中国信通院：
《先进存力中心研究报告（2025年）》

（完整版.pdf ）
以下仅展示部分内容
下载方式见文末

? 开篇：为什么"存力"成为数字经济新引擎？

在数字经济蓬勃发展的时代背景下，数据已成为基础性战略资源和关键生产要素。然而，一个严峻的现实摆在面前：我国数据生产量逐年激增，但存力建设却略显滞后，大量数据"应存未存"的现象依然存在。与此同时，数据作为AI三大核心要素之一，其规模与质量直接影响AI技术的应用与发展。

正是在这样的背景下，先进存力中心应运而生——它不仅是新型信息基础设施的重要组成部分，更是推动数据资源积累、数据资产转化、数据资本流通的关键枢纽，对于促进数字经济与实体经济深度融合具有深远意义。

?️ 一、先进存力中心的"1+4+N"架构体系

先进存力中心采用创新的"1+4+N"架构体系，构建起完整的数据服务生态：

1个先进存力底座

这是整个体系的根基，支撑海量数据的汇聚、存储、管理与流通，具备高可靠、高性能、高安全、绿色低碳四大核心特征。

4大核心服务能力

• 数据可信托管：实现跨域数据高效汇聚，保障全局数据可视、可管、可用

• 数据治理中心：通过统一管理与合规开放，将分散数据转化为可信、可用的公共资产

• 数据供给与流通中心：构建软硬协同的可信数据空间，保证数据资产的安全流通

• 数据开发与加工中心：在本地安全环境内将原始数据加工为可复用的数据服务

N个应用场景

赋能工业制造、城市治理、现代农业、智能汽车、金融服务、医疗健康等千行百业，实现"规模聚数、高效治数、安全供数、产业用数"的完整闭环。

? 二、触目惊心的数据现状：我们正面临"数据流失"危机

根据《全国数据资源调查报告》的连续两年数据披露，我国数据存储面临严峻挑战：

2023年至2024年关键数据对比：

• 数据年产量：从32.85 ZB激增至41.06 ZB，增速高达25%

• 数据存储总量：从1.73 ZB提升至2.09 ZB，增速20.81%

• 数据留存率：从2.89%下滑至2.80%，同比下降3.15%

• 存储空间利用率：从59%升高至61%，剩余可用空间被进一步压缩

核心问题：数据存储增量明显落后于数据生产速度，意味着出现严重的"存力缺口"。大量有价值的数据因未能及时存储而永久流失，成为"数据废料"。

政策目标：《算力基础设施高质量发展行动计划》已将2025年目标锁定为——存力规模达到1800EB、先进存储占比30%、重点行业灾备覆盖率100%。这标志着我国存力建设正从"大体量"迈向强韧性、绿色化、高安全的全新阶段。

? 三、先进存力中心的三大战略意义

（一）多源多模态数据资源高效汇聚

先进存力中心通过联合业界多方主体，深度结合行业数据特点，以自身先进存储技术、数据加密算法和多样化治理手段为基础，充分积累数据资源，突破数据管理困境，加速推进我国从"数字大国"迈向"数字强国"。

更重要的是，它助力构建全国一体化数据市场，实现数据资源优化配置与高效利用，围绕国家算力枢纽节点建设区域数据体系，未来形成覆盖全国的中心节点，实现数据跨域流通。

（二）助力数据要素价值进一步释放

数据资源高效治理，为行业智能化转型提供关键力量。先进存力中心将汇聚的行业数据进行标准化处理和质量把控，为通用人工智能发展以及行业应用提供丰富、多样的训练语料，推动AI技术在各行业的深度应用。

AI数据集构建，为打造人工智能强国夯实数据基础。通过部署数据清洗、标注、特征融合等数据科学工具，将内部存储的大量行业数据资源转化为用于AI训练的高质量数据集，为人工智能模型训练提供精准、丰富的"养料"。

（三）为算力中心提供数据资源保障

先进存力中心与算力中心形成"以存汇数，以数促算"的协同发展格局。通过存算资源协同调度，为算力中心提供低延迟、高吞吐的数据流，提升资源利用率。

在任务启动前，提前完成数据格式转换与副本优化；在任务运行阶段，通过预置副本策略降低跨域访问延迟。这将先进存力中心从"先存后算"的数据资源仓库，升级为与算力中心任务耦合的外部存储与数据资源调度平台，共同构筑高效、弹性、绿色的新一代信息基础设施。

? 四、八大关键技术：构建先进存力的技术护城河

1. 全闪存储架构建设——突破数据应用效能瓶颈

闪存介质结合先进算法，提供高可靠、高性能、高效率的存储方案。全闪化建设具有显著的高性能、低延迟和高可靠性特点，适用于高并发、大规模数据处理等要求严格的应用场景。

面向人工智能大模型训练和推理场景，全闪存系统能够满足其对海量数据高效读写的要求，确保数据资源的高效供给。同时，全闪介质具备更高的能效比，符合先进存力中心绿色节能和可持续发展的建设目标。

2. 数据编织可视可管——打破分散数据孤岛效应

数据编织与数据湖技术结合，共同构建数据管理和治理生态系统。数据编织将数据通过集中化数据访问，实现多源数据的治理、审计、追踪、安全和监控的统一管理，支持多云、混合云和边缘部署。

湖仓一体架构与统一接口治理，提高数据利用效率。基于数据湖为先进存力中心提供的底层数据存储和处理能力，结合数据仓库形成湖仓一体架构，提升数据调用能力与业务效率。

3. 虚拟资源智能调度——满足数据高效流通利用

通过硬件资源虚拟化管理，将计算资源、存储资源和网络资源进行抽象化处理，形成统一资源池，实现资源的动态分配和灵活调度。同时，对硬件资源进行全生命周期管理，实现智能化的运维管理。

数据资源智能化运维，通过数据融合技术实现多种协议共享，将块存储和文件存储统一管理，使得数据无需搬迁即可高效访问，提升数据调用效率。

4. 数据存储内生安全——保障数据资产高可用性

先进存力中心通过全链路加密与密钥闭环管理实现数据存储安全可审计、不可逆、零泄露。将每一次数据的增删改查过程都纳入可审计闭环，通过软件层与硬件层的双重密文转换，构建覆盖数据全生命周期的端到端防护能力。

关键数据秒级恢复，采用跨地域加密副本与秒级密钥同步确保灾备恢复时业务连续性与数据完整性，使数据资产在灾备场景下依然保持同等级别的可信水准。

5. AI数据湖存储技术——实现多源数据统一归集

将多源异构数据统一采集、汇聚与预处理，形成可治理、可授权、可流通的AI数据湖。通过批量同步与实时接入双通道，将结构化、半结构化及非结构化数据由多源节点引入，实现异构数据源的无缝对接与增量更新。

元数据自动捕获、注册与血缘构建，以统一数据目录实现"数据—元数据—目录"一体化管理，使数据需求方能够快速定位检索，为后续授权加工、服务封装及安全流通提供完整链路。

6. 全域数据分级归类——强化数据资源高效治理

以"规范—加工—管控"为主线，将原始数据转化为可授权、可流通的高质量数据集。通过一站式治理平台，依托数据规范模块构建统一的数据标准、数据模型与数据分层分类体系。

通过细粒度权限控制、动态脱敏与分级分类管理，在保障数据安全与合规的前提下，实现数据价值深度释放。数据资产目录呈现业务口径、字段含义及样例数据，使数据需求方能够"可见即可理解、可申即可使用"。

7. 构建可信数据空间——促进数据资产供给流通

先进存力中心通过搭建数据交易平台，与多方主体联合制定数据跨域流通的安全范式。借助数据权限组件完成身份、属性、策略的统一编排，让数据供给方、数据授权方、数据需求方在同一套技术体系下被清晰定义、实时校验与持续生效。

保障数据可用且全程自证可信，将数据约束细化为可解析的策略指令，并叠加数字探针与区块链日志实现"事前-事中-事后"全链路可证，为先进存力中心成为数据要素供给枢纽奠定可行性基础。

8. 数据挖掘与AI赋能——夯实行业数智转型基础

以数据采集、开发、应用流程打通行业知识零门槛、私有化、可持续交付的完整闭环。将数据开发与加工能力沉淀为一条端到端的本地化数据价值链，多模态原始数据可在数据应用平台中完成格式归集、语义清洗、版本管理与质量评估。

以资源一体化与安全治理一体化双轮驱动，实现高并发、多场景、合规可控的数据加工与模型孵化，使数据加工、模型微调及应用推理共享同一套资源底座，既避免重复建设，又实现性能与成本的最优平衡。

? 五、五大应用场景：先进存力中心如何改变千行百业

场景一：行业高质量数据集构建——构筑企业全域知识运营基座

在制造业智改数转进程中，先进存力中心持续汇聚研发设计、工艺文件、质量记录、设备日志、供应链影像、售后资料等多源异构内容，形成企业级知识库。

以全闪化存储为核心，实现微秒级延迟、百万级IOPS，同时以冷热分级、加密多副本机制保障海量文件长期可靠留存。针对企业"不敢转、不会转"的痛点，提供零代码插件式能力，业务系统通过标准化接口即可调用存取、转换、预览、标注、审批等服务，无需重复建设存储与安全模块。

场景二：医疗影像共享空间建设——打造影像数据共享管理中枢

先进存力中心在医疗影像领域聚焦于海量医学影像数据的高效存储与管理，同时在远程医疗、人工智能辅助诊断等多方面发挥作用，贯穿影像数据从采集、存储、共享到利用的全流程。

通过对接区域内各级医疗机构的影像采集系统，将分散在医院内部、医学研究工作站及第三方影像中心的原始影像数据以标准化格式持续汇入，形成医疗影像资源池。在取得数据提供方授权后，跨机构医生可在先进存力中心存储的医疗影像数据副本中进行并发诊断，无需重复上传数据即可发起云端会诊。

场景三：智能网联汽车数据管理——促进新能源产业数字化转型

聚焦车辆从出厂到退役全周期所产生的高频运行、电池、充电、用户行为等多源异构数据的汇聚、治理与价值释放。平台存储池承载持续涌入的车端报文、日志、视频、图片等非结构化数据，通过冷热分级、加密切片、多副本及国密算法，在保障秒级回传实时写入的同时实现低成本长期归档与合规留痕。

监管侧依托"数字孪生车辆"视图，可按区域、品牌、车型、电池厂商等多维视角实时监测车辆运行态势；企业侧通过数据服务管理平台将脱敏车况、驾驶行为、电池健康指数封装为标准商品，支持主机厂、保险公司、金融机构在线订阅；面向车主，提供个人驾驶画像与车辆健康报告，授权共享数据可无缝衔接换电、维修、二手车交易等服务。

场景四：公共数据授权运营开放——建设数据要素托管流通枢纽

以数据要素全生命周期价值释放为主线，贯通公共数据从采集、存储、治理、开发、定价、交易、应用全过程。先进存力中心在这一链条中被定位为"端到端"数据托管流通枢纽，凭借高性能存储底座、数据国密加密，实现公共数据长期、可靠、绿色保存。

开发统一门户入口，面向数据需求方提供数据集、数据产品、开发工具、算力资源的分类检索和在线订阅。整个过程既保障公共数据长期、可靠、低成本保存，又可通过可信数据空间和隐私计算技术确保数据跨主体流通过程中安全可控，形成公共数据要素市场化配置的可持续生态。

场景五：城市全域数据汇聚治理——形成民意感知研判响应闭环

以全域、多模态、实时化的数据获取与治理体系为支撑，依托高性能计算与智能分析，实现对城市运行态势的精准感知、深度分析与闭环处置。系统通过API接口、OCR识别、音视频解析等技术手段，对社交媒体公开评论、政府服务热线、线上投诉平台及线下服务窗口等多源异构数据进行全天候采集。

基于大模型的提示工程与监督微调机制，对市民反馈进行事件类型识别、地理位置定位、情绪倾向判断及合法性校验，结合机器学习模型实现民生需求趋势预测与实时舆情预警，形成"问题发现、诊断、解决、反馈"的完整闭环，切实提升公共服务质量与城市治理现代化水平。

? 六、四大发展建议：擘画先进存力中心未来蓝图

（一）加强国家顶层规划，统筹先进存力中心建设布局

在国家层面制定统一的先进存力建设规划，面向未来对存力规模、先进存储占比、核心数据灾备能力等提出中长期目标。结合国家算力基础设施总体布局，统筹考虑东西部资源禀赋差异，支持东部地区通过技术升级、绿色改造提升存力资源利用效率，引导西部地区利用能源、土地和气候优势参与数据存储资源优化配置，形成优势互补、协同发展的全国一体化建设格局。

（二）鼓励技术研发攻关，推进存力与算力的协同创新

聚焦闪存技术、架构创新、AI技术融合、存储内生安全等关键技术，加大研发投入，突破技术瓶颈。鼓励企业与科研机构合作，加速技术成果转化，加强存力与算力的协同发展，探索如量子存储、DNA存储等先进存储技术应用，打造存算一体化示范项目，提升数据全生命周期管理效率。

（三）完善存力建设体系，保障基础设施可持续性发展

围绕先进存力中心的建设、运维、应用全生命周期制定设施级管理体系。鼓励从规划、建设到运营阶段逐步引入先进存力应用、数据质量、资源可用性、灾备覆盖率以及存力中心能耗、碳排等关键指标，并探索建立第三方评估与持续监测机制，为先进存力中心长期稳定运行和绿色低碳发展提供制度保障。

（四）牢筑人才培育根基，支撑数据存力产业生态建设

围绕先进存力中心技术和产业链需求，完善数字人才评价与培养体系，形成需求牵引、多元供给、有序流动的培育环境。鼓励各地在重大项目、示范工程中引导高校、职业院校、行业组织与企业共同培养适应数据存储产业发展需求的技术骨干与复合型人才，为数字经济高质量发展提供坚实的人力支撑。

? 结语：先进存力中心——数字经济时代的"新基建"基石

先进存力中心不仅是推动我国AI发展的重要举措，也是贯彻落实国家数字经济发展战略的有效途径。它将与算力中心、网络传输中心协同发展，共同形成新型信息基础设施体系，有助于我国在全球数据竞争中占据有利地位。

在数据要素价值释放的全新阶段，先进存力中心正从"幕后"走向"台前"，成为连接数据资源与数字应用的关键桥梁，为千行百业的数字化转型注入强劲动力，开启数字经济高质量发展的新篇章。