在近日于北京舉辦的2025全球數據技術大會上，華為公司副總裁兼數據存儲產品線總裁袁遠以《構建先進數據基礎設施，激活AI時代數據價值》為主題發表演講。這是袁遠首次以新身份公開亮相，其前任周躍峰已升任華為公司高級副總裁兼華為云CEO。
袁遠在演講中指出，中國雖已成為全球數據大國，但在數據語料建設領域仍面臨多重挑戰。數據顯示，我國數據留存率僅為2.8%，海量數據面臨存儲容量不足、成本高昂、能耗過大等技術瓶頸；行業高質量數據供給嚴重不足，以醫療領域為例，國內模型訓練數據量僅為西方發達國家的十分之一左右；城市與企業數據普遍存在"孤島"現象，數據共享率不足四分之一；全球年度數據泄露事件已達471.6億條，數據安全成為跨境流動的核心風險點。
面對這些挑戰，袁遠提出應依托國家數據局《可信數據空間發展行動計劃（2024—2028年）》的指導框架，從城市、行業、企業三個維度構建新型數據基礎設施。在城市維度，建議發揮中心城市樞紐作用，建設先進存力中心，推動公共數據與行業數據匯聚治理。華為已與多地開展實踐，例如在某城市匯聚50PB公共數據服務60余家企業，在部分城市構建汽車行業高質量數據集支持智能網聯發展，并通過"聚數、治數、供數、用數"模式打造環京津數據要素產業園。
在行業維度，袁遠強調需建設數據共享協作平臺，促進數據從分散利用向智能融合轉變。以國家級育種實驗室為例，華為協助構建的全國一體化育種數據基礎設施實現了百PB級跨域數據管理，通過統一數據標準和工具鏈將數據標注效率提升4倍，成功打造智慧育種智能體。這種模式正在農業、醫療、金融等多個領域復制推廣。
針對企業層面，袁遠提出應重點建設AI數據湖底座，強化全域數據共享與敏捷使用能力。以自動駕駛領域為例，華為通過AI數據湖整合路測、仿真、高精地圖等多元數據，提供百萬級車輛數據接入、EB級存儲管理、全球站點數據流動等能力，支撐環境感知、行人避讓等智能體協同運作，確保極端場景下的行駛安全。目前該方案已在多家車企落地應用。
技術革新方面，華為計劃持續加大投入，重點突破AI數據湖關鍵技術。一方面將完善并開源端到端AI工具集，豐富國內AI技術生態；另一方面依托全局數據管理技術，研究可信數據跨域流通的合規治理、安全流轉與跨境審計機制。同時通過存儲技術創新降低向量、標量等新型數據存儲成本，進一步釋放數據要素潛能。
袁遠在演講最后表示，華為將持續與產業各方協同創新，通過構建先進數據基礎設施，加速人工智能技術在各領域的深度應用，為數字經濟高質量發展注入新動能。這場演講引發與會者廣泛共鳴，多位專家認為其提出的解決方案為破解數據要素流通難題提供了新思路。
