奋楫者“先”，中国产业数字化以“存”致远

大数据在线 2024-09-12 发布于北京

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回顾人类社会发展历程，从甲骨文、纸张，到磁带、光盘，再到硬盘、SSD，数据存储的每一次变革，都推动着人类文明和社会经济飞速发展。

进入到数字经济时代，数据作为核心生产要素，正逐步融入到生产、分配、流通、消费和社会服务等各环节，并深刻改变着生活方式、生产方式和社会治理方式。如今，数据已上升为国家级战略，全球主要经济体均在加速制定数据相关战略与政策，希望以数据要素为牵引，推动社会经济高质量发展。

在我国，数据要素带来高质量发展契机的同时，也让数据存力引起各界的密切关注。数据存力是获取、存储、管理和应用数据的综合处理能力，肩负起为各行各业应用场景提供源源不断“生产资料”的重任，堪称数字经济发展的基石。

近年来，随着AI技术的不断突破，各大行业围绕AI、数据要素等发展新质生产力形成共识。在产业数字化新阶段全面开启之际，数据存力亦在不断突破和与时俱进，加速向先进存力演进，以助推各大传统行业全面拥抱AI，在数字经济时代中实现新旧动能转换。

产业数字化：未来十年离不开先进存力

未来十年是中国产业数字化的黄金时代。

产业数字化本质上是以价值释放为核心、以数据赋能为主线，对产业链上下游的全要素数字化升级、转型和再造的过程。相关预测显示，到2030年，全球数据量有望进入到YB时代。海量数据的涌现，为产业数字化提供前所未有的基础条件。近年来，我国更是出台《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》、《数字中国建设整体布局规划》、《数据二十条》、《数据要素X三年行动计划》等一系列政策，为产业数字化铺路架桥。

另一方面，以机器学习、AIGC为代表的新一代AI技术不断突破，并逐步融入到各个行业的业务场景之中。传统行业通过人工智能、大数据等技术发展新质生产力，让“人工智能+”变得切实可行，实现企业效率再造、产业提质增效和孕育新业态与新模式。

随着产业数字化的深入，人工智能、大数据等技术不断融入到场景之中，对于数据存储的容量、性能、可靠性和管理等也带来一系列全新挑战，而基于传统存储构建的数据存力局限性则迅速放大，越来越多行业用户感受到来自数据存储侧的巨大压力。构建先进存力，支撑起AI应用，就成为中国产业数字化未来十年的关键。

何为先进存力？中国信通院《中国存力白皮书（2023年）》认为，先进存力主要是指企业级存储中更加先进的存力，其以“大容量、高性能”为基础，以“先进介质、高效架构”为支撑，以“开放生态、绿色低碳、安全可靠”为关键，可应用于更广泛的关键场景的存储能力。

面对产业数字化对于先进存力的迫切需求，以曙光存储为代表的中国科技企业前瞻性布局，坚持先进存力核心技术自主研发，并且以业务场景需求为导向，推动先进存力在金融、政务、科研等行业中广泛实践。

金融：先进存力构筑智慧底座

如今，数据正迅速改变金融全业务流程。

从利用大数据对贷款企业进行风险分析，到各种大促活动的精准营销，再到随时随地让客户享受到金融服务的云柜台……所有金融创新业务均与数据密不可分，数据就像是金融机构的血液，流动到每个组织和业务之中，为其业务创新带来“养分”。

当前，金融机构普遍积极推进基于数据来全面重构产品，并利用数据来推动精准服务和提升客户体验，同时通过数据来支撑日常业务的管理与决策，从而在市场中形成差异化的竞争力和高质量的服务。金融机构在数字经济时代的这种转变，一需要“仰仗”数据；二则“依赖”数据价值的释放。事实上，《金融科技发展规划（2022—2025年）》就明确提出，金融机构要“激活金融数据要素潜能”、“加强数据能力建设”。

因此，基于先进存力来构建智慧数据底座就成为当下所有金融机构转型升级的重要选项，不仅关系着金融机构重塑自身的竞争力，还对于未来普惠金融、服务实体经济意义重大。

华夏银行是采用先进存力构建智慧底座的代表。过去，柜面业务时代，华夏银行数据类型相对单一，数据量增长也较为稳定，传统数据存储尚能应对；现在，随着数据驱动型的应用与业务大量增加，华夏银行每日产生的海量证件图像、授权书等非结构化文件，丰富的数据呈现出海量化、实时化、多样化、数据价值化等特征。

为此，华夏银行选择与曙光存储合作，结合金融业务场景的丰富化和多样化的趋势，打造出新一代对象存储资源池，构建起坚实的数字底座，围绕数据的“产、采、建、用、管”提供全生命周期的支撑能力，全面支撑起华夏银行各类分析应用，真正让数据存得下、流得动、用得好，充分释放出数据价值，为今后高质量发展夯实起牢固基础。

运营商转型：先进存力让智算中心平衡发展

数字经济时代，什么是最先进的生产力？

答案无疑是智能算力。智算中心之于数字经济，又如工业革命的电厂之于工业发展，为产业数字化和数字产业化注入源源不断的动力。

如今，随着深度学习、AIGC等人工智能技术加速融入到各大行业的业务场景之中，不仅带来持续的智算力需求，也对于算力基础设施提出一系列全新挑战。相关数据预测，至2030年，人工智能驱动的算力将增长500倍，未来基础设施的挑战不容忽视。

面对数字经济时代下的数字产业化与产业数字化带来的大机遇与大变化，运营商近年来在抓紧布局智算中心，加速向云服务转型。智算中心既能支撑运营商自身业务的转型，又可为各大行业的数智化转型升级和长远发展构筑起牢固基石，更能为AI等数字产业化带来脱胎换骨的良机。

中国移动是当下积极投身智算中心布局的主力军。早在2022年，中国移动便率先启动新型智算中心(NICC，NewIntelligent Computing Center)的规划建设，计划打造亚洲最大的单体智算中心，以满足产业数字化和数字产业化激增的智算力需求。

不过，智算中心建设很容易陷入“重算力、轻存力”的情况。正所谓算力诚可贵、存力价亦高。以大模型为代表的人工智能固然需要巨大的智能算力来支撑，但它本质上属于一个大规模海量数据高效处理的系统工程，对于数据存储的容量、性能、多协议支持、可靠性、数据管理等有着全新需求，需要先进存力来承载起人工智能训练与推理对于性能、延时、容量、扩展性等各种严苛要求。

为此，中国移动在智算中心的打造中，智算力与存力建设齐头并进，通过曙光存储 ParaStor来构建先进存力底座，让智算中心均衡发展。曙光存储 ParaStor同时支持文件、块、对象、HDFS 等多种协议，帮助中国移动承载起海量非结构化与结构化数据业务，满足 NICC 项目对数据存储灵活性的需求。此外，曙光 ParaStor 分布式存储系统还具备跨地域统一命名空间、统一存储资源调度和足够高的端到端数据交互性能，可顺畅完成全局统一调度与管理，为智算中心未来超大规模模型跨地域、多中心并行训练提供存力保障。

当下，中国已成为全球AIGC与大模型创新的热土，不仅涌现出一批优秀的大模型产品，更带动金融、政务、交通等行业拥有积极拥抱人工智能浪潮。作为国家队，以中国移动为代表运营商，肩负起时代的使命，在智算中心建设中让智算力与先进存力平衡发展、相得益彰，对于中国数字经济未来发展具有长远效应和重要借鉴意义。

新型智慧城市：先进存力汇聚发展新动能

建设新型智慧城市是当下中国所有城市的共同诉求。

这是因为中国城市在经历城镇化快速扩张之后，需要进入到高质量发展的新阶段；另一方面，老百姓也希望通过新型智慧城市各项智慧化、便捷化的服务，享受到更加美好的生活。

新型智慧城市的核心是通过物与物、物与人、人与人的互联互通能力、全面感知能力和数据利用能力，通过物联网、云计算、大数据、人工智能等先进的数字化技术，实现城市高效治理、便捷服务和可持续的发展动能。

本质上，新型智慧城市虽然是一项复杂的系统化工程，但核心关键需要在底层实现数据的汇聚、打通、叠加与应用。因此，具备强大的数据处理能力是新型智慧城市的重要标志。

泉州市，一座“世界遗产”之城，拥有两千多年的历史，进入到数字经济时代，通过新型智慧城市的建设，焕发出前所未有的创新活力，成为国内新型智慧城市的建设的标杆。在泉州新型智慧城市建设中，泉州城市大脑是核心，不仅支撑起城市大数据平台、物联网平台、视频融合平台及时空信息平台等基础平台，而且让城市态势感知、一网统管等上层应用更好地提供各类服务。

在泉州城市大脑中，真正实现数据的汇聚、融合、打通与应用，数据要素成为城市转型升级发展的核心要素，并在在各类治理、服务中得以发挥价值。泉州城市大脑强大的数据处理能力，得益于与曙光存储的紧密合作，通过曙光存储的异构融合能力，实现海量异构数据跨平台流动，从而完美扩展大数据、AI、云计算、物联网等多种应用，为政务数字化服务、产业转型升级提供持续的新动能。

自动驾驶：先进存力跑出中国速度

百年汽车工业，因智能化而重构。汽车从“功能机”迈向“智能机”，让中国汽车工业最近几年迎头赶上，自动驾驶等甚至带动“车路云一体化”、智慧出行、智慧交通基础设施、高精度地图等整体发展，极大推动了中国经济高质量发展和人们生活水平。

当前，从传统汽车巨头，到造车新势力，无一例外都在押宝汽车智能化，自动驾驶不仅成为汽车公司软实力的体现，还是中国汽车市场创新活跃的体现。

作为人工智能落地进展最为迅速的场景之一，自动驾驶是“算力+算法+数据”三要素结合成功的典型，自动驾驶的进阶，有赖于海量多样化的各类数据不断进行“投喂”，通过持续训练来迭代优化算法，从而实现智能化程度的逐步提升。

因此，自动驾驶训练的过程，涉及到海量非结构化数据的采集、传输、处理，极为考验底层数据存储的带宽、吞吐量与IOPS等性能。如今，几乎所有汽车公司都在基础设施领域投入巨大，希望利用先进存力来更好地支撑起自动驾驶的训练与优化，从而为用户带来更加智能的驾驶体验。

曙光存储已经为各类车企提供了超过百PB级的数据存储资源，在自动驾驶领域积累了丰富的经验。某“造车新势力”厂商，通过ParaStor 分布式全闪存储来支撑其自动驾驶的日常训练。ParaStor 分布式全闪存储，单节点带宽高达150GB/s，320万IOPS，可深度支持GPU训练，最大化提升自动驾驶训推效率，并且具有EB级扩展能力，为该造车企业的自动驾驶不断优化注入先进存力的力量。

如今，中国汽车工业正在迎来脱胎换骨般的变化。而曙光存储等科技企业在先进存力等基础设施领域的创新，对于中国汽车工业崛起也有着巨大帮助，助力中国车企跑出中国速度，引领全球汽车工业未来发展方向。

科研：用先进存力全面拥抱AI for Science

科研强，国力昌。

近年来，我国的科研实力得到飞速增长，无论是论文数量、自然指数，还是科研成果均取得丰硕成绩。这背后也离不开我国科研界积极拥抱AI for Science等科研新范式。

AI for Science是当下科研范式最为重要的发展方向，科研人员基于海量数据，运用AI 技术学习、模拟、预测、优化和探索自然界和人类社会的各种科研问题，从中探索科学发现与创新，彻底颠覆过去科研的理论体系、研究方法以及思维方式。

AI for Science的精髓在于AI+数据。不过，科研领域的数据属于数据密集型，具有海量、不可重复性、高度不确定性、高维、计算高度复杂等特征。因此，科研人员全面拥抱AI for Science，除了AI技术之外，还需要利用先进存力来构建数字底座，来解决科研数据的容量、性能和管理等方面的挑战。

良渚实验室是浙江省重磅打造的生命健康科创高地，并初步建成可全链条支撑医学创新创业的关键技术平台。在其冷冻电镜平台的靶向药研制中，每天产生的数据增长极快，并且不同数据类型的性能需求不同，对于底层数据存储带来极大压力。为此，良渚实验室携手曙光存储，通过ParaStor 来构建数字底座，利用先进存力助力日常的科研工作。

针对良渚实验室的医疗科研场景海量大文件存储场景高聚合带宽、小文件存储场景高 IOPS等特点，ParaStor的EB级可扩展能力、融合多协议能力，真正实现了科研场景下的海量数据资源融合，让冷冻电镜平台下机数据采集、传输和预处理实现高性能，大幅让科研中的2D、3D数据分析更加高效。

在中国，类似良渚实验室这样利用先进存力构建科研数字底座的科研机构越来越多。面向未来，AI for Science这个最重要的科研范式赛道中，中国科研机构有望实现从大到强的超越，引领全球科研发展新秩序。

具身智能：先进存力助攀AI高峰

具身智能是指有身体并支持与物理世界进行交互的智能体，乃人工智能领域一个重要的发展方向。具身智能具有典型的跨学科性质，随着大模型技术的持续突破，融入大模型通用知识和智能涌现能力的具身智能有望在技术上实现突破。

从具身智能市场情况来看，中国有望成为具身智能最有前景的市场。以工业领域为例，近年来中国工业机器人装机量占全球比重超过50%，广泛应用于汽车、电子、机械、建材等领域，稳居全球第一。丰富的落地场景，加上各项政策的鼓励推动，具身智能有望推动国内工业制造、物流运输、医疗健康等多个行业的生产力跃升。

目前，具身智能尚有两个核心挑战：其一是算法层面如何实现从感知到行动间的认知映射；其二是数据层面的挑战，包括高质量、广泛、多样化真实数据的获取、训练和高成本，仿真合成数据的“现实差距”。因此，具身智能公司未来很重要的核心工作就是建立起强大的数据处理能力，以支撑起后续在数据层面的各项挑战。

智元机器人是目前国内具身智能的明星企业，其“远征”与“灵犀”两大家族共计五款商用人形机器人已经在交互服务、柔性智造、特种作业、科研教育及数据采集等场景开启商用。快速成长的背后，离不开智元机器人对于先进存力的重视。智元机器人通过曙光ParaStor分布式全闪存储构建高性能存储池，有力支撑起AI模型训练及数据资产沉淀，实现数据存储管理与算力系统的高度匹配，加速机器人的迭代开发。

工信部《人形机器人创新发展指导意见》提到，人形机器人有望成为继计算机、智能手机、新能源汽车后的颠覆性产品，将深刻变革人类生产生活方式。相关数据显示，过去一年里，中国市场新成立了将近100家机器人公司。毫无疑问，中国已经成为具身智能的创新热土，而曙光存储致力于先进存力在具身智能领域的应用，也将助力中国科技企业勇攀AI巅峰。