12月17日-18日，2025全球数据技术大会在北京举行。华为公司副总裁、数据存储产品线总裁袁远在会上分享了华为在数据基础设施方面的思考与实践。

袁远指出，随着Agentic AI新时代的到来，各行各业都在更加深度、全面地使用数据，使其成为AI训练与推理的语料与知识，进而创造价值。当前，用于AI的数据量同比增长41%，数据资源共享日益活跃，更多行业和技术企业选择进入数据市场，通过扩充数据资产的规模、精度与多样性，在智能化竞争中实现领先。此外，高质量数据集建设提速，截至目前我国已建成超过500PB高质量数据集。AI的快速发展，在巩固数据要素价值地位的同时，更推动传统IT架构从“以算力为中心”向“以数据为中心”转变。

“中国已是全球数据大国，但数据语料建设仍面临关键挑战。”袁远同时强调，我国数据留存率仅2.8%，存在海量数据“存不下”、存储成本高、能耗大等问题；行业高质量数据稀缺，例如我国医疗模型训练数据量仅为西方领先国家的10%左右；数据共享率不足25%，大量数据仍存储在“孤岛”中；数据安全风险突出，全球年度泄露数据已达470余亿条。

针对这些挑战，袁远结合《国家数据基础设施建设指引》与华为实践提出三点建议。

首先在城市层面，宜发挥城市枢纽作用，打造先进存力中心，推动公共数据和行业数据的汇聚、治理和可信流通，支撑城市数字经济发展。其次在行业层面，建设数据共享协作平台，推动数据从分散利用到智能融合，让高质量行业知识库赋能生态。最后在企业层面，企业作为最早开始重视、挖掘数据资产的先行者，需助力建设AI数据湖底座，加强全域数据共享、高效管理与敏捷使用。

“以自动驾驶为例，通过AI数据湖整合路测、仿真、高精地图等多样数据，提供百万车辆数据高速接入、EB级数据高效管理、全球站点数据跨域流动等关键能力，让环境感知、行人避让等多智能体协同，保障极端条件与特定场景下行驶安全。”袁远指出。

袁远表示，先进的数据基础设施建设离不开持续的技术创新。未来华为将加大投入，引领AI数据湖发展方向，助力各界逐步解决数据收集、存储、治理与应用等问题，推动AI技术落地，共同释放数据要素价值。