”到“更聪明”
行业现状显示，AI 多集中于相册与搜索，识别精度、时延与创新场景仍有进阶空间。为此，可从以下维度系统化演进：
架构与框架
设计理念：遵循“开闭原则”，兼容多种硬件平台，支持快速部署与模块化升级
跨平台推理：统一抽象层对接不同 NPU/GPU/CPU，兼容 TensorRT/ONNX 等
隐私与本地化：支持完全离线推理与增量训练，保障数据安全边界
能力栈升级
多模态理解：文本/图像/视频/语音统一建模与对齐，依托向量数据库实现跨模态检索
语音与自然语言：离线 ASR/TTS、语义检索、对话式操作，提升“找、看、用”效率
自定义学习：基于用户私域数据做小样本自适应，提高特定家庭/企业的识别精度
性能与可靠性：轻量化模型、蒸馏与量化，端侧加速与缓存策略，保障流畅体验
典型创新场景
照片/视频“语义时间线”：以事件、人物、地点自动生成故事集
合规与可控分享：生成可水印、可过期、可撤销的临时分享链接
智能归档与健康监测：主动识别重复/模糊媒体、磁盘健康预测、备份策略建议
AIGC 增值：相册自动修复、抠图、画质增强、家庭影像短片自动剪辑
多模态搜索：NAS 的“超级入口”
目标是让用户用自然语言、图片示例，甚至“图文混合”来检索大规模媒体库。技术要点：
统一嵌入空间：CLIP 类或多塔结构将文本/图像/视频特征对齐，构建跨模态索引
视频检索增强：关键帧抽取 + 片段向量化 + 时间窗重排序，兼顾准确率与响应速度
结构化约束：人物/地点/时间等元数据与向量召回结合，显著降低误检
端侧优化：分级索引（粗召回-精重排）、FP16/INT8 推理、缓存热图谱，保障低延迟
在 NAS 这种“海量本地数据”的场景中，多模态检索能够显著提升可用性与满意度，并形成差异化壁垒。
AI NAS 相框：家庭智能影像的新入口
市场脉动：QYResearch 预计，智能相框市场从 2024 年约 5.94 亿美元增长至 2031 年约 9.69 亿美元
产业动向：酷赛智能于 2025 年 5 月中标荣耀 AI NAS 相框项目，当前进入试产，预计 2025 年 Q4 量产
价值主张
NAS 级安全与全家共享中心：本地化存储与权限管理，让隐私与共享可兼得
AI 管理：重复/模糊照片清理、关键词直达、自动分类与故事化呈现
端到端交付能力：从设计、方案到量产的闭环，有利于稳定体验与快速迭代
相框不仅是“显示器”，更是家庭数据中枢的低门槛入口，有望承担采集、整理与流转的枢纽角色。
小米 NAS：生态驱动的家庭级普及
节点更新：生态链负责人多次公开表示产品已进入量产冲刺，计划年内发布，定位“适合米家用户”的家庭存储，不走过度极客路线
意义解读：依托米家生态与手机/电视/路由器的联动，小米有望将 NAS 的使用门槛进一步下探，加速消费者教育与渗透
市场展望：存储×AI 的“本地智能化”正当时
Grand View Research：2024 年全球消费级 NAS 市场约 61 亿美元，2025–2030 年复合增速预计 12.1%
增长驱动
数据爆发：影像与多媒体内容持续增长
私域安全：对隐私与主权数据的重视升温
本地 AI：低时延、低成本、强隐私的本地智能需求增强
竞争关键点
软硬协同与开放生态：硬件性能天花板与软件体验地板同时抬升
AI 原生能力：多模态检索、语义理解、自定义学习的落地质量
易用性与可靠性：开箱即用、长时间稳定运行、可视化维护与容灾
给厂商与产品团队的三条落地建议
架构即产品力：以“开闭原则”构建可插拔 AI 模块层，确保不同芯片平台的一致体验与持续演进能力
把多模态检索做成“第一入口”：以向量数据库为中枢，联动元数据、权限与分享体系，打造一体化检索与分发
面向家庭与小微的“零学习成本”：极简向导、默认安全策略、智能备份建议与一键修复，减少用户心智负担
