“奧林帕斯懸紅”:能否為數據存儲的產學研開拓出一條新路?
具體來看,華為認為數據存儲當下主要面臨著三個層面的難題與挑戰:
首先是技術層面的挑戰,包括新型存儲介質、新型存儲編碼、各種算法等。比如新型存儲介質領域,意識形存儲、DNA存儲等前沿方向值得業界共同深入探索,又如EC算法、調度算法、可靠性算法也需要針對當前海量數據規模下進一步創新;
其次是存儲系統結構的挑戰。近年來,存儲系統體系架構創新乏力,在性能、業務需求、可靠性等方面開始逐漸被用戶所詬病。在華為看來,以內存為中心的架構、以數據為中心分布式架構、多模存儲架構都是存儲系統結構的創新方向。
第三,數據存儲新生態需要盡快建立,數據存儲作為智能世界的黑土地,需要全世界廣泛的人才參與其中,把最優秀的專家和人才匯聚起來,建立起良好的創新生態來攻克各種難題。
也正因為此,華為希望攜手全球高校科研機構的頂尖人才,通過奧林帕斯懸紅等一系列行動在數據存儲領域探索出一條產學研用的新路。
數據存儲需要產學研新路在本次2020全球數據存儲教授論壇上,匯聚了來自中國工程院、國內外頂尖高校、科研機構以及華為的上百位數據存儲領域專家。眾多專家匯聚一堂,很重要的一個議題就是數據存儲需要產學研新路。
在華為看來,“奧林帕斯懸紅”很重要的目的是牽引基礎理論研究方向,突破關鍵技術難題,加速科研成果產業化,實現產學研合作共贏,從而讓全世界共享數字技術紅利,推動千行百業進行智能化升級。
為什么說“奧林帕斯懸紅”可以為數據存儲的產學研開拓出一條新路?

敦煌研究院副院長蘇伯民介紹《敦煌石窟科技保護與成果應用》
“奧林帕斯懸紅”首先明確提出了研究的問題方向,華為在數據存儲領域耕耘八年,對于當前千行百業用戶的數據存儲需求和所面臨最為急迫的挑戰最為敏感和清晰,華為通過“奧林帕斯懸紅”的方式向全球頂尖人才命題,讓研究方向更加明確,有助于問題的聚焦與突破。
其次,解決問題有創新。除了全球高校與科研機構頂尖人才積極參與到數據存儲世界級難題的研究之中外,華為自身全球海外研究所的科學家、產品專家都將參與進來,形成多范圍、多層次人才的聯合創新,共同攻克工程和理論等領域的難題。
第三,華為給科研成果轉為產業成果提供了最優路徑。眾所周知,華為存儲當前已經是全球第三、中國第一大存儲廠商,在全球范圍內擁有廣泛和豐富的客戶群體。一旦數據存儲領域相關難題得到攻克,華為可以利用其強大的商業化能力推動相關產品與技術在全球范圍內使用。
如今,華為已經在數據存儲領域耕耘八年,并且成為全球第三的存儲廠商,“奧林帕斯懸紅”再次說明了華為將數據存儲做大做強的雄心與決心。
華為存儲的雄心與決心根據IDC最新的《全球企業存儲系統季度跟蹤報告》顯示,華為存儲已經連續多個季度實現了強勢增長,并且在2020年第三季度上升為全球第三。
當前,華為存儲目前已經在全球成立了12個研發中心,擁有專利數量達到3146件,位于全球第一,自主研發的體系化平臺建設日益成熟。
除了產品自主研發之外,華為存儲近年來持續深入客戶領域的細分場景中,以解決客戶行業痛點為核心目標來打造解決方案。截止目前,華為OceanStor存儲目前已進入全球150多個國家,服務超過12000家客戶,廣泛應用于運營商、金融、政府、能源、醫療、制造、交通等多個行業。
圍繞數據存儲介質、網絡、架構和管理等下一代存儲研究方向,華為還建立了 ‘Data Fabric創新Lab’、‘智能存儲創新Lab’、‘內存型存儲創新Lab’、‘數據縮減創新Lab’、‘視頻存儲創新Lab’五大實驗室,充分激發4000多名研發工程師的潛力,為千行百業打造最好的數據存儲技術。
總體而言,在經過八年的艱苦耕耘之后,華為在數據存儲領域已經構建其完備的產品體系、研發體系、人才體系和生態體系。但華為存儲的雄心與決心并未停止,繼續瞄準了數據存儲世界級難題,正如華為高層在2020全球數據存儲教授論壇所言:“希望明年華為存儲再上一個臺階,并在未來真正成為世界第一。”
請輸入評論內容...
請輸入評論/評論長度6~500個字
最新活動更多
- 1 AI狂歡遇上油價破百,全球股市還能漲多久? | 產聯看全球
- 2 OpenAI深夜王炸!ChatGPT Images 2.0實測:中文穩、細節炸,設計師慌了
- 3 6000億美元估值錨定:字節跳動的“去單一化”突圍與估值重構
- 4 Tesla AI5芯片最新進展總結
- 5 連夜測了一波DeepSeek-V4,我發現它可能只剩“審美”這個短板了
- 6 熱點丨AI“瑜亮之爭”:既生OpenClaw,何生Hermes?
- 7 AI界的殺豬盤:9秒刪庫跑路,全員被封號,還繼續扣錢!
- 8 2026,人形機器人只贏了面子
- 9 DeepSeek降價90%:價格屠夫不是身份,是戰略
- 10 AI Infra產業鏈卡在哪里了?


分享













