數(shù)據(jù)存儲(chǔ)2030白皮書

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)2030 數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展推動(dòng)人類社會(huì)即將進(jìn)入YB時(shí)代02數(shù)據(jù)存儲(chǔ)2030愿景及關(guān)鍵特征 先進(jìn)介質(zhì)應(yīng)用20以數(shù)據(jù)為中心的體系架構(gòu)27數(shù)據(jù)存儲(chǔ)原生安全31智能數(shù)據(jù)編織34數(shù)據(jù)即應(yīng)用38綠色低碳存儲(chǔ)41數(shù)據(jù)存儲(chǔ)2030倡議數(shù)據(jù)存儲(chǔ)2030倡議45464849數(shù)據(jù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)2030白皮書PART0110年前，人類社會(huì)剛剛進(jìn)入ZB數(shù)據(jù)時(shí)代，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)剛剛起步；今天，這些技術(shù)已經(jīng)深刻地改變?nèi)祟惿鐣?huì)，而人工智能、區(qū)塊鏈、5G/6G、AR/VR、元宇宙等新技術(shù)，進(jìn)一步推動(dòng)社會(huì)進(jìn)入一個(gè)新的智能世界階段。2030年，人類將迎來(lái)YB數(shù)據(jù)時(shí)代[1]，對(duì)比2020年，年新增數(shù)據(jù)增長(zhǎng)23倍，通用算力增長(zhǎng)10倍、人工智能算力增長(zhǎng)500倍[2]。數(shù)字世界和物理世界無(wú)縫融合，人與機(jī)器實(shí)現(xiàn)感知、情感的雙向交互；人工智能無(wú)所不及，成為科學(xué)家的顯微鏡與望遠(yuǎn)鏡，讓我們的認(rèn)知跨越微小的夸克到廣袤的宇宙，千行萬(wàn)業(yè)從數(shù)字化走向智能化；數(shù)字技術(shù)持續(xù)演進(jìn)，幫助人類利用數(shù)字手段加速實(shí)現(xiàn)未來(lái)智能世界2030。未來(lái)十年，數(shù)字技術(shù)將幫助人類跨入智能世界，這是一個(gè)波瀾壯闊的史詩(shī)進(jìn)程，將開啟一個(gè)與大航海時(shí)代、工業(yè)革命時(shí)代、宇航未來(lái)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)場(chǎng)景數(shù)據(jù)存儲(chǔ)2030展望住醫(yī)住數(shù)據(jù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)2030食食全球通用存力總量將達(dá)29ZB同比2020年增長(zhǎng)10全球通用存力總量將達(dá)29ZB同比2020年增長(zhǎng)10倍AI計(jì)算存力總量將達(dá)63ZB相比2020年增長(zhǎng)23倍同比2020年增長(zhǎng)500倍相比2020年增長(zhǎng)23倍過(guò)去的十年，是人類健康發(fā)展充滿“生命力”的十年，據(jù)WHO（worldhealthstatistic2021）報(bào)告顯示，全球人口預(yù)期壽命從2000年的66.8歲增加到2019年的73.3歲。伴隨著人口老齡化的加速，2030年全球60歲以上人口占比將達(dá)到16.5%，人類對(duì)醫(yī)療的需求也將激增[3]。WHO的2019數(shù)據(jù)顯示，全球衛(wèi)生費(fèi)用支出占生產(chǎn)總值的10%，其增長(zhǎng)快于全球經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。WHO也預(yù)測(cè)，2030年全球護(hù)士缺口高達(dá)570萬(wàn)人，醫(yī)護(hù)人員總?cè)笨诟哌_(dá)1800萬(wàn)人。全球的醫(yī)療資源與人口增長(zhǎng)分布形成剪刀差。面向未來(lái)，如何降低醫(yī)療成本，豐富醫(yī)療資源和醫(yī)療形態(tài)，創(chuàng)造新的預(yù)防和治療手段，將幫助解決看病貴，看病難的問(wèn)題，讓人們少生病，讓生命更有質(zhì)量。在下一個(gè)十年，創(chuàng)新的解決思路正在不斷涌現(xiàn)。通過(guò)對(duì)健康狀態(tài)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)追蹤和建模，把防病與日0202數(shù)據(jù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)2030白皮書構(gòu)建知識(shí)圖譜，讓健康更靠譜得益于互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、AI等技術(shù)的發(fā)展，以及可穿戴設(shè)備、家用監(jiān)測(cè)設(shè)備等產(chǎn)品的普及，對(duì)個(gè)人健康建模不再是奢望[4]。通過(guò)實(shí)時(shí)分析用戶身體指標(biāo)數(shù)據(jù)、醫(yī)學(xué)臨床反應(yīng)、健康診療結(jié)果等，形成健康知識(shí)圖譜；通過(guò)對(duì)比分析，為用戶提供定制的健康解決方案；通過(guò)對(duì)營(yíng)養(yǎng)、運(yùn)動(dòng)、睡眠等維度的干預(yù)，幫助用戶逐漸改善不良生活方式，促進(jìn)個(gè)人形成健康的生活習(xí)慣。比如業(yè)界有公司嘗試構(gòu)建飲食和疾病之間關(guān)系的健康知識(shí)圖譜，可幫助用戶改善睡眠質(zhì)量，進(jìn)行有效的體重管理，全年接受健康管理的參與者平均每天睡眠增加35分鐘，體重減輕約1.5公斤，從而降低因不良生活方式導(dǎo)致的相關(guān)疾病的發(fā)生概率。傳染病蔓延軌跡預(yù)測(cè)，讓疾病預(yù)報(bào)更準(zhǔn)確利用自然語(yǔ)言處理等技術(shù)，持續(xù)收集并分析全球范圍內(nèi)關(guān)于重大公共衛(wèi)生事件的新聞、報(bào)告和搜索引擎指數(shù)，從中提取有效數(shù)據(jù)，并進(jìn)行科學(xué)建模和智能化判斷分析，可以有效提升應(yīng)對(duì)公共衛(wèi)生事件的響應(yīng)速度和決策能力。比如說(shuō)業(yè)界有公司使用自然語(yǔ)言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)，從官方公共衛(wèi)生組織、數(shù)字媒體、全球航空公司票務(wù)數(shù)據(jù)、牲畜健康報(bào)告和人口統(tǒng)計(jì)聲明等多種公共數(shù)據(jù)來(lái)源中，分析了數(shù)十億個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，可以24小時(shí)不間斷地分析疾病的傳播與蔓延情況。藥效精確評(píng)估，從“千人一藥”到“千人千藥”AI通過(guò)學(xué)習(xí)成千上萬(wàn)的病理診療方案，并實(shí)時(shí)分析結(jié)合病人個(gè)體綜合差異，可以幫助醫(yī)生給出更具個(gè)性化的治療方案。新加坡研究機(jī)構(gòu)創(chuàng)建了以人工智能技術(shù)驅(qū)動(dòng)的藥效精準(zhǔn)評(píng)估平臺(tái)，該平臺(tái)可以快速識(shí)別每位患者的歷史臨床數(shù)據(jù)，針對(duì)患者自身情況給出建議的用藥劑量和聯(lián)合用藥方案，并在此基礎(chǔ)上對(duì)腫瘤大小或腫瘤生物標(biāo)志物水平進(jìn)行修正。此外，這些數(shù)據(jù)還可用于患者療程和后續(xù)治療方案的制定等。AI精準(zhǔn)識(shí)別靶區(qū)，減少錯(cuò)殺健康細(xì)胞個(gè)性化的精準(zhǔn)醫(yī)療的價(jià)值，也在幫助對(duì)抗人類的天敵-癌癥上。在傳統(tǒng)的癌癥放射治療過(guò)程中，放療的靶區(qū)設(shè)定范圍較大，消滅癌細(xì)胞的同時(shí)也誤傷了大量健康細(xì)胞。自適應(yīng)放療借助AI技術(shù)，在放療過(guò)程中自動(dòng)識(shí)別病灶位置變化，對(duì)放療靶區(qū)的影像進(jìn)行精密地勾畫，以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)照射，從而減少對(duì)健康組織的損害。目前AI精準(zhǔn)識(shí)別靶區(qū)，已實(shí)現(xiàn)CT、超聲、MRI等多種影像的靶區(qū)自動(dòng)勾畫，將原來(lái)2-3小時(shí)的勾畫環(huán)節(jié)縮短至分秒級(jí)，使得放療對(duì)健康組織的損害量降低30%。面向2030年，人類可以依托高度靈敏的生物傳感器技術(shù)與智能硬件支持，實(shí)時(shí)跟蹤身體各項(xiàng)指標(biāo)，并建立個(gè)人的健康知識(shí)突破，從而實(shí)現(xiàn)自0303未來(lái)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)場(chǎng)景在ICT技術(shù)的驅(qū)動(dòng)下，通過(guò)精密的軟硬件、強(qiáng)大的云邊端計(jì)算能力和穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)覆蓋，使得便攜化的醫(yī)療設(shè)備可以普及到在各個(gè)基層醫(yī)院、社區(qū)、甚至家庭等多種場(chǎng)景，可以按需實(shí)時(shí)采集醫(yī)療數(shù)據(jù)并上傳至云端處理中心，在云端構(gòu)建大數(shù)據(jù)知識(shí)庫(kù)，通過(guò)AI調(diào)度，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程醫(yī)療聯(lián)動(dòng)。構(gòu)建云端知識(shí)圖譜，需要數(shù)據(jù)存力的規(guī)華為預(yù)測(cè)到2030年，全球通用存力總量將達(dá)到37ZB，相比2020年增長(zhǎng)10倍；AI相關(guān)存力總量占比63%，相比2020年增長(zhǎng)500倍。民以食為天，實(shí)現(xiàn)“零饑餓”被聯(lián)合國(guó)列入2030可持續(xù)發(fā)展的目標(biāo)之一[5]。據(jù)統(tǒng)計(jì)，至今全球仍有超過(guò)6.9億人在挨餓，預(yù)計(jì)到2030年，受饑餓影響的人數(shù)將超過(guò)8.4億。農(nóng)業(yè)從事者長(zhǎng)期流失：根據(jù)國(guó)際勞工組織的數(shù)據(jù)，在全球范圍內(nèi)，從事農(nóng)業(yè)工作的人的比例從1991年的43.699%下降到2019年的26.757%。人均耕地面積減少：據(jù)世界銀行數(shù)據(jù)顯示，在1968-2018這50年間，全球人均耕地已從0.323公頃下降至0.184公頃,下降43%。土壤農(nóng)藥污染嚴(yán)重：據(jù)統(tǒng)計(jì)，目前全球64%的農(nóng)業(yè)土地(大約2450萬(wàn)平方公里)面臨著農(nóng)藥污染的風(fēng)險(xiǎn)，其中31%的土地面臨著高風(fēng)險(xiǎn)。與此同時(shí)，隨著消費(fèi)的升級(jí)，人們對(duì)于飲食的需求越來(lái)越追求吃得健康，吃得放心。2018年，中國(guó)獲得食品行業(yè)綠色認(rèn)證的產(chǎn)品數(shù)量達(dá)到13,316個(gè)，2019年，這一數(shù)量增至14,699個(gè)，同比增長(zhǎng)10.4%綠色認(rèn)證產(chǎn)品的背后是對(duì)種植環(huán)境和技術(shù)更高的要求。在邁向2030年的進(jìn)程中，科技和數(shù)據(jù)正在為農(nóng)業(yè)賦能，幫助突破種植條件的限制，全面提升糧食的產(chǎn)量，讓綠色食品進(jìn)入每個(gè)普正所謂“栽種有時(shí)，收獲有時(shí)”（atimetoplantandatimetopluckupthatwhichisplanted）。傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)何時(shí)播種，何時(shí)施肥，何時(shí)除蟲，僅靠經(jīng)驗(yàn)來(lái)判斷，會(huì)讓農(nóng)業(yè)生產(chǎn)有著極ICT技術(shù)賦能農(nóng)業(yè)能夠通過(guò)對(duì)土壤濕度、環(huán)境溫度、作物狀況、地形的特征、氣候預(yù)期、病蟲害程度等分析，獲得精準(zhǔn)數(shù)據(jù)，通過(guò)精準(zhǔn)控制，讓土壤和作物處于最佳匹配狀態(tài)。以玉米為例，僅依據(jù)數(shù)據(jù)進(jìn)行的自適應(yīng)播種這一改變，就能帶來(lái)每公頃300-60004042030白皮書數(shù)據(jù)存儲(chǔ)2030白皮書數(shù)據(jù)存儲(chǔ)農(nóng)場(chǎng)數(shù)字工廠化，讓農(nóng)業(yè)生產(chǎn)不再受自然環(huán)農(nóng)業(yè)工廠化的一個(gè)典型案例就是在室內(nèi)種植的“垂直農(nóng)場(chǎng)”，即用數(shù)據(jù)構(gòu)建突破地域限制的標(biāo)準(zhǔn)化生長(zhǎng)環(huán)境。在垂直農(nóng)場(chǎng)里，每個(gè)環(huán)節(jié)通過(guò)對(duì)光照、溫度、用水和營(yíng)養(yǎng)輸送等的精確控制，為農(nóng)作物構(gòu)建起最為適宜的生長(zhǎng)環(huán)境。垂直農(nóng)場(chǎng)無(wú)需農(nóng)藥，無(wú)需土壤，減低對(duì)農(nóng)業(yè)用水的浪費(fèi)；不受環(huán)境氣候影響，始終確保新鮮農(nóng)產(chǎn)品的理想生長(zhǎng)條件；創(chuàng)造全球可復(fù)制的智能農(nóng)業(yè)模式，利用同一套ICT控制系統(tǒng)和數(shù)據(jù)模型，可在世界上任何一個(gè)地方得到幾乎一致的生產(chǎn)效果。業(yè)界公司的嘗試顯示，在7,000平方米的空間里，可實(shí)現(xiàn)蔬菜每16天收割一次，達(dá)到每年90萬(wàn)公斤的驚人產(chǎn)量。華為預(yù)測(cè)到2030年，全球每年產(chǎn)生的數(shù)據(jù)總量達(dá)1YB，相比2020年，增長(zhǎng)23倍；未來(lái)隨著數(shù)據(jù)不斷在農(nóng)業(yè)中體現(xiàn)，我們將逐步構(gòu)建一全球農(nóng)業(yè)每年產(chǎn)生的，數(shù)據(jù)總量達(dá)4ZB，相比2020年，增長(zhǎng)23倍。隨著人們對(duì)居家體驗(yàn)個(gè)性化追求的不斷增長(zhǎng)，基于ICT技術(shù)的智能家居概念正被普及。據(jù)調(diào)研報(bào)告顯示，近80%的千禧一代和69.2%的嬰兒潮一代都對(duì)智能家居技術(shù)抱有積極的期待[6]。在英國(guó)，目前80%的消費(fèi)者已經(jīng)意識(shí)到智能家居技術(shù)，在消費(fèi)者對(duì)技術(shù)趨勢(shì)的認(rèn)知度上僅次于移動(dòng)支付，而互操作性已經(jīng)成為他們當(dāng)下最大的購(gòu)買考慮因素。除此之外，打造數(shù)字化的商品目錄，通過(guò)自動(dòng)配送，實(shí)隨著物聯(lián)網(wǎng)、萬(wàn)兆光纖等新型基礎(chǔ)設(shè)施的觸達(dá)，越多越多的新型社區(qū)理念不斷涌現(xiàn)，為居民提供如社區(qū)虛擬團(tuán)建、寵物智能管控等全局化的服務(wù)，促進(jìn)居民與社區(qū)的一體化融合。其中有一些新穎的設(shè)計(jì)理念，解決為你家里的物品建立一個(gè)數(shù)字目錄，甚至進(jìn)行3D掃描，將不常用的物品寄存在小區(qū)統(tǒng)一的倉(cāng)庫(kù)中。比如在某個(gè)周末，你需要為即將參加的派對(duì)挑選一套晚禮服的時(shí)候，可以通過(guò)全息投影的方式，虛擬選擇一套合適的搭配。只需輕輕一個(gè)點(diǎn)擊，小區(qū)自動(dòng)配送系統(tǒng)，就會(huì)通過(guò)機(jī)器人或者0505未來(lái)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)場(chǎng)景豐富的智能家居設(shè)備和傳感器，通過(guò)穩(wěn)定可靠、高聯(lián)接、高速全覆蓋的網(wǎng)絡(luò)，將收集到的數(shù)據(jù)傳遞到家庭智慧大腦。其中的AI引擎，通過(guò)調(diào)節(jié)各類家居設(shè)備的運(yùn)行和協(xié)同狀態(tài)，以匹配用戶的實(shí)時(shí)體驗(yàn)需求，最終給用戶帶來(lái)沉浸式、個(gè)性化、可成長(zhǎng)的全場(chǎng)景智慧體驗(yàn)。多種多樣的智能家居設(shè)備，通過(guò)不同的組合，形成多樣化的智能場(chǎng)景。比如智能睡眠輔助系統(tǒng)，根據(jù)個(gè)體的生理健康特征和睡眠習(xí)慣，自動(dòng)匹配床墊和枕頭的軟硬度；營(yíng)造助眠的光環(huán)境，刺激褪黑素分泌；播放助眠音樂(lè)，舒緩心情；根據(jù)家庭環(huán)境中濕度、溫度、氧氣的濃度等指標(biāo)，提供恒溫、恒2030年，人們的家中將遍布各類智能家居，生活、娛樂(lè)將被新的交互模式來(lái)重塑；樓宇將安裝各種智能管控設(shè)備；社區(qū)也將拓展更豐富的智慧功能。而這一切都需要通過(guò)大帶寬華為預(yù)測(cè)到2030年，萬(wàn)兆家庭寬帶滲透率達(dá)23%，全球智能家居戶數(shù)達(dá)18億，年數(shù)據(jù)量達(dá)23ZB。當(dāng)下私家車出行成為人類活動(dòng)的重要組成環(huán)節(jié)，2020年全美車輛行駛里程為2.83萬(wàn)億英里；在歐洲，每輛車每年行駛平均距離超過(guò)1萬(wàn)2千公里。當(dāng)前的交通系統(tǒng)面臨著諸多挑戰(zhàn)：交通變得擁堵，全球碳排放占比26%[7]。ICT技術(shù)和出行要素（車、信號(hào)燈、行人等）聯(lián)接起來(lái)，通過(guò)大數(shù)據(jù)提供決策支撐，從而實(shí)現(xiàn)出行變得更加智能和低碳。包括下自動(dòng)駕駛汽車駛?cè)搿翱燔嚨馈彪S著自動(dòng)駕駛汽車由L2、L3向L4、L5邁進(jìn)，公交車、出租汽車、低速物流、垂直行業(yè)運(yùn)輸（物流車、礦車）或?qū)⒙氏葘?shí)現(xiàn)自動(dòng)低速開放道路：自動(dòng)駕駛汽車在物流配送、清潔消殺、巡邏等領(lǐng)域取得了積極的成果。無(wú)人物流配送具備道路場(chǎng)景簡(jiǎn)單、車速低、危險(xiǎn)性小的優(yōu)勢(shì)，可以在公共道路提供安全的無(wú)人貨物配送服務(wù)。低速無(wú)人駕駛小車在抗擊疫情中為醫(yī)療物資運(yùn)輸配送、清高速半封閉道路：重卡卡車司機(jī)成本高、易超負(fù)荷運(yùn)載、超工時(shí)工作，因此重卡的自動(dòng)化駕駛能夠迅速幫助行業(yè)降低成本，提高效率，易于形成立竿見(jiàn)影商業(yè)收益。據(jù)德勤《中國(guó)智慧物流發(fā)展報(bào)告》預(yù)測(cè)，無(wú)人卡車、人工智能等技術(shù)在未來(lái)十年左右逐步成特殊封閉道路：在礦山，港口等環(huán)境中，自動(dòng)駕駛提升安全與效率，創(chuàng)造經(jīng)濟(jì)價(jià)值。在自動(dòng)駕駛模式下，礦卡、挖掘機(jī)、推土機(jī)等多種機(jī)械工程車輛協(xié)同作業(yè)，一旦發(fā)生故障或者危險(xiǎn)時(shí)，指揮人員可在控制中心開啟遠(yuǎn)程接管模式，將車輛移至安全區(qū)域。在中國(guó)上海洋山港，“5G+L4級(jí)智能駕駛重卡”車速最高達(dá)到每小時(shí)80公里，隊(duì)列行駛間距縮短至15米。基于北斗系統(tǒng)厘米級(jí)定位，車輛在15秒內(nèi)可實(shí)現(xiàn)一次誤差僅為3厘米的精準(zhǔn)停車，單點(diǎn)裝卸效率提升了10%。06062030白皮書數(shù)據(jù)存儲(chǔ)2030白皮書數(shù)據(jù)存儲(chǔ)日常開放全新體驗(yàn)：自動(dòng)駕駛出租車（Robotaxi）是自動(dòng)駕駛公司服務(wù)出行的必然選擇，據(jù)調(diào)研報(bào)告顯示，Robotaxi可取代63%的網(wǎng)約車/出租車和27%的公共交通。未來(lái)，自動(dòng)駕駛技術(shù)將推動(dòng)傳統(tǒng)車革新，打造迎合不同場(chǎng)景的移動(dòng)第三空間，甚至?xí)嵏铂F(xiàn)有行業(yè)的商業(yè)模式。比如自動(dòng)駕駛餐車可能是未來(lái)的標(biāo)配，你和親朋好友的聚餐可能是以全新的形式展開：預(yù)定好一頓午餐，自動(dòng)駕駛餐車會(huì)準(zhǔn)時(shí)把你們依次接上，根據(jù)需求規(guī)劃好一條風(fēng)景優(yōu)美的行駛路線，在欣賞美景的同時(shí)，品嘗美食，暢聊人生，打造真正屬于你們包間。這樣既避免了往返餐廳的交通，未來(lái)，空域是城市交通發(fā)展的重要資源，可以搭建高效的空中城市交通網(wǎng)絡(luò)，將極大程度的釋放路網(wǎng)資源，減少市民的出行時(shí)空中應(yīng)急救援系統(tǒng)：在過(guò)去的十年間（2010-2020），摩天大樓如雨后春筍般涌現(xiàn)于全球各大城市，增添了安全隱患。高樓消防、高樓醫(yī)療救援成為未來(lái)城市的新難題之一?？罩袘?yīng)急救援系統(tǒng)的出現(xiàn)，使得消防和醫(yī)療救援力量能夠快速到達(dá)高樓層實(shí)施滅火和人員救助，保障居民生命財(cái)產(chǎn)安全，成為空中巴士/空中出租車：便捷、高效的交通體驗(yàn)已經(jīng)成為都市人的核心需求之一，eVOTL有望成為改善市內(nèi)交通體驗(yàn)的利器，多家公司的四座飛行器都可以達(dá)到100公里左右的巡航里程。目前，空中客運(yùn)試點(diǎn)已經(jīng)展開，2019年，該領(lǐng)域的中國(guó)科技公司，在浙江啟動(dòng)了全球首個(gè)城市空中交通客運(yùn)服務(wù)，將原本需要40分鐘的道路交通行程縮短為5分鐘的空中之旅。為實(shí)現(xiàn)城市空中客運(yùn)（UAM）這類的未來(lái)場(chǎng)景，需要高速穩(wěn)定的空天地一體化網(wǎng)絡(luò)連接和定位系統(tǒng)、低成本可靠的視覺(jué)傳感器和激光雷達(dá)、安全穩(wěn)定的自動(dòng)飛行算法、以及高效實(shí)時(shí)的指揮調(diào)度平臺(tái)。未來(lái)出行是一個(gè)多維的創(chuàng)新系統(tǒng)，通過(guò)電氣化、自主化、共享化、網(wǎng)聯(lián)化打造一個(gè)智能便捷低碳的出行體驗(yàn)，重塑出行體驗(yàn)，孵化創(chuàng)新的出行服務(wù)，提升交通工具的共享效率，幫助緩解交通擁堵，降低出行帶來(lái)環(huán)境污染，讓不斷激增的出行需求和環(huán)境對(duì)低ii華為預(yù)測(cè)ii到2030年，全球電動(dòng)汽車占所銷售汽車總量的比例達(dá)50%，中國(guó)自動(dòng)駕駛新車滲透率達(dá)20%，整車存力超過(guò)500PB。0707未來(lái)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)場(chǎng)景5G、云、AI、區(qū)塊鏈、智能傳感等各種新技術(shù)的快速進(jìn)步，給未來(lái)智慧城市的發(fā)展帶來(lái)了更多新的可能，城市場(chǎng)景也將成為各種新技術(shù)的最佳應(yīng)用創(chuàng)新場(chǎng)所與孵化基地。2020年，全球投入試點(diǎn)的智慧城市數(shù)量將近1000個(gè)。2020年相關(guān)投資接近1240億美金，同比增長(zhǎng)18.9%[8]。城市數(shù)字化發(fā)展的基礎(chǔ)是數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)則來(lái)源于遍布在城市各個(gè)角落，各種各樣的傳感裝置，在所有的傳感技術(shù)之中，一種低成本、微型化的納米傳感器技術(shù)有望成為推動(dòng)新一輪傳感技術(shù)革命的“顛覆性”技術(shù)，美國(guó)《麻省理工學(xué)院技術(shù)評(píng)論》雜志把這種基于傳感器技術(shù)的“感知城市”列為2018年全球十大突破性技術(shù)之一。石墨烯納米氣敏傳感器：這是一種對(duì)氣味非常敏感的傳感器。美國(guó)一所大學(xué)研制成功利用石墨烯開發(fā)出新型的納米涂層，他們將這種納米薄膜集成到氣敏傳感器的電路中，與目前最好的使用碳基材料的傳感器相納米縫隙傳感器：是一種能夠識(shí)別特定頻段聲音的傳感器，納米裂縫傳感器的表現(xiàn)大大優(yōu)于傳統(tǒng)傳聲器，能夠?qū)⑻囟l段音源準(zhǔn)確地識(shí)別出來(lái)。當(dāng)把納米傳感器放置在小提琴的表面，它能夠精確的記錄樂(lè)曲中的每一個(gè)音符，并且將其“翻譯”給外接設(shè)備，輸出電子樂(lè)曲。當(dāng)把納米裂縫傳感器佩戴在手腕處，它甚至能精確地測(cè)量人體的心跳?？梢灶A(yù)城市數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)海量的信息交換提出挑戰(zhàn)，萬(wàn)兆互聯(lián)的全光城市初步展現(xiàn)出了巨大發(fā)展?jié)摿εc價(jià)值。2021年4月，中國(guó)上海發(fā)布了“全光智慧城市全球第一城”以F5G光網(wǎng)為底座，構(gòu)建城市“1毫秒”時(shí)延圈，實(shí)現(xiàn)全市光高速樞紐布局，為后續(xù)城市智慧化發(fā)展打下了一個(gè)堅(jiān)實(shí)的網(wǎng)全光接入：光聯(lián)接延伸至家庭、樓宇、企業(yè)、5G基站等城市全場(chǎng)景。全光傳輸向大型企業(yè)、樓宇、5G基站等末端延伸，支撐各行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，賦能F5G+X，5G2B等行業(yè)應(yīng)用擴(kuò)展。全光錨點(diǎn)：家庭寬帶、政企、5G、數(shù)據(jù)中心等業(yè)務(wù)的匯接點(diǎn)，由全光網(wǎng)08082030白皮書數(shù)據(jù)存儲(chǔ)2030白皮書數(shù)據(jù)存儲(chǔ)全光交換：城市光網(wǎng)一跳直達(dá)。通過(guò)全光交叉等技術(shù)，打造立體化的全光網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)一跳全自動(dòng)運(yùn)維：實(shí)時(shí)感知網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)，主動(dòng)運(yùn)維，并能夠進(jìn)行預(yù)測(cè)性運(yùn)維，從而實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)資源彈性化，業(yè)務(wù)自動(dòng)化、資源分配自動(dòng)智慧中樞，城市從人治走向AI治理隨著城市全量數(shù)據(jù)的打通，融合，AI從局部的智能走向全場(chǎng)景的智慧，催生新的公共治理主體，未來(lái)的城市都需要一個(gè)強(qiáng)大的智慧中樞平臺(tái)，它一方面匯聚來(lái)自于城市各個(gè)角落的海量數(shù)據(jù)，另一方面通過(guò)平臺(tái)把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變成一種城市治理的先進(jìn)能力，普惠千行百業(yè)，極大提升城市治理效率與用戶服務(wù)體驗(yàn)。日本豐田公司的早期探索：在豐田未來(lái)城市的規(guī)劃中，每個(gè)房屋、建筑、車輛都配備有相應(yīng)的傳感器，這些數(shù)據(jù)會(huì)匯聚到一個(gè)城市的智慧中樞平臺(tái)，由AI分析人們所處環(huán)境狀況，通過(guò)人車分流，確保道路上機(jī)器識(shí)別技術(shù)的出現(xiàn)使得非接觸服務(wù)成為可能，今天在中國(guó)大多數(shù)發(fā)達(dá)省份，政務(wù)辦理已不再需要去政府的服務(wù)大廳，通過(guò)手機(jī)就能夠進(jìn)行遠(yuǎn)程的自助服務(wù)，可以預(yù)見(jiàn)未來(lái)十年政務(wù)服務(wù)的數(shù)字化，智能化程未來(lái)隨著海量數(shù)據(jù)的不斷積累與匯聚，人工智能技術(shù)的不斷成熟，政務(wù)服務(wù)也必將會(huì)更多地向主動(dòng)服務(wù)，精準(zhǔn)服務(wù)的方向發(fā)展，大幅提升城市治理效率與市民的服務(wù)體驗(yàn)。以智慧養(yǎng)老為例：上海的街道推行給獨(dú)居的老人安裝智能水表。在老人的同意下，通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)獨(dú)居老人的用水情況，12小時(shí)內(nèi)用水量一旦低于0.01立方米，街道的“一網(wǎng)統(tǒng)管”平臺(tái)，就會(huì)接收到報(bào)警信息，并及時(shí)通知社區(qū)，社區(qū)志愿者就會(huì)第一時(shí)間上門查看老人的情況，通過(guò)這些智能設(shè)備的使用，使得社區(qū)對(duì)于獨(dú)居老人的關(guān)懷做到細(xì)微下一個(gè)十年，將是5G，光，AI，云，區(qū)塊鏈，智能傳感等ICT技術(shù)快速發(fā)展的十年，城市將會(huì)進(jìn)入到萬(wàn)兆聯(lián)接的時(shí)代：萬(wàn)兆的企城市與ICT技術(shù)的結(jié)合與聚變必將會(huì)在未來(lái)產(chǎn)生巨大的裂變效應(yīng)，大幅提升城市資源的利用率，治理的效率，用戶的體驗(yàn)，從而華為預(yù)測(cè)到2030年，城市帶來(lái)的數(shù)據(jù)占比達(dá)到96%，和城市基礎(chǔ)設(shè)施相關(guān)的資源監(jiān)控、調(diào)度、管理產(chǎn)生的數(shù)據(jù)達(dá)到42%。0909未來(lái)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)場(chǎng)景未來(lái)十年，人口老齡化導(dǎo)致世界出現(xiàn)巨大的勞動(dòng)力缺口。聯(lián)合國(guó)報(bào)告顯示，2030年65歲以上人口比例將超過(guò)12%，25歲以下人口占比從2020年的41%，下降至2030年的39%，全球勞動(dòng)力短缺超過(guò)8,520萬(wàn)人。以制造業(yè)為例，到2030年，全球制造業(yè)面臨790萬(wàn)工人的短缺，影響實(shí)現(xiàn)產(chǎn)值6071.4億美元[9]。同時(shí)，消費(fèi)需求的多樣化也在影響著生產(chǎn)模式的變化，倒逼企業(yè)進(jìn)行生產(chǎn)模式的革新，如基于“一人經(jīng)濟(jì)”的發(fā)展，快速調(diào)整產(chǎn)品形態(tài)，推出一人食套餐、迷你家電，甚至迷你KTV等；還要能從情感維度主動(dòng)激發(fā)消費(fèi)者的購(gòu)買欲望，對(duì)產(chǎn)品的外表、形象、此外，黑天鵝事件也在對(duì)企業(yè)生產(chǎn)的延續(xù)性提出了新的挑戰(zhàn)。如新冠疫情原因，2020年全球GDP損失了近3.94萬(wàn)億美元的產(chǎn)出，供應(yīng)鏈中斷是企業(yè)增長(zhǎng)的最大風(fēng)險(xiǎn)。為此，如何利用數(shù)據(jù)，保護(hù)數(shù)據(jù)，重塑生產(chǎn)模式，增強(qiáng)產(chǎn)業(yè)鏈韌性的也成為尤為重要的協(xié)作機(jī)器人越來(lái)越多的企業(yè)受制于勞動(dòng)力短缺的問(wèn)題，需要企業(yè)通過(guò)新生產(chǎn)力來(lái)迅速補(bǔ)位。協(xié)作機(jī)器人是工業(yè)機(jī)器人的一種，最初目的是滿足中小企業(yè)的定制化和柔性制造需求，成為彌補(bǔ)勞動(dòng)力短缺的重要補(bǔ)充力量。相比傳統(tǒng)的工業(yè)機(jī)器人，協(xié)作機(jī)器人更適合干人不更安全：協(xié)作機(jī)器人更加輕巧智能，攜帶的傳感器可以確保它一觸即更快速靈活地部署：協(xié)作機(jī)器人通過(guò)人性化的編程，如拖動(dòng)示教，自然語(yǔ)言和視覺(jué)指導(dǎo)，可以隨時(shí)投放在新的崗位上，快速完成編程和調(diào)試，更低的TCO，更短的ROI：協(xié)作機(jī)器人的售價(jià)和每年的維修成本遠(yuǎn)低于目前協(xié)作機(jī)器人在3C和汽車等制造領(lǐng)域應(yīng)用最為廣泛，同時(shí)，我們也看自主移動(dòng)機(jī)器人（AMR）是制造業(yè)向柔性化、智能化發(fā)展的關(guān)鍵使能要素，改變企業(yè)的生產(chǎn)流程、倉(cāng)儲(chǔ)物流等重要環(huán)節(jié)。自主移動(dòng)機(jī)器人，具備豐富的環(huán)境感知能力、基于現(xiàn)場(chǎng)的動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃能力、靈活避障能力、全局定位能力等。工業(yè)制造及物流領(lǐng)域的自主移動(dòng)機(jī)器人，目前主要基于SLAM(simultaneouslocalizationandmapping，同步定位與地圖構(gòu)建)技術(shù)、利用激光導(dǎo)航、視覺(jué)導(dǎo)航以及衛(wèi)星定位等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)自主導(dǎo)航。自主移動(dòng)機(jī)器人可實(shí)現(xiàn)產(chǎn)線物流的自動(dòng)化與無(wú)人化，貨物的2030白皮書數(shù)據(jù)存儲(chǔ)2030白皮書數(shù)據(jù)存儲(chǔ)數(shù)字仿真，柔性生產(chǎn)為了能夠適應(yīng)多變的市場(chǎng)需求，以在激烈的競(jìng)爭(zhēng)中取得優(yōu)勢(shì)地位，企業(yè)必須更為積極地?fù)肀碌纳a(chǎn)模式。柔性生產(chǎn)、柔性制造系統(tǒng)等概念正越來(lái)越受更多企業(yè)的青睞。柔性生產(chǎn)、柔性制造系統(tǒng)需要通過(guò)ICT技術(shù)進(jìn)行擬實(shí)生產(chǎn)，包括運(yùn)用仿真、建模、虛擬現(xiàn)實(shí)等技術(shù)，對(duì)新產(chǎn)品的生產(chǎn)制造全過(guò)程進(jìn)行模擬，降低新品開發(fā)和設(shè)計(jì)的成本，更精準(zhǔn)地規(guī)劃生產(chǎn)線的調(diào)整成本和生產(chǎn)能力；同時(shí)柔性生產(chǎn)的智能任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)會(huì)根據(jù)工廠的生產(chǎn)能力、訂單復(fù)雜度和交付時(shí)間需求，通過(guò)分析統(tǒng)籌安排生產(chǎn)任務(wù)的發(fā)放、生產(chǎn)物料和工具的調(diào)配，確保充分發(fā)揮出工廠中所有設(shè)備和人員的最大生產(chǎn)效率；柔性生產(chǎn)利用視覺(jué)編程、自然語(yǔ)言交互、行動(dòng)捕獲等ICT技術(shù)能力，快速實(shí)現(xiàn)對(duì)生產(chǎn)設(shè)備功能的重新自動(dòng)編程和定義，以滿足企業(yè)柔性化生產(chǎn)的需求；物流管理的柔性化利用ICT手段來(lái)有效地進(jìn)行倉(cāng)儲(chǔ)和物流管理，避免漏發(fā)、發(fā)錯(cuò)、發(fā)混。以家具企業(yè)為例，大規(guī)模的定制化下，所產(chǎn)生的每一塊板，裝飾條，把手等都可能需要有一個(gè)屬于它自己的識(shí)別碼或RFID，來(lái)協(xié)助自動(dòng)化的打包和裝車規(guī)劃，以及運(yùn)輸和配送環(huán)節(jié)的全流程跟打造有韌性的智能供應(yīng)系統(tǒng)，幫助企業(yè)應(yīng)對(duì)突發(fā)性危機(jī)越來(lái)越多的企業(yè)將打造一個(gè)有韌性，智能的供應(yīng)鏈作為其最重要的戰(zhàn)略布局之一。供應(yīng)鏈可視化利用ICT技術(shù)，采集、傳遞、存儲(chǔ)、分析供應(yīng)鏈中的上下游訂單、物流以及庫(kù)存等相關(guān)指標(biāo)信息，以圖形化的方式展現(xiàn)出來(lái)。供應(yīng)鏈可視化可以有效提高整條供應(yīng)鏈的透明度和可控性，從而大大降低供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)于上游供貨，通過(guò)對(duì)物料、設(shè)備等的追蹤，實(shí)時(shí)顯示其整體交付的程度，包括包裝、入庫(kù)、出庫(kù)、質(zhì)檢等工序的狀況，甚至可以追溯其生產(chǎn)流程中的各種狀態(tài)。幫助企業(yè)針對(duì)物流中可能出現(xiàn)突發(fā)事件，對(duì)倉(cāng)庫(kù)運(yùn)營(yíng)環(huán)境信息的實(shí)時(shí)監(jiān)控，建立遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)，通過(guò)各類傳感器，用圖像化呈現(xiàn)倉(cāng)庫(kù)的溫度、濕度、灰塵、煙霧濃度等運(yùn)維信息，一旦發(fā)生如火災(zāi)、漏水等前期征兆，可及時(shí)介入，避免物資的損失。對(duì)貨物出入庫(kù)信息的實(shí)時(shí)追蹤，隨著貨物的流通，通過(guò)IOT、RFID、二維碼等技術(shù)，自動(dòng)識(shí)別并登記物品的信息，可在遠(yuǎn)端實(shí)時(shí)調(diào)取貨物倉(cāng)儲(chǔ)的狀態(tài)數(shù)據(jù)。面向2030年，數(shù)字化轉(zhuǎn)型推動(dòng)企業(yè)的進(jìn)一步升級(jí)。利用人工智能、傳感器、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、5G、AR/VR等技術(shù)來(lái)打造新生產(chǎn)未來(lái)，通過(guò)對(duì)產(chǎn)品設(shè)計(jì)、任務(wù)分配、設(shè)備功能、物流配送等環(huán)節(jié)的柔性化重塑，實(shí)現(xiàn)以人為中心的新生產(chǎn)模式。供應(yīng)鏈也將會(huì)在數(shù)字化的助力下，變得可視化、網(wǎng)狀化，增強(qiáng)企業(yè)的韌華為預(yù)測(cè)到2030年，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型將進(jìn)一步推動(dòng)數(shù)據(jù)服務(wù)在企業(yè)中的應(yīng)用，數(shù)據(jù)服務(wù)的支出占比達(dá)87%，支撐智能制造的AI存力占企業(yè)IT投資比例達(dá)7%。未來(lái)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)場(chǎng)景2015年《巴黎協(xié)定》在第21屆聯(lián)合國(guó)氣候變化大會(huì)上達(dá)成全球共識(shí)：將全球平均氣溫相比工業(yè)化前水平的增幅限制在遠(yuǎn)低于中國(guó)雙碳目標(biāo)：力爭(zhēng)于2030年前二氧化碳排放達(dá)到峰值，并爭(zhēng)取2060年前實(shí)現(xiàn)碳中和。實(shí)現(xiàn)全球的氣候控制目標(biāo)，需要從能源隨著能源網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜性的提高和行業(yè)數(shù)字化的進(jìn)程的發(fā)展，ICT技術(shù)成為脫碳解決方案的重要組成部分。提高新能源的比例、適應(yīng)新的能源結(jié)構(gòu)、充分的發(fā)揮ICT技術(shù)和數(shù)據(jù)，讓綠色能源更智能，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展，支撐包括如下場(chǎng)景：海上風(fēng)能，潛在的主力新能源2020年，全球可再生能源裝機(jī)容量新增45%，達(dá)到280GW，其中風(fēng)能新增114GW，增長(zhǎng)率達(dá)到90%以上。目前在歐洲部分國(guó)家，正在積極利用近海發(fā)電，其中英國(guó)和德國(guó)截至2020年海上風(fēng)電裝機(jī)容量超過(guò)18GW，占全球海上風(fēng)電的51%。即便如此，海上風(fēng)能當(dāng)前只提供全球電量的0.3%，還有巨大的發(fā)展空間。海上風(fēng)況優(yōu)于陸上，風(fēng)速通常比沿岸陸上高出25%。同時(shí)海上風(fēng)湍流強(qiáng)度小，具有穩(wěn)定的主導(dǎo)風(fēng)向，海上風(fēng)機(jī)的容量可以達(dá)到陸地風(fēng)機(jī)容量的3~4倍。海上很少有靜風(fēng)期，其發(fā)電時(shí)間往往能達(dá)到3000小時(shí)/年，更能有效利用風(fēng)電機(jī)組的容量。而伴隨著技術(shù)改進(jìn)，海上風(fēng)電的裝機(jī)成本大幅降低，預(yù)計(jì)到2040年海上發(fā)電成本將比2019年下降60%。全球風(fēng)能理事會(huì)（GWEC）預(yù)測(cè)，到2030年，全球海上風(fēng)電裝機(jī)量將從現(xiàn)在的29.1GW升至234GW。未來(lái)五年海上風(fēng)電的增長(zhǎng)率將達(dá)到31.5%，海上風(fēng)電迎來(lái)快漂浮光伏（FPV），光伏產(chǎn)業(yè)新趨勢(shì)據(jù)國(guó)際能源署(IEA)發(fā)布的《2020年全球光伏報(bào)告》，截止2020年底全球光伏累計(jì)裝機(jī)容量達(dá)到760.4GW。2020年，光伏約占所有新增可再生能源總發(fā)電量的42%，其中陸上大型光伏電站一直光伏產(chǎn)業(yè)的建站主要模式。但陸上光伏的發(fā)展也開始面臨土地獲取以及成本制約的問(wèn)題，同時(shí)陸上光伏在高溫情況下會(huì)出現(xiàn)效率下降，漂浮光伏成為新的部署模式。與陸基光伏相比，漂浮光伏不但可以節(jié)省用于農(nóng)業(yè)用途的土地，而且相比路基遮陽(yáng)障礙物更少，灰塵數(shù)量更少，同時(shí)自然冷卻潛力也會(huì)提高光伏的性能。2020年荷蘭烏得勒支大學(xué)的學(xué)者基于北海實(shí)際測(cè)試及研究論文表明，海上的漂浮光伏表觀溫度遠(yuǎn)低于陸基光伏，兩個(gè)點(diǎn)的光伏面板表面溫度差達(dá)到9.36攝氏度。全年發(fā)電量海上漂浮光伏比陸基光伏的年均產(chǎn)出能高出約12.96%。隨著技術(shù)的不斷成熟，漂浮光伏將迎來(lái)快速發(fā)展時(shí)期。2021年7月14日世界最大的內(nèi)陸漂浮光伏系統(tǒng)之一—新加坡勝科登格漂浮太陽(yáng)能電站正式竣工投運(yùn)，覆蓋水面面積45公頃（相當(dāng)于約45個(gè)足球場(chǎng)），覆蓋水面上累計(jì)安裝了12.2萬(wàn)塊太陽(yáng)能板，產(chǎn)能達(dá)60兆瓦。據(jù)RethinkEnergy預(yù)計(jì)，到2030年全球漂浮光伏的市場(chǎng)容量將超過(guò)60GW。而漂浮光伏的全球潛力達(dá)到400GW，足以將太陽(yáng)能光伏的現(xiàn)有裝機(jī)容量翻一番，隨著技術(shù)的成熟，漂浮光伏的部署速度在加速，為可再生能源的全球擴(kuò)打開了2030白皮書數(shù)據(jù)存儲(chǔ)2030白皮書數(shù)據(jù)存儲(chǔ)據(jù)IEA研究報(bào)告顯示，自2010年以來(lái)，全球互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)量翻了一番，全球互聯(lián)網(wǎng)流量增長(zhǎng)了12倍，數(shù)據(jù)中心和傳輸網(wǎng)絡(luò)的耗電大幅上升，2019年全球數(shù)據(jù)中心電力需求約為200TWh，約占全球最終電力需求的0.8%；數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)消耗約250TWh，約占全球用電量的1%，其中移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)占三分之二。中國(guó)2030年數(shù)據(jù)中心用電預(yù)計(jì)將達(dá)突破4000億千瓦時(shí)，占全社會(huì)用電量的比重將升至3.7%。而PUE每?jī)?yōu)化0.1，可節(jié)省用電250億度，減少碳排放約千萬(wàn)噸，若全部使用綠電，碳排放每年可以減少3.2億噸。引入綠電和自然冷卻降低PUE成為低碳數(shù)據(jù)中心的關(guān)鍵舉措。除了引入可再生能源、自然冷卻實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心高效、節(jié)能，另外一個(gè)重要手段就是人工智能的應(yīng)用。通過(guò)數(shù)據(jù)中心內(nèi)的傳感器收集溫度、電量、泵速、耗電率、設(shè)定值等各種數(shù)據(jù)，通過(guò)AI算法調(diào)整數(shù)據(jù)中心的運(yùn)行模式和控制閥值，從而實(shí)現(xiàn)降本增效。將人工智能用于數(shù)據(jù)中心冷卻，實(shí)現(xiàn)將用于冷卻的能量減少40％。據(jù)DCD的報(bào)告，歐盟Horison2020資助的位于瑞典BTDC研究項(xiàng)目，在自然冷卻的同時(shí)，通過(guò)人工智能算法實(shí)現(xiàn)冷卻系統(tǒng)、IT負(fù)載、服務(wù)器風(fēng)扇和溫度協(xié)同，PUE達(dá)到1.01的最高水平！隨著AI技術(shù)的進(jìn)一步成熟，配合綠電引入、自然冷卻段，數(shù)據(jù)中心和通信網(wǎng)絡(luò)將會(huì)更加省電、高到2030年，世界需要將排放量減少一半，以風(fēng)能、光伏為代表的新能源正加速部署實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)側(cè)清潔替代，消費(fèi)側(cè)通過(guò)電氣化實(shí)現(xiàn)電能替代。ICT作為一個(gè)行業(yè)，除了自身需要節(jié)能減排以外，同時(shí)也在賦能其它行業(yè)來(lái)減少碳排放。ii華為預(yù)測(cè)ii到2030年，數(shù)據(jù)中心用電占全社會(huì)用電量的比重將升至3.7%，其中存儲(chǔ)系統(tǒng)用電占比將達(dá)25~32%，提升數(shù)據(jù)中心綠色能源比例未來(lái)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)場(chǎng)景在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的加速驅(qū)動(dòng)下，組織與組織之間、組織與客戶之間以及組織內(nèi)部的互動(dòng)從物理世界遷移至數(shù)字世界，由此而產(chǎn)生了寶貴數(shù)字資產(chǎn)，建立數(shù)字信任成為組織最重要的戰(zhàn)略目標(biāo)之一。數(shù)字信任是一個(gè)復(fù)雜龐大的系統(tǒng)，包含隱私、安全、身份、透明、數(shù)據(jù)完整性以及治理和合規(guī)等關(guān)鍵領(lǐng)域[11]。新的技術(shù)應(yīng)用，如區(qū)塊鏈、隱私增強(qiáng)技術(shù)、人工智能等，以及新的規(guī)則定義，將數(shù)字資產(chǎn)為組織和個(gè)人帶來(lái)了史無(wú)前例的快捷和便利，但同時(shí)也帶來(lái)被竊取和盜用的高風(fēng)險(xiǎn)?；趨^(qū)塊鏈技術(shù)的智能合約以數(shù)字化的形式將合約條款寫入?yún)^(qū)塊鏈中，合約事務(wù)的保存和狀態(tài)處理都在區(qū)塊鏈上完成，由于區(qū)塊鏈的分布式特性，保障智能合約的存儲(chǔ)、讀取、執(zhí)行整個(gè)過(guò)程透明可跟蹤、且不可篡改?；趨^(qū)塊鏈技術(shù)的智能合約在物流、電子商務(wù)、金融保險(xiǎn)等多個(gè)領(lǐng)域有著巨大的潛在市場(chǎng)應(yīng)用價(jià)值。據(jù)咨詢公司預(yù)測(cè)，智能合約能將美國(guó)的個(gè)人房貸成本降低480-960美元/年；在美國(guó)和歐洲，將銀行房近年來(lái)，針對(duì)過(guò)度收集數(shù)據(jù)的規(guī)則制定和訴訟探索在不斷推進(jìn)。在公平交易的數(shù)字戰(zhàn)略中，大數(shù)據(jù)背景下的個(gè)人信息的調(diào)動(dòng)機(jī)制將會(huì)變得更加平衡，兼顧隱私權(quán)利和個(gè)人信息開發(fā)兩個(gè)目的，在傳統(tǒng)告知同意原則的基礎(chǔ)上，強(qiáng)調(diào)主體對(duì)于個(gè)人信息的控制權(quán)。2021年，《個(gè)人信息保護(hù)法》正式發(fā)布，作為中國(guó)首部關(guān)于個(gè)人信息保護(hù)的專門法律，重申了個(gè)人信息保護(hù)工作的多項(xiàng)基本原則，包括公開透明、目的明確、最小必要。未來(lái)，個(gè)人信息調(diào)動(dòng)機(jī)制將從規(guī)則框架上繼續(xù)細(xì)化，為用戶明確數(shù)據(jù)收集的場(chǎng)景、用GDPR是目前世界上最嚴(yán)格的針對(duì)個(gè)人數(shù)據(jù)的隱私和安全法，由歐盟起草通過(guò)，正式生效于2018年5月25日。2020年，美國(guó)發(fā)布《聯(lián)邦數(shù)據(jù)戰(zhàn)略與2020年行動(dòng)計(jì)劃》，旨在保護(hù)數(shù)據(jù)完整性、確保流通數(shù)據(jù)真實(shí)性、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)安全性等基本原則。2020年5月27日，日本參議院正式通過(guò)《數(shù)字平臺(tái)交易透明化法案》，該法案旨在規(guī)制特定數(shù)字平臺(tái)，增加特定數(shù)字平臺(tái)的公開義務(wù)。由此可見(jiàn)，數(shù)據(jù)反壟斷趨勢(shì)正在全球蔓延。未來(lái)，在反壟斷法的不斷完善和應(yīng)用中，用戶和第三方企業(yè)將從行業(yè)巨頭手中獲得更多的數(shù)據(jù)主權(quán)，避免大平臺(tái)對(duì)個(gè)人隱私數(shù)據(jù)進(jìn)行非法地獲取、濫用及交易等侵犯數(shù)字安全、破壞公平競(jìng)爭(zhēng)的行為，從而促進(jìn)數(shù)字信共建數(shù)字可信的智能世界，面向2030年，人類可以借助區(qū)塊鏈、人工智能等技術(shù)更好地保護(hù)個(gè)人隱私和數(shù)字資產(chǎn)，更精準(zhǔn)地打擊假新聞等數(shù)字造假行為，減少詐騙或數(shù)據(jù)盜用的隱患。隱私增強(qiáng)計(jì)算等技術(shù)為多方實(shí)現(xiàn)安全加密的數(shù)據(jù)共享，在不影響隱私安全i華為預(yù)測(cè)l到2030年，50%以上的計(jì)算場(chǎng)景將采用隱私增強(qiáng)計(jì)算技術(shù)；85%的企業(yè)將采用區(qū)塊鏈技術(shù)。隱私增強(qiáng)計(jì)算、區(qū)塊鏈技術(shù)以及IPFS的應(yīng)用將極大增加不可壓縮的加密數(shù)據(jù)以及分布式賬本數(shù)據(jù)，每年新增數(shù)據(jù)量將達(dá)到17ZB。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)2030白皮書推動(dòng)人類社會(huì)即將進(jìn)入YB時(shí)代2030年數(shù)字經(jīng)濟(jì)占比將達(dá)到60%，數(shù)據(jù)成為數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的基礎(chǔ)。當(dāng)今世界，科技革命和產(chǎn)業(yè)變革日新月異，數(shù)字經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展，深刻改變著人類生產(chǎn)生活方式，對(duì)各國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展、全球治理體系、人類文明進(jìn)程影響深遠(yuǎn)。中國(guó)信通院《全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)新圖景(2020年)》報(bào)告稱，2019年全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模達(dá)到31.8萬(wàn)億美元，約占全球GDP的36%。數(shù)字經(jīng)濟(jì)保持快速增長(zhǎng)，質(zhì)量效益明顯提升，數(shù)字經(jīng)濟(jì)增加值規(guī)模達(dá)到35.8萬(wàn)億元，占國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)比重達(dá)到36.2%，對(duì)GDP增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率為67.7%。全球2030年數(shù)字化經(jīng)濟(jì)的占比將達(dá)到60%，數(shù)字產(chǎn)業(yè)本身的持續(xù)增長(zhǎng)和傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型在加速。數(shù)字產(chǎn)業(yè)到2030年的產(chǎn)值比重將達(dá)到9%，成為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的加速器；傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，正在通過(guò)數(shù)字化的武器，指導(dǎo)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)更加互聯(lián)網(wǎng)化、智能2030年產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化滲透率達(dá)到45%，數(shù)字化進(jìn)程的深入讓我們更加理解這個(gè)世界，推動(dòng)人工智能和智能制造的發(fā)展。在這個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的世界，人類、社會(huì)和地球資源的活動(dòng)的正在越來(lái)越多的被以數(shù)據(jù)的形式觀察、記錄、監(jiān)聽、追蹤和處理，這使得我們可以比以往更加精確的理解、以至于描述這個(gè)世界。數(shù)據(jù)的大量積累和機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)發(fā)展催生的人工智能的成熟，人工智能會(huì)給業(yè)務(wù)、流程、溝通帶來(lái)更多的自動(dòng)化，通過(guò)為客戶個(gè)人偏好提供量身定制產(chǎn)品把效率和數(shù)據(jù)的總量從175ZB到1003ZB，將進(jìn)入YB時(shí)代根據(jù)IDC和華為GIV團(tuán)隊(duì)預(yù)測(cè)，全球每年新產(chǎn)生的數(shù)據(jù)總量隨著數(shù)字化的發(fā)展快速增長(zhǎng)，從2020年每年產(chǎn)生2ZB到2025年每年產(chǎn)生175ZB，2030年將達(dá)到1003ZB，即將進(jìn)入YB（1YottaBytes=1000ZettaBytes）時(shí)代。全球每年新產(chǎn)生的數(shù)據(jù)總量預(yù)測(cè)（ZB）1200120010008006004002000100310036704603252365826442033772015201620172018201920202021202220232024202520262027202820292030圖1-2全球每年新產(chǎn)生的數(shù)據(jù)總量預(yù)測(cè)未來(lái)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)場(chǎng)景端邊云產(chǎn)生數(shù)據(jù)70%向數(shù)據(jù)中心集中，大規(guī)模集約化數(shù)據(jù)中心形成端（Endpoint）：終端包含所有的在網(wǎng)絡(luò)邊緣的終端設(shè)備，包括PC、手機(jī)、工業(yè)傳感器、汽車、可穿戴設(shè)備等等。邊（Edge）：邊緣是指用來(lái)處理企業(yè)級(jí)負(fù)載的服務(wù)器和設(shè)備，但其位置沒(méi)有放在核心數(shù)據(jù)中心，而是放在分支機(jī)構(gòu)的ServerRoom、工作場(chǎng)地、或是無(wú)線基站，以便靠近數(shù)據(jù)處理、減少網(wǎng)絡(luò)延遲。云（CoreDataCenter）：核心數(shù)據(jù)中心是指大規(guī)模的數(shù)據(jù)中心、包括企業(yè)數(shù)據(jù)中心、IDC、以及公有云廠商的云數(shù)據(jù)中心。2030年數(shù)據(jù)的產(chǎn)生主要來(lái)自終端，未來(lái)邊緣和數(shù)據(jù)中心產(chǎn)生的比例將增加隨著端設(shè)備的增加，2030年數(shù)據(jù)產(chǎn)生依然主要來(lái)自終端設(shè)備。根據(jù)預(yù)測(cè)2030年智能汽車增長(zhǎng)、可穿戴設(shè)備、工業(yè)IoT等大幅增長(zhǎng)，端設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)將增長(zhǎng)14倍，占比為為52%。2030年邊緣設(shè)備也將大幅增長(zhǎng)，其中5GMEC、CDN、Robo、高新媒體處理器都將得到大幅應(yīng)用；家庭數(shù)字化處理中心也在形成雛形，未來(lái)每個(gè)家庭有一個(gè)數(shù)字化處理中心，連接所有家庭數(shù)字或智能化終端，如手機(jī)、可穿戴設(shè)備、智能冰箱等設(shè)備，存儲(chǔ)數(shù)據(jù)、處理數(shù)據(jù)、幫助管理生活。到2030年邊緣產(chǎn)生的數(shù)據(jù)增長(zhǎng)22倍，占比達(dá)到21%。云（CoreDataCenter）是數(shù)據(jù)匯聚、處理、備份、復(fù)制、轉(zhuǎn)移的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，每一種操作都將產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)中心的對(duì)數(shù)據(jù)的操作有放大效應(yīng)；未來(lái)隨著數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)匯聚的越多，放大效應(yīng)越大。到2030年，數(shù)據(jù)中心產(chǎn)生的數(shù)據(jù)增長(zhǎng)18倍、占比為27%。100%90%80%70%60%50%40%30%20%10%0%201020112012201320142015201620172018201920202021202220232024202520262027202820292030EdgeCoreEdgeCore圖1-3數(shù)據(jù)產(chǎn)生來(lái)源趨勢(shì)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)2030白皮書2030年數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)位置進(jìn)一步向數(shù)據(jù)中心集中，終端上產(chǎn)生的數(shù)據(jù)通過(guò)應(yīng)用系統(tǒng)、備份系統(tǒng)很大一部分被保存在數(shù)據(jù)中心。隨著網(wǎng)絡(luò)建設(shè)的發(fā)展和帶寬的增加，數(shù)據(jù)保存在數(shù)據(jù)中心更加方便和安全，網(wǎng)盤、照片、賬號(hào)、應(yīng)用數(shù)據(jù)都在數(shù)據(jù)中心保存。以各種應(yīng)用賬號(hào)為例，不同客戶端使用同一賬戶登錄，通過(guò)數(shù)據(jù)中心保留的賬號(hào)和狀態(tài)數(shù)據(jù)，你到2030年，被存儲(chǔ)下來(lái)的數(shù)據(jù)約有65%被存放到數(shù)據(jù)中心，端設(shè)備無(wú)需長(zhǎng)期保存數(shù)據(jù)，定期備份到數(shù)據(jù)中心是未來(lái)趨勢(shì)。隨著對(duì)實(shí)時(shí)處理、低時(shí)延要求的應(yīng)用增長(zhǎng)，邊緣存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的場(chǎng)景也在增長(zhǎng)，如智能駕駛訓(xùn)練終端、實(shí)時(shí)邊緣流處理、5GMEC、VR/AR邊緣中心等，邊緣處理數(shù)據(jù)比例在2030年達(dá)到10%。各種分散的數(shù)據(jù)向數(shù)據(jù)中心匯聚，讓我們更加有可能對(duì)數(shù)據(jù)價(jià)值進(jìn)行深度挖掘，成為數(shù)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)2030愿景及關(guān)鍵特性PART02數(shù)據(jù)存儲(chǔ)2030未來(lái)10年，數(shù)據(jù)的年復(fù)合增長(zhǎng)率接近40%，數(shù)據(jù)類型呈現(xiàn)多樣化，單一的存儲(chǔ)介質(zhì)難以滿足多樣化的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)需求，需要多元化的介質(zhì)來(lái)應(yīng)對(duì)存儲(chǔ)成本高、功耗大、持久性差等挑戰(zhàn)。海量多樣化數(shù)據(jù)促進(jìn)多元化先進(jìn)介質(zhì)和介質(zhì)應(yīng)用發(fā)展，結(jié)合智能化數(shù)據(jù)縮高速增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)量與緩慢增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)處理能力已成為數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的基本矛盾，數(shù)據(jù)存力與數(shù)據(jù)發(fā)展嚴(yán)重失衡。經(jīng)典的以CPU為核心的架構(gòu)理念將難以支撐海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理的需求，需要以數(shù)據(jù)為中心來(lái)實(shí)現(xiàn)整個(gè)架構(gòu)的重構(gòu)[12]。新體系架構(gòu)宏觀上存算分離，微觀上存算一體，通過(guò)高通量、超低時(shí)延和高擴(kuò)展的互聯(lián)總線，打破資源的邊界，形成處理器、內(nèi)存和存儲(chǔ)資源池化，以存補(bǔ)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)2030白皮書日益復(fù)雜的存儲(chǔ)系統(tǒng)已無(wú)法滿足新興多云應(yīng)用的智能化數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)需求，需要數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)邏輯與數(shù)據(jù)智能解耦。在未來(lái)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施中，存儲(chǔ)將具備數(shù)據(jù)感知、數(shù)據(jù)理解的新能力，支撐數(shù)據(jù)服務(wù)走向千行百業(yè)，數(shù)據(jù)持續(xù)增長(zhǎng)的存儲(chǔ)能耗，與全球低碳發(fā)展要求仍存在差距，對(duì)存儲(chǔ)的綠色低碳能力提出了新的要求。新節(jié)能材料、以光代電和動(dòng)態(tài)節(jié)能技術(shù)促進(jìn)芯片節(jié)能，新型液冷散熱和智能化的整機(jī)調(diào)控技術(shù)促進(jìn)整機(jī)節(jié)能，系統(tǒng)級(jí)多維度、智能化資源調(diào)控技術(shù)從數(shù)據(jù)全生命周期上實(shí)現(xiàn)減排，未來(lái)將 2030數(shù)據(jù)存儲(chǔ)原生安全圖2-1數(shù)據(jù)存儲(chǔ)2030六大關(guān)鍵特征綜上所述，未來(lái)存儲(chǔ)需要具備先進(jìn)介質(zhì)應(yīng)用、以數(shù)據(jù)為中心的體系架構(gòu)、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)原生安全、智能數(shù)據(jù)編織、數(shù)據(jù)即應(yīng)用、綠色低碳存儲(chǔ)共數(shù)據(jù)存儲(chǔ)2030愿景及關(guān)鍵特性預(yù)計(jì)到2030年，全球每年新增1YB的數(shù)據(jù)，其中有接近50ZB的價(jià)值數(shù)據(jù)需要存儲(chǔ)，相比2020年增長(zhǎng)23倍，要求存儲(chǔ)介質(zhì)必須具備大容量、高性價(jià)比、低能耗，以及高可靠、高擴(kuò)展、長(zhǎng)壽耐用和高安全性，同時(shí)要求存儲(chǔ)具有數(shù)據(jù)計(jì)算和分析能力，以便更魚與熊掌不可兼得，不同的介質(zhì)具有各自的優(yōu)劣勢(shì)，需要通過(guò)多種介質(zhì)組合來(lái)應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)。根據(jù)不同介質(zhì)的演進(jìn)趨勢(shì)，預(yù)計(jì)到2030年，介質(zhì)容量密度有望提升10倍，但相比存儲(chǔ)數(shù)據(jù)量23倍的增長(zhǎng)仍存在較大差距，需要介質(zhì)應(yīng)用創(chuàng)新來(lái)填數(shù)字時(shí)代1990s2030s2000s2010s2020s1990s2030s互聯(lián)網(wǎng)2.0互聯(lián)網(wǎng)2.0云數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速、元宇宙3D渲染90%70%50%10%30%個(gè)人PC數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速、元宇宙3D渲染90%70%50%10%30%個(gè)人PC行業(yè)智能數(shù)字孿生GBZBTBEBPB純冷歸檔數(shù)據(jù)活動(dòng)歸檔（溫冷）數(shù)據(jù)純冷歸檔數(shù)據(jù)活動(dòng)歸檔（溫冷）數(shù)據(jù)應(yīng)用數(shù)據(jù)應(yīng)用數(shù)據(jù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)圖2-2數(shù)據(jù)量增長(zhǎng)趨勢(shì)不同的數(shù)據(jù)對(duì)存儲(chǔ)介質(zhì)的要求不同，按訪問(wèn)頻率可將存儲(chǔ)熱數(shù)據(jù)：共占比約30%。其中，AIoT、邊緣計(jì)算、機(jī)器人和自動(dòng)駕駛等實(shí)時(shí)處理需要納秒級(jí)數(shù)據(jù)訪問(wèn)能力，屬于極熱數(shù)據(jù)，占總存儲(chǔ)容量的1.5%左右，需要極高性能的內(nèi)存型介質(zhì)；而銀行、電子商務(wù)等在線交易類業(yè)務(wù)，以及EDA等工業(yè)制造類業(yè)務(wù)也需要頻繁實(shí)時(shí)訪問(wèn)能力，屬于一般熱數(shù)據(jù)，容量將增長(zhǎng)超過(guò)35倍，需要高性能的存儲(chǔ)介質(zhì)。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)2030白皮書溫?cái)?shù)據(jù)：HPDA等數(shù)據(jù)密集型業(yè)務(wù)需要對(duì)大量數(shù)據(jù)做分析，沒(méi)有很高的訪問(wèn)頻率和實(shí)時(shí)性要求，但數(shù)據(jù)量占比達(dá)到60%，相比2020年預(yù)計(jì)增長(zhǎng)超過(guò)25倍。這部分?jǐn)?shù)據(jù)存儲(chǔ)除了要求大容量介質(zhì)外，對(duì)成本、功耗也極其敏感，需要高性價(jià)比的存儲(chǔ)介質(zhì)。冷數(shù)據(jù)：歷史文獻(xiàn)、國(guó)家檔案及其他一些法律規(guī)定的需要長(zhǎng)期存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)，平時(shí)極少訪問(wèn)，占比大約10%，容量增長(zhǎng)預(yù)計(jì)接近20倍。由于需要長(zhǎng)期存儲(chǔ)，可靠性要求變得更高多樣化的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)存儲(chǔ)介質(zhì)多樣化發(fā)展，在不同的應(yīng)用領(lǐng)域構(gòu)建競(jìng)爭(zhēng)力。其中，極熱數(shù)據(jù)內(nèi)存型介質(zhì)將以DRAM為主、SCM為輔，內(nèi)存的分級(jí)將成為新生態(tài)；熱數(shù)據(jù)介質(zhì)將全部使用NANDFlash，F(xiàn)lash閃存技術(shù)則會(huì)繼續(xù)向高密度、低時(shí)延演進(jìn)；在溫、冷數(shù)據(jù)介質(zhì)技術(shù)中，磁帶有望繼續(xù)向高密度、高并發(fā)方向演進(jìn)，光盤則會(huì)走向更隨著數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用的發(fā)展，需要處理的數(shù)據(jù)量將從當(dāng)前的GB級(jí)增長(zhǎng)至當(dāng)前，DRAM占據(jù)內(nèi)存型介質(zhì)的主流地位，由于20nm以下制程工藝的容量密度提升空間有限，未來(lái)10年將在10nm級(jí)別持續(xù)發(fā)展。隨著大數(shù)據(jù)集對(duì)大內(nèi)存需求的增加，SCM等新介質(zhì)技術(shù)的發(fā)展推動(dòng)內(nèi)存架構(gòu)走向多層次化，逐漸跟DRAM形成互補(bǔ)。2、SCM將持續(xù)開拓新場(chǎng)景基于新型材料和結(jié)構(gòu)的SCM能夠擁有與DRAM相媲美的性能，并具有持久化的新特征。在某些特定領(lǐng)域上，使用SCM實(shí)現(xiàn)的CIM內(nèi)存作為DRAM的補(bǔ)充，起到了很好的加速效果，并且未來(lái)圍繞SCM的新生態(tài)將不斷豐富。各種具有持久化能力的SCM介質(zhì)可以使高性能熱數(shù)據(jù)得到快速訪問(wèn)?，F(xiàn)有存儲(chǔ)系統(tǒng)中，處理器經(jīng)?；ㄙM(fèi)大量時(shí)間在IO等待上。未3、NANDFlash在3D堆疊的方向持續(xù)演進(jìn)，加速替代HDD相比于HDD，SSD在性能、功耗、容量上具有明顯優(yōu)勢(shì)，在ToC場(chǎng)景下的HDD已經(jīng)被SSD替代，而在ToB的場(chǎng)景下的HDD也有望被加速替數(shù)據(jù)存儲(chǔ)2030愿景及關(guān)鍵特性業(yè)界采用增加堆疊層數(shù)的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)SSD的代次演進(jìn)，從而提升單位硅片面積的存儲(chǔ)容量，降低單位存儲(chǔ)空間的成本。但隨著堆疊層數(shù)的增加，堆疊memoryhole的深寬比（孔的深度與孔徑的比例）增大，對(duì)蝕刻以及沉積的工藝帶來(lái)了更高的挑戰(zhàn)，從而限制了層數(shù)的持續(xù)增加。為了進(jìn)一步提升存儲(chǔ)密度，提升NAND陣列的有效面積占比，未來(lái)CMOS外圍電路與NAND陣列堆疊的YMTCXtackingTM圖2-33DNAND原理通過(guò)堆疊和3D立體架構(gòu)，預(yù)計(jì)2030年單位芯片面積的容量密度相比2021年有望增加10倍。但受技術(shù)的復(fù)雜性、工藝良率等因素影響，SSD成本卻難以下降10倍。反而由于工藝的影響、內(nèi)部布線的干擾和密度的增加，SSD的底層誤碼率可能進(jìn)一步惡化，按照SSD和HDD的技術(shù)演進(jìn)趨勢(shì)，預(yù)計(jì)到2030年，HDD的成本優(yōu)勢(shì)依然存在，這使得HDD在注重性價(jià)比的溫?cái)?shù)據(jù)存儲(chǔ)場(chǎng)景中依然是主流介質(zhì)[14]。HDD的技術(shù)主要向提升密度的方向演進(jìn)，由于HDD的磁記錄只能附著在基板的表面，密度提升只能通過(guò)增加碟片數(shù)和提升磁密度來(lái)構(gòu)建，受HDD形態(tài)和超順磁性限制，當(dāng)前HDD的容量密度已經(jīng)接近極限，短期HDD密度的提升將向著突破形態(tài)限制和突破超順磁性限制的方向演進(jìn)，比如超厚HDD，能量輔助磁記錄技術(shù)（HAMR、MAMR）等[15]，長(zhǎng)期技術(shù)演進(jìn)則包括磁記錄技術(shù)的到2030年，冷數(shù)據(jù)介質(zhì)將仍然以磁帶和光盤為主。光盤具備高可靠性、長(zhǎng)壽命、對(duì)存儲(chǔ)環(huán)境要求低的特點(diǎn)，更適合做為超長(zhǎng)周期冷數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，而磁帶則主要用于中長(zhǎng)期的冷數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能世界時(shí)代，數(shù)據(jù)變得更熱，相應(yīng)的，對(duì)冷數(shù)據(jù)介質(zhì)也2222數(shù)據(jù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)2030白皮書磁帶記錄是通過(guò)磁帶介質(zhì)順序卷帶的方式實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的一類技術(shù)。磁帶通常使用空間折疊方法實(shí)現(xiàn)容量擴(kuò)展。以LTO-9為例，其介質(zhì)記錄面積是同期HDD的100倍。當(dāng)前磁帶容量密度僅為HDD的1/100，未來(lái)有望通過(guò)突破磁疇微縮、高精度伺服控制和超低誤碼率的磁信道編碼技術(shù)，實(shí)現(xiàn)其容量超過(guò)HDD約100倍以上。磁盤臂裝置磁盤臂裝置SupplyReelTake-UpReelSupplyReelTapeHubTapePlatters(BeneathTapePlatters(BeneathReels)CapstanEraseHeadRecordHeadEraseHeadRecordHeadIdlerrollerHead圖2-4磁存儲(chǔ)原理（磁盤、磁帶）磁帶的線性運(yùn)動(dòng)可以使用更多的磁頭并發(fā)讀寫，當(dāng)前LTO-932個(gè)磁頭并發(fā)帶寬已超越HDD1倍以上，未來(lái)有望實(shí)現(xiàn)超越HDD10倍以上。從工作原理上看，磁帶在順序讀寫方面有優(yōu)勢(shì)，但隨機(jī)讀寫時(shí)磁頭的定位時(shí)間隨容量而增加，影響數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性訪問(wèn)[16]。未來(lái)，一方面可通過(guò)帶寬優(yōu)勢(shì)換取時(shí)間，另一方面可通過(guò)數(shù)據(jù)的布局和調(diào)度算法進(jìn)一步提升數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)訪問(wèn)性能。從材料上看，磁帶壽命受存儲(chǔ)環(huán)境溫度影響明顯，當(dāng)溫度處于35~40度時(shí)，磁帶存儲(chǔ)壽命會(huì)下降數(shù)倍，增加數(shù)據(jù)丟失風(fēng)險(xiǎn)。未來(lái)需進(jìn)一步探索新2、光存儲(chǔ)介質(zhì)技術(shù)光存儲(chǔ)介質(zhì)技術(shù)未來(lái)將朝著大容量、低成本的方向發(fā)展。當(dāng)前光存儲(chǔ)的主流技術(shù)是藍(lán)光存儲(chǔ)，它最初用于消費(fèi)領(lǐng)域，但容量只有500GB/disc，單個(gè)光頭吞吐率只有40+MB/s[17]。未來(lái)光存儲(chǔ)將在超分辨、多階、多維、鏡面超多層以及體材料等技術(shù)上實(shí)現(xiàn)突破，將光存儲(chǔ)容量提升到300~700TB/disc，將吞吐率提升到百M(fèi)B/s。在20年內(nèi)，單盤容量有望達(dá)到百TB。2323數(shù)據(jù)存儲(chǔ)2030愿景及關(guān)鍵特性超分辨光存儲(chǔ)技術(shù)：光存儲(chǔ)通過(guò)激光照射記錄材料，使其發(fā)生物理化學(xué)變化來(lái)記錄信息。縮減波長(zhǎng)和提升數(shù)值孔徑可實(shí)現(xiàn)激光光斑變小，提升光存儲(chǔ)記錄密度，而波長(zhǎng)和孔徑的大小受衍射極限的限制，未來(lái)有望通過(guò)多束光疊加干涉超越衍射極限，進(jìn)一步提多維/多階記錄光存儲(chǔ)：多維度光可突破單維度光只能記錄單bit的限制，實(shí)現(xiàn)多bits信息記錄。目前正在研究中的技術(shù)是由存儲(chǔ)介質(zhì)三維空間、偏振和光強(qiáng)度的五維光存儲(chǔ)，未來(lái)有望解決光信號(hào)的空間干擾問(wèn)題，向六維及以上維度發(fā)展，實(shí)現(xiàn)容量密度的進(jìn)一圖2-5光存儲(chǔ)原理多層/體記錄光存儲(chǔ)：通過(guò)單光盤層數(shù)的疊加可實(shí)現(xiàn)光存儲(chǔ)密度提升，如藍(lán)光存儲(chǔ)已實(shí)現(xiàn)六層商用，未來(lái)有望解決層間光干擾問(wèn)題，向數(shù)十上百層方向發(fā)展。全息光記錄采用相變體材料，可在存儲(chǔ)介質(zhì)體內(nèi)部實(shí)現(xiàn)不同層和不同角度的信息記錄，通過(guò)多層和體記錄技術(shù)疊加，光存儲(chǔ)可向更高密度演進(jìn)，有望突破百TB/disc的容量密度。伺服驅(qū)動(dòng)技術(shù)：光驅(qū)包含激光器和光電調(diào)制設(shè)備，目前在多維光存儲(chǔ)中使用的飛秒激光器和光電調(diào)制設(shè)備成本較高。隨著飛秒激受半導(dǎo)體制造工藝和介質(zhì)結(jié)構(gòu)物理極限的限制，SSD、DRAM等介質(zhì)的集成度無(wú)法持續(xù)提升，未來(lái)可通過(guò)Wafer級(jí)創(chuàng)新、Chiplet級(jí)創(chuàng)新、接口和協(xié)議創(chuàng)新來(lái)進(jìn)一步提升介質(zhì)密度和壽命，降低介質(zhì)功耗，增強(qiáng)介質(zhì)的可靠性。Wafer級(jí)創(chuàng)新：Die-On-Board（DOB）技術(shù)可以將存儲(chǔ)顆?；蛐酒傻诫娐钒迳?，提供更高的密度和更好的性能。Wafer-Scale技術(shù)直接使用多個(gè)NANDDie的晶圓而無(wú)需對(duì)晶圓進(jìn)行切割和封裝，實(shí)現(xiàn)更高密度、更快速度和更高可靠性。當(dāng)前Wafer-Scale技術(shù)還不成熟，需要解決超大芯片的制造、芯片的功能管理和監(jiān)控、跨芯片連接、芯片散熱、可靠性管理等問(wèn)題。未來(lái)，有望采用先進(jìn)的工藝技術(shù)、創(chuàng)新的芯片設(shè)計(jì)方法、智能測(cè)試手段等，在保持高密度和低能耗優(yōu)勢(shì)的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)更高容量和2424數(shù)據(jù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)2030白皮書Chiplet級(jí)創(chuàng)新：Chiplet可以將不同功能模塊集成在單獨(dú)封裝的芯片中，實(shí)現(xiàn)更好的靈活性和擴(kuò)展性、更優(yōu)秀的性能和功率效率。當(dāng)前Chiplet技術(shù)仍然面臨著芯片間通信和同步、緩存一致性、傳輸速率匹配等多方面的技術(shù)挑戰(zhàn)。未來(lái)，有望通過(guò)智能化控制算法、高效的芯片緩存一致性協(xié)議、存儲(chǔ)介質(zhì)內(nèi)部封裝處理器、異構(gòu)處理器和加速器等技術(shù)，將計(jì)算芯片和介質(zhì)芯片封裝在一起，構(gòu)建存算一體的Chiplet介質(zhì)，實(shí)現(xiàn)高性能、低功耗、易擴(kuò)展。接口和協(xié)議創(chuàng)新：隨著介質(zhì)走向多元化，多種介質(zhì)接口間數(shù)據(jù)傳輸存在較大的協(xié)議轉(zhuǎn)換開銷，在性能、安全、通用性上有較大的改進(jìn)空間。ZNS（ZoneNamespace）是用于閃存設(shè)備的高速存儲(chǔ)協(xié)議，支持基于更小數(shù)據(jù)塊的高效空間管理，緩解了SSD設(shè)備性能的不平衡問(wèn)題，提高了SSD的垃圾回收和數(shù)據(jù)遷移等方面的性能，目前需要解決兼容性、應(yīng)用遷移等問(wèn)題。Plog用于數(shù)據(jù)持久化的存儲(chǔ)管理，可跨越多種存儲(chǔ)介質(zhì)，在不同存儲(chǔ)系統(tǒng)之間傳輸和處理數(shù)據(jù)。Plog協(xié)議通過(guò)自動(dòng)重傳和自我修復(fù)機(jī)制，確保數(shù)據(jù)的一致性、可靠性和完整性，提高數(shù)據(jù)傳輸和訪問(wèn)效率。未來(lái)，隨著多元化介質(zhì)技術(shù)的不斷發(fā)展，需要定義新型高性能接口數(shù)據(jù)編碼技術(shù)包含縮減數(shù)據(jù)量的壓縮編碼(Sayood,2017)、抗數(shù)據(jù)錯(cuò)誤的糾錯(cuò)編碼以及抗數(shù)據(jù)丟失的糾刪編碼(Peterson,Peterson,Weldon,&Weldon,1972)，是支撐存的下(空間)以及存的久(時(shí)間)的核心技術(shù)之一。未來(lái)面對(duì)海量多元的存儲(chǔ)數(shù)據(jù)以及介質(zhì)融合的存儲(chǔ)系統(tǒng)，通過(guò)智能化數(shù)據(jù)壓縮、聯(lián)合編碼、智能化數(shù)據(jù)分類，有望突破數(shù)據(jù)編碼技術(shù)，實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)有效容量提H(p)+D(H(p)+D(pllq)≤Epl(x)<H(p)+D(pllq)+1圖2-6無(wú)損數(shù)據(jù)壓縮的理論2525數(shù)據(jù)存儲(chǔ)2030愿景及關(guān)鍵特性智能數(shù)據(jù)壓縮：數(shù)據(jù)壓縮是按照特定的編碼機(jī)制用短比特?cái)?shù)據(jù)表示信息的過(guò)程。在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，有損壓縮編碼和無(wú)損壓縮編碼并存。當(dāng)前的有損編碼還無(wú)法打破經(jīng)典的率失真理論，未來(lái)需要探索語(yǔ)義提取和語(yǔ)義壓縮技術(shù)，擴(kuò)展率失真函數(shù)，建立新的理論體系，實(shí)現(xiàn)有損壓縮的技術(shù)突破；業(yè)界主流的無(wú)損壓縮方法以LZ和熵編碼為核心，在面對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)壓縮方面壓縮效果欠佳?；拇蟮膯?wèn)題，未來(lái)有望通過(guò)遷移學(xué)習(xí)、元學(xué)習(xí)、大模型等技術(shù)提升模型泛化能力和算法效率，實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)系統(tǒng)中縮減率數(shù)倍提升。1111221圖2-7數(shù)據(jù)重刪的基本原理數(shù)據(jù)重刪:重復(fù)數(shù)據(jù)刪除技術(shù)（簡(jiǎn)稱“重刪”）是通過(guò)數(shù)據(jù)塊級(jí)別的內(nèi)容識(shí)別，實(shí)現(xiàn)重復(fù)數(shù)據(jù)塊刪除的一類技術(shù)。隨著處理器技術(shù)和新型存儲(chǔ)介質(zhì)的出現(xiàn)，重刪技術(shù)正逐漸從離線走向在線處理，數(shù)據(jù)重刪的粒度也在不斷縮小，從早期的文件級(jí)重刪發(fā)展為近期的字節(jié)級(jí)相似重刪，對(duì)于系統(tǒng)的算力和IO吞吐率提出了更高的挑戰(zhàn)。面向海量多元化數(shù)據(jù)重刪，在高維數(shù)據(jù)場(chǎng)景相比結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)場(chǎng)景重刪率還有數(shù)量級(jí)的差距，未來(lái)隨著應(yīng)用語(yǔ)義重刪技術(shù)的發(fā)展，有望從根本上解決非0101010101010101 1100110001100011 01010101010101010101重刪壓縮糾刪0101檢錯(cuò)01010糾錯(cuò)0101011 10101010101010101010 1010101001010011 10101010001100110011 0011001100011011 00110011 聯(lián)合編碼 圖2-8數(shù)據(jù)聯(lián)合編碼數(shù)據(jù)聯(lián)合編碼：香農(nóng)的分離理論(Shannon,1948)證明了在碼長(zhǎng)趨于無(wú)窮的前提下信源編碼與信道編碼分開設(shè)計(jì)可達(dá)到整體系統(tǒng)最優(yōu)，在有限碼長(zhǎng)的場(chǎng)景下，聯(lián)合信源編碼與信道編碼可能取得增益(Jiang&Bruck,2008)。未來(lái)通過(guò)設(shè)計(jì)聯(lián)合編碼可實(shí)現(xiàn)更CacheCacheDRAMDRAMSCMFlashHDD/TAPE壓縮算法：ZSTD，LZMA，GZIPSCMFlashHDD/TAPE壓縮算法：ZSTD，LZMA，GZIP…糾錯(cuò)算法：MDS，LDPC，BCH，CRC…糾刪算法：MDS，LRC…圖2-9智能分類2626數(shù)據(jù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)2030白皮書智能化數(shù)據(jù)分級(jí)分類：存儲(chǔ)是一個(gè)介質(zhì)多元化和層次化介質(zhì)的系統(tǒng)，不同介質(zhì)的可靠性、延遲、帶寬和成本差異較大，需要選擇與之匹配的數(shù)據(jù)編碼算法(Kim,Gupta,Urgaonkar,Berman,&Sivasubramaniam,2011)（壓縮、糾錯(cuò)、以及糾刪）。未來(lái)需要突破智能化的數(shù)據(jù)分類技術(shù)實(shí)現(xiàn)不同的數(shù)據(jù)編碼與介質(zhì)的最優(yōu)匹配，提升數(shù)據(jù)在大數(shù)據(jù)、人工智能、HPC、IOT等新型數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用的推動(dòng)下，數(shù)據(jù)量爆炸增長(zhǎng)，年復(fù)合增長(zhǎng)率近40%，其中熱數(shù)據(jù)占比將超過(guò)30%；另一方面，摩爾定律、Dennard縮放定律的放緩，CPU性能年化增長(zhǎng)降低至3.5%。高速增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)與緩慢增長(zhǎng)的數(shù)在傳統(tǒng)的以CPU為中心的數(shù)據(jù)中心架構(gòu)中，業(yè)務(wù)在空間、時(shí)間的不均勻性導(dǎo)致本地存儲(chǔ)資源利用率低，本地內(nèi)存、存儲(chǔ)閑置率超過(guò)50%[19]。另外，數(shù)據(jù)的移動(dòng)、數(shù)據(jù)格式的反復(fù)轉(zhuǎn)換消耗了大量CPU時(shí)間，使得數(shù)據(jù)處理效率低下。CPUcoreL1/L2/L3CachecorecoreCPUcoreL1/L2/L3CachecorecoreCPUcoreL1/L2/L3CachecorecoreCPUcoreL1/L2/L3CachecorecoreDRAMDRAM（load/store)DRAMDRAM（load/store)DRAMDRAM（file（file&block)序列化/反序列化SSD/HDDSSD/HDDSSD/HDDSSD/HDDIP網(wǎng)絡(luò)圖2-10以CPU為中心的架構(gòu)現(xiàn)有數(shù)據(jù)中心架構(gòu)存儲(chǔ)、計(jì)算資源利用效率低下，為了提升數(shù)據(jù)處理效率和存儲(chǔ)資源利用率，未來(lái)數(shù)據(jù)中心架構(gòu)需要從“以CPU1）在宏觀上存算分離，計(jì)算、存儲(chǔ)資源獨(dú)立部署，通過(guò)高通量[20]數(shù)據(jù)總線互聯(lián)，統(tǒng)一內(nèi)存語(yǔ)義訪問(wèn)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)計(jì)算、存儲(chǔ)資源解2）在微觀上存算一體，圍繞數(shù)據(jù)，近數(shù)據(jù)處理，減少數(shù)據(jù)非必要移動(dòng)，在數(shù)據(jù)產(chǎn)生的邊緣、數(shù)據(jù)流動(dòng)的網(wǎng)絡(luò)中、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)中數(shù)據(jù)存儲(chǔ)2030愿景及關(guān)鍵特性存算分離不再局限于CPU與SSD、HDD外部存儲(chǔ)解耦，而是徹底打破各類計(jì)算存儲(chǔ)硬件資源的邊界，將其組建為彼此獨(dú)立的硬件資源池（例如CPU池、DPU池、內(nèi)存池、閃存池等），實(shí)現(xiàn)各類硬件的彈性擴(kuò)展及靈活共享。存算分離架構(gòu)具備三個(gè)特征：file、block@NOFKV、arrow@CXL直出容器FS和分布式EC，卸載本地布局fs、block@RDMA云硬盤分布式DB數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)數(shù)倉(cāng)搜索服務(wù)容器存儲(chǔ)辦公虛擬化云硬盤分布式DB數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)數(shù)倉(cāng)搜索服務(wù)容器存儲(chǔ)辦公虛擬化KVM/DockerBlockerBlockerAPPAPPLocalFSAPPAPPXXXXMySQLKV/FSHadoopSparkKVM/DockerBlockerBlockerAPPAPPLocalFSAPPAPPXXXXMySQLKV/FSHadoopSpark高通量數(shù)據(jù)總線高通量數(shù)據(jù)總線（對(duì)等互聯(lián)、統(tǒng)一協(xié)議、統(tǒng)一語(yǔ)義）CSICSICSICSICSICSICSICSICSICSICSICSIDPUDPUDPUDPUDPUDPUHDDDPUDPUDPUDPUDPUDPUHDD池圖2-11存算分離架構(gòu)新型存算分離架構(gòu)將服務(wù)器本地盤拉遠(yuǎn)構(gòu)成無(wú)盤化（diskless）服務(wù)器和遠(yuǎn)端存儲(chǔ)池，同時(shí)還通過(guò)遠(yuǎn)程內(nèi)存池?cái)U(kuò)展本地內(nèi)存，實(shí)現(xiàn)了真正意義上的存算解耦，可極大提升存儲(chǔ)資源利用率。業(yè)務(wù)使用時(shí)，可根據(jù)應(yīng)用需求選擇不同性能、容量的虛擬盤及池化內(nèi)存空間。首先，存儲(chǔ)資源池化可以避免本地存儲(chǔ)空間超配造成的空間浪費(fèi)；其次，資源池化可避免數(shù)據(jù)跨總線和跨設(shè)備流動(dòng)，減少數(shù)據(jù)移動(dòng)，提升性能，降低功耗；最后，當(dāng)服務(wù)器出現(xiàn)故障或通過(guò)NVMeoverRDMA網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)外存SDD池化，為遠(yuǎn)端訪問(wèn)SSD提供本地一致的訪問(wèn)性能。未來(lái)有望通過(guò)新型內(nèi)存型網(wǎng)絡(luò)（如CXL、UnifiedBus）、內(nèi)存介質(zhì)智能分級(jí)和內(nèi)存統(tǒng)一編址等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)內(nèi)存池化，十倍擴(kuò)展內(nèi)存容量，降低應(yīng)用2828數(shù)據(jù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)2030白皮書傳統(tǒng)應(yīng)用通過(guò)文件、對(duì)象、塊接口訪問(wèn)數(shù)據(jù)，IO棧協(xié)議厚重，IO開銷超過(guò)30%。采用內(nèi)存語(yǔ)義和內(nèi)存數(shù)據(jù)格式訪問(wèn)接口，可實(shí)現(xiàn)IO零開銷、格式零轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)零流動(dòng)。當(dāng)前，內(nèi)存語(yǔ)義訪問(wèn)仍面臨應(yīng)用數(shù)據(jù)訪問(wèn)接口生態(tài)、內(nèi)存語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)標(biāo)準(zhǔn)化的挑戰(zhàn)，未來(lái)有望形成統(tǒng)一的內(nèi)存語(yǔ)義標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議，實(shí)現(xiàn)內(nèi)存語(yǔ)義的數(shù)傳統(tǒng)互聯(lián)總線以CPU為中心，CPU成為系統(tǒng)瓶頸，系統(tǒng)無(wú)法大規(guī)模擴(kuò)展；協(xié)議類型七國(guó)八制，協(xié)議反復(fù)轉(zhuǎn)換，影響系統(tǒng)效率；不同設(shè)備不同通信語(yǔ)義，數(shù)據(jù)格式反復(fù)轉(zhuǎn)換，造成額外開銷。需要定義高通量數(shù)據(jù)總線，支持設(shè)備對(duì)等互訪，消除協(xié)議轉(zhuǎn)換，簡(jiǎn)1）對(duì)等互聯(lián)：打破以CPU為中心的主從結(jié)構(gòu)，CPU、DPU、存儲(chǔ)對(duì)等互聯(lián)，數(shù)據(jù)訪問(wèn)不再經(jīng)過(guò)CPU，異構(gòu)多樣數(shù)據(jù)處理設(shè)備2）統(tǒng)一協(xié)議：抽象設(shè)備內(nèi)、機(jī)柜內(nèi)、數(shù)據(jù)中心不同通信需求，制定統(tǒng)一基礎(chǔ)協(xié)議功能，實(shí)現(xiàn)在處理器與存儲(chǔ)、不同存儲(chǔ)設(shè)備之間3）統(tǒng)一語(yǔ)義：把不同訪問(wèn)需求抽象成統(tǒng)一的訪問(wèn)語(yǔ)義，支持實(shí)現(xiàn)跨系統(tǒng)、跨不同類型設(shè)備數(shù)據(jù)4）高通量：?jiǎn)伪PSSD帶寬將演進(jìn)到25GB/s，內(nèi)存支持100GB/s寬帶，<50ns時(shí)延，新型總線需要實(shí)現(xiàn)SSD、內(nèi)存、處理器互聯(lián)，以及擴(kuò)展到機(jī)架間互聯(lián)，同時(shí)滿足大塊數(shù)據(jù)傳輸高帶寬和小塊數(shù)據(jù)傳輸?shù)蜁r(shí)延需求，未來(lái)總線需要支持TB/s級(jí)帶寬，10ns在以數(shù)據(jù)為中心處理范式中，數(shù)據(jù)處理由通用計(jì)算走向數(shù)據(jù)處理專業(yè)化，由數(shù)據(jù)搬移到處理器走向近數(shù)據(jù)布置算力，在靠近數(shù)據(jù)的地方，以最合適的算力來(lái)處理數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)產(chǎn)生的邊緣、在數(shù)據(jù)移動(dòng)中、在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中就近完成數(shù)據(jù)處理。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)作為數(shù)據(jù)載體，不僅提供數(shù)據(jù)存取服務(wù)，還提供近數(shù)據(jù)處理加速服務(wù)，數(shù)據(jù)就近處理有三種主要方式：多樣化存算融合、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用應(yīng)用應(yīng)用應(yīng)用減少90%數(shù)據(jù)移動(dòng)DPU網(wǎng)存協(xié)同DPU網(wǎng)存協(xié)同ECEC存儲(chǔ)存儲(chǔ)圖2-12存算融合原理2929數(shù)據(jù)存儲(chǔ)2030愿景及關(guān)鍵特性存算融合是通過(guò)算子下推到存儲(chǔ)器內(nèi)部或存儲(chǔ)模塊上移到處理器內(nèi)部來(lái)減少數(shù)據(jù)搬移，解決網(wǎng)絡(luò)時(shí)延和帶寬瓶頸，提升數(shù)據(jù)處理效率的一類技術(shù)。存算融合包括存算集成和存算一體[21]。存算集成（SCI）是在存儲(chǔ)部件上，集成指令運(yùn)算單元和算子單元，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)預(yù)處理。例如，在SSD內(nèi)、內(nèi)存上增加固化的數(shù)據(jù)預(yù)處理單元（如壓縮、編碼引擎），實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理加速功能?；蛟谔幚砥鲀?nèi)部集成較大容量存儲(chǔ)器來(lái)減少數(shù)據(jù)訪問(wèn)，最終提升數(shù)據(jù)處理效率。未來(lái)，面向前一種場(chǎng)景，如何定義高效的前向兼容指令集、新的算子抽象，仍面臨巨大挑戰(zhàn)，有望通過(guò)共性指令集研究和自定義算子，實(shí)現(xiàn)通用場(chǎng)景下數(shù)據(jù)的高效處理。存算一體（CIM）是采用非馮諾依曼架構(gòu)，基于存儲(chǔ)單元與計(jì)算邏輯合一，打破計(jì)算和存儲(chǔ)的邊界，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理過(guò)程中極少數(shù)據(jù)搬運(yùn)，相比傳統(tǒng)馮諾依曼架構(gòu)提升十倍以上的能效。由于當(dāng)前承載介質(zhì)的局限性，在數(shù)模轉(zhuǎn)化的效率、計(jì)算的精度和規(guī)模上仍面臨巨大挑戰(zhàn)，未來(lái)有望通通過(guò)網(wǎng)絡(luò)感知存儲(chǔ)的語(yǔ)義，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù)的卸載和數(shù)據(jù)流的調(diào)度，提升數(shù)據(jù)訪問(wèn)性能，加速數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)。當(dāng)前已經(jīng)在存儲(chǔ)訪問(wèn)協(xié)議卸載（文件協(xié)議、對(duì)象協(xié)議、KV鍵值卸載等）、加速存儲(chǔ)IO（數(shù)據(jù)直通、IO零拷貝）、卸載數(shù)據(jù)布局（索引卸載等）等方向上展示出巨大的應(yīng)用潛力。通過(guò)智能網(wǎng)卡可以實(shí)現(xiàn)靈活的存儲(chǔ)業(yè)務(wù)卸載，但仍面臨編程友好性和運(yùn)行效率挑戰(zhàn)，未來(lái)有望通過(guò)定義高效的存儲(chǔ)算子，實(shí)現(xiàn)靈活性和高性能兼得。通過(guò)與網(wǎng)絡(luò)協(xié)同，卸載主機(jī)數(shù)據(jù)處理的開銷，比如安全類數(shù)據(jù)處理(比如SHA256、格密碼)、數(shù)據(jù)壓縮類數(shù)據(jù)處理（ZSTD、LZ、CDC）、數(shù)據(jù)保護(hù)類（EC）、數(shù)據(jù)分析類（Scan、Filter、Merge等）等操作不再由通用處理器負(fù)責(zé)，隨數(shù)據(jù)流卸載到專用數(shù)據(jù)處理器。以DPU為代表的專業(yè)數(shù)據(jù)處理器具備成本更低、功耗更低、即插即用、即換即用等獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，數(shù)據(jù)流動(dòng)中加速數(shù)據(jù)處理，釋放通用處理器算力，倍數(shù)級(jí)提升大數(shù)據(jù)、HPC、數(shù)據(jù)庫(kù)等應(yīng)用性能。3030數(shù)據(jù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)2030白皮書數(shù)據(jù)作為新型生產(chǎn)要素價(jià)值日益凸顯，其作為高價(jià)值目標(biāo)所面臨的攻擊面和攻擊強(qiáng)度越來(lái)越大，當(dāng)前基于邊界的被動(dòng)防御體系無(wú)法滿足未來(lái)數(shù)據(jù)安全的需求[22]。在數(shù)據(jù)價(jià)值釋放過(guò)程中，針對(duì)數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)需求日益旺盛，圍繞數(shù)據(jù)“可用不可見(jiàn)、可見(jiàn)不可得”的隱私計(jì)算在充分保護(hù)數(shù)據(jù)和隱私安全的前提下，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)價(jià)值的轉(zhuǎn)化與釋放。數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)是釋放數(shù)據(jù)價(jià)值的必要途徑和手段，由于數(shù)據(jù)可復(fù)制性、可共享、可無(wú)限供給，因此在流轉(zhuǎn)過(guò)程中如何保證數(shù)據(jù)所有權(quán)、使用權(quán)和控制權(quán)得到有效保護(hù)，是當(dāng)前數(shù)據(jù)安全攻防態(tài)勢(shì)研究表明，當(dāng)前的被動(dòng)防御安全體系無(wú)法有效抵御勒索等病毒攻擊，需要從數(shù)據(jù)安全態(tài)勢(shì)感知、數(shù)據(jù)時(shí)間線旅行、原生防篡改、多維聯(lián)動(dòng)響應(yīng)等多個(gè)技術(shù)方向圖2-13主動(dòng)數(shù)據(jù)保護(hù)數(shù)據(jù)安全態(tài)勢(shì)感知：數(shù)據(jù)安全態(tài)勢(shì)感知技術(shù)是在一定的時(shí)間范圍內(nèi)采集數(shù)據(jù)訪問(wèn)行為、數(shù)據(jù)信息熵、數(shù)據(jù)內(nèi)在關(guān)聯(lián)、數(shù)據(jù)分布等特征，結(jié)合大數(shù)據(jù)分析技術(shù)動(dòng)態(tài)度量與評(píng)估數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)和威脅，支撐后續(xù)自主防御決策和行動(dòng)。當(dāng)前業(yè)界的主要痛點(diǎn)是如何做到高效精準(zhǔn)的威脅檢測(cè)與態(tài)勢(shì)感知能力、對(duì)威脅的動(dòng)態(tài)評(píng)估能力不足等問(wèn)題，未來(lái)有望通過(guò)海量數(shù)據(jù)的采樣理論、異構(gòu)數(shù)據(jù)的融合處理、不完全信息條件下的活動(dòng)辨識(shí)等方向的研究，逐步提高檢測(cè)的準(zhǔn)確度和性能，數(shù)據(jù)時(shí)間線旅行：數(shù)據(jù)在遭到內(nèi)外部攻擊損壞后，數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施需要具備在最短時(shí)間內(nèi)將受損數(shù)據(jù)恢復(fù)到任意歷史時(shí)間點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)零丟失的能力，同時(shí)為了實(shí)現(xiàn)攻擊溯源，必須具備最細(xì)粒度的數(shù)據(jù)重放能力，支撐數(shù)據(jù)安全策略的調(diào)整與優(yōu)化。當(dāng)前業(yè)界的主要挑戰(zhàn)是快速精確定位受損數(shù)據(jù)的時(shí)間點(diǎn)、自動(dòng)化行為溯源等問(wèn)題，未來(lái)有望通過(guò)IO級(jí)數(shù)據(jù)