国产化 M.2 算力模组扎堆亮相 IOTE 2026，边缘 AI 加速普及

8 月 26 日至 28 日，IOTE 2026 国际物联网展在深圳国际会展中心（宝安新馆）拉开帷幕。作为物联网与边缘计算领域的年度行业风向标，本届展会上多款国产化 M.2 形态 AI 算力模组集中亮相，成为全场关注度最高的赛道之一。从 20TOPS 级入门加速到 300TOPS 级高性能方案，国产芯片厂商与方案商密集推出标准 M.2 接口的算力产品，标志着边缘 AI 算力正从定制化整机走向模块化、标准化的普惠阶段。

多档位产品齐发，国产 M.2 算力模组形成全阶覆盖

本届展会上，不同算力档位、不同应用定位的国产 M.2 AI 加速模组悉数登场，覆盖从轻量视觉分析到边缘大模型推理的多元场景。

杰和科技展出了自研 LM2-100-V0 AI 算力模组，采用 M.2 2242 B+M Key 标准规格，INT8 峰值算力达 25TOPS，典型功耗仅 2W-5W，支持 PCIe 3.0 x2 总线，可无缝接入 x86 与 ARM 架构主机，无需改板即可为原有设备升级 AI 能力。该模组内置 DeepX M1M 架构 NPU，原生支持 18 路以上高清视频同步 AI 推理，兼容 YOLO 全系列、ResNet、ViT 等主流模型，工业级温域覆盖 25℃~+65℃，适配户外、车间等恶劣环境。搭配瑞芯微 RK3588 主控时，可形成 “主控调度 + 模组专司推理” 的异构架构，整机推理算力提升至 25TOPS，广泛适用于路侧边缘计算、智慧安防等场景。

瑞芯微 RK182X 系列 M.2 算力卡也在展会生态展区亮相，单卡提供 20TOPS INT8 算力，依托 RKNN3 SDK 全栈软件支撑，可流畅运行 3B 参数量级的大语言模型与多模态模型，解决了主流边缘主控原生 NPU 算力不足、无法支撑边缘大模型的痛点。该系列产品同样采用标准 M.2 接口，可直接插接工业网关、嵌入式主机，面向储能、工业机器人、智能终端等场景提供即插即用的算力升级。

高阶算力方面，后摩智能旗下力擎 LQ50 Duo 双芯 M.2 模组成为展会上的性能标杆。该产品基于 OCP Dual M.2 标准打造，集成 2 颗漫界 M50 存算一体芯片，INT8 峰值算力达 320TOPS，在保持 M.2 标准形态的同时，实现了传统多卡方案才能达到的性能，可替代多块独立算力卡，大幅压缩边缘设备体积与功耗。此外，爱芯元智等厂商也展示了已规模化落地的 M.2 算力卡产品线，与最新发布的元曦系列大算力推理卡形成高低搭配，构建从端侧到边缘侧的完整算力矩阵。

标准化 + 解耦化，M.2 形态重构边缘 AI 落地模式

M.2 接口原本是消费级存储设备的标准形态，如今却成为边缘 AI 加速的主流载体，背后核心是产业对 “低成本、快部署、易迭代” 的刚性需求。

传统边缘 AI 方案多采用一体化整机设计，算力与主控深度绑定，客户若需升级算力只能更换整台设备，开发周期长、硬件复用率低。而标准 M.2 算力模组带来了三大核心变革：

即插即用，大幅缩短开发周期：通用工控主板、嵌入式主机普遍预留 M.2 插槽，算力模组可直接插接，无需重新设计 PCB 与结构开模，原有设备的 AI 升级周期可从数月压缩至数周。

算力弹性扩容，适配业务迭代：客户可根据场景需求选择不同算力档位的模组，部分架构支持多模组级联扩容，算法升级、算力需求提升时仅需更换模组，无需整机淘汰，大幅降低长期成本。

低功耗小体积，适配边缘场景：M.2 模组尺寸小巧（2242/2280 规格），功耗普遍在数瓦至十几瓦级别，无需复杂散热设计，可嵌入密闭机柜、车载设备、小型网关等空间受限的场景。

行业数据显示，2026 年工业边缘计算的主流架构已从 “固定算力一体化整机” 全面转向 “通用主控 + 标准 M.2 国产算力卡” 的异构解耦模式，算力模组正成为边缘智能设备的 “通用算力零件”。

国产替代加速，边缘 AI 进入规模化普及期

M.2 算力模组的集中爆发，并非单一产品的迭代，而是国产化边缘 AI 产业链成熟的缩影。

市场数据显示，2025 年国产边缘加速卡在国内新增部署中的市场占有率已达 68.7%，较 2024 年提升 9.5 个百分点，在电力巡检、轨道交通、智慧矿山等强监管行业渗透率均超 70%，国产替代已从 “能用” 全面转向 “优先选用”。预计 2026 年中国边缘推理加速卡市场规模将保持高速增长，其中 M.2 形态产品凭借高性价比与易部署优势，增速显著高于行业平均水平。

政策端也为产业提供了明确支撑，相关产业规划将边缘智能芯片国产化率提升至 75% 以上列为 2026 年考核指标，直接拉动政府采购与国企集采需求。与此同时，智能制造、明厨亮灶、智慧工地、无人环卫车等场景的 AI 落地需求持续释放，对低成本、标准化的边缘算力需求愈发迫切，进一步推动 M.2 算力模组的普及。

从芯片设计到模组制造，再到算法适配与场景落地，国产化 M.2 算力模组的产业链已日趋完整。IOTE 2026 上的产品扎堆亮相，既是产业成果的集中展示，也预示着边缘 AI 正从试点验证阶段迈入规模化普及的新阶段。未来，随着标准统一、生态完善与成本下探，模块化算力将持续渗透千行百业，成为物联网终端智能化的核心底座。

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