近日，在2026全球数据存储教授论坛上，启元实验室联合华为、清华大学、中国电子技术标准化研究院等产学研用单位，正式发布“数智融合开放架构”。该架构聚焦企业级AI的落地痛点，定义全栈开放参考架构，推动数据与智能深度重构、双向融合，加速数智融合从理念共识走向技术突破与产业落地实践。

直面瓶颈：数据系统与智能系统分属“两套系统”

当前，AI落地已迈入深水区，智能发展的关键不再局限于模型与算力的单点突破，而是数据、知识、模型与算力的协同演进。然而在落地实践中，数据系统与智能系统长期分属“两套系统”，尚未形成原生融合，已成为制约AI规模化落地的核心瓶颈。

具体而言，传统计算、网络和存储彼此独立，频繁的数据搬移难以满足AI业务低时延诉求；数据与智能之间存在语义鸿沟，海量行业数据未有效转化为智能可理解的知识；现有的数据存储体系无法对高质量数据集、领域知识和多层次记忆统一管理，缺乏演进闭环机制。

架构创新：四层链路实现数据与智能原生融合

为应对上述挑战，“数智融合开放架构”从四个层面打通数据与智能的协同链路：

在数据存储层，依托AI SSD、HBF等新型介质，结合近数据处理与异构算力协同技术，缩短数据访问路径，减少数据搬移开销；在统一表征层，完成数据、知识、记忆的一体化组织管理，打通语义理解、多模索引、版本管控和权限体系；在数智融合层，贯通数据、知识、记忆、模型与业务反馈闭环，推动模型迭代经验沉淀为可复用的数据资产；在应用层，汇聚数智融合核心能力，推动AI向企业生产级业务系统规模化落地。

数智融合开放架构

实践验证：科研与金融领域成效显著

目前，该架构已基于华为AI存储完成多项实践验证。在科研领域，打造业界首个存储AI4S算子库，数据搬运减少60%，数据处理速度提升2倍，实现数据全链路可追溯；同时构建科研知识体与时空图谱，知识检索精度大于95%，检索性能提升2倍。在金融领域，构建企业知识、长期记忆与运行反馈的统一管理系统，驱动金融智能体持续演进，满足高精度生产业务要求。