作者丨Lucas

编辑丨刘恒涛

图源丨杉岩数据

存储是IT基础设施三大支柱之一，与计算、网络共同支撑起数字经济的运行。但单纯的存储硬件只是一堆冰冷的盘。真正让数据发挥价值的，是上层的智能管理系统：负责数据的调度和整理分类，充分释放硬件潜能，让数据价值最大化。

2014年，陈坚从华为辞职，创立杉岩数据，专注于软件定义存储系统研发。通俗来说，就是存储的功能靠软件来定义，将存储功能从硬件中解耦出来，通过软件实现对存储资源的管理和控制，并用软件来管理和提升存储性能。在底层系统，不断突破硬件性能极限；在应用层，将海量音视频、文档、图像等数据自动整理归类，实现数据的“随需而用”。

在竞争激烈的软件赛道里，一家创业公司能活下来已属不易。但杉岩数据不仅活了12年，还做到了中国对象存储市场前三，还拿下了京东方、吉利、国信证券、南方航空等多个行业头部企事业单位客户。如今AI浪潮袭来，大厂纷纷加码存储基建，杉岩数据的机会在哪里？它的护城河还够深吗？

近日，杉岩数据完成亿元级D轮融资，由长胜产业基金领投，达晨财智湖南中小二期基金跟投。长胜产业基金是福田资本运营集团旗下的产业投资基金。本轮资金将用于全面推动AI原生数据基础设施及行业数智解决方案的战略升级，持续加大关键技术研发投入，加速重点行业及全球市场布局。

押注对象存储，从零开拓市场

陈坚，1975年生于长沙，本科及硕士就读于湖南大学计算机系，主攻分布式计算方向。2000年毕业后，他加入到了华为研发部门，专注于分布式存储架构在实际场景中的应用探索。

2014年，陈坚观察到，随着5G通信、云计算等行业的快速发展，数据即将迎来爆发式增长。以往采用的集中式存储，由于扩展性差、灵活性不足，已无法满足不断增长的数据存储需求。

而新兴的分布式存储能够扩展存储空间，且管理便捷，很有可能成为新一代的基础设施。基于这一判断，在华为工作了14年的陈坚果断辞职，创办了杉岩数据。

彼时，存储市场已被头部企业瓜分，客户普遍更信赖大厂品牌的集中式存储，对创业公司会有诸多担心。

“客户会问，你公司能活多久？数据存在你这里，后续维护找谁？”陈坚坦言，在存储行业，数据安全是首要考量，创业公司处于天然的劣势。

面对大厂的垄断格局，陈坚选择了一条差异化道路：向大厂尚未关注的对象存储发力。

大数据与移动互联网的爆发下，海量的图片、视频等非结构化数据急剧增长。这类数据很难整理，传统文件存储只提供文件名、时间、创建人等基础属性，无法有效分类，企业管理成本随之上升。

2016年底，团队决定做分布式对象存储。对象存储是一种新的数据存储架构，可对数据附加多维度标签，并支持快速检索。在医疗、金融、运营商、交通等涉及图片、文字、视频等多形态数据场景中，对象存储尤为适用。

但当时，这一领域在企业级市场几乎是一片“无人区”。陈坚回忆，很多客户连对象存储是什么都不清楚，团队只能从零开始，说服客户尝试体验，慢慢开拓业务。

部署杉岩存储系统的IT数据中心

2017年，杉岩数据拿到了广发证券的订单。当时，广发证券每月会产生数千万个电子档案，视频、图片、文字等金融数据堆在一起，传统方式难以分类和整理。于是，杉岩数据为其打造对象存储系统，用标签把数据自动归类，让用户能即时查询数据，提高数据利用效率。

之后，杉岩数据的客户版图开始向外辐射，从金融到交通、医疗、运营商，再到制造业。到2019年，杉岩数据已在对象存储市场中拿下16.3%的份额，稳居行业前列。

存得下是前提

管得好、用得爽是目标

随着对象存储市场逐渐被激活，大约在2019年至2020年前后，华为、浪潮等大型厂商开始跟进这一赛道。

陈坚又开始谋划第二次转型。在他看来，仅仅帮客户“存得下”还不够，还要让数据“管得好、用得爽”，这才能跟其他厂商区分开。为此，他提出了“数据感知”的理念：让存储系统能够感知数据内容。

具体而言，就是让存储提前理解文件内容，提炼出关键信息。如此一来，用户在海量数据中检索时，不需要逐个翻阅原始文件，而是能直接检索到文件内部的核心信息。

基于这一理念，面向先进制造行业，杉岩数据打造了杉岩检测数据管理系统（IDM），这是业内首款专注检测数据管理的工业软件。

二次转型后的第一个客户，是一家负责芯片封测的企业。其产线上的检测设备需要对产品拍照、质检，由此产生的图片数据量巨大。这些数据还需要长期保存，还要能快速检索和导出。

二次转型后的第一个客户，是一家负责芯片封测的企业。其产线上的检测设备持续产生海量的检测图像，数据总量达百亿规模。这些数据还需要长期保存，还要能快速检索和导出。一旦出现质量问题，能第一时间追溯。

问题在于，每条产线成百上千台机台设备，查询这些数据是痛苦的过程，要追溯某个产品的问题，必须先知道它是哪条线、哪台设备、哪天生产的，然后去对应硬盘里翻找。

杉岩数据为客户部署杉岩IDM系统后，可实现检测数据的自动采集与汇聚，并自动提炼关键信息、打好标签——设备号、物料号、缺陷类型……查询质量问题时，可直接在上层业务系统中快速查询定位，响应时间从几十分钟甚至几个小时，缩短至秒级。

截至目前，杉岩IDM已广泛应用到消费电子、汽车电子、半导体、新能源动力电池、光伏等先进制造业。杉岩IDM已成为公司营收的主力产品之一。

在陈坚看来，第二阶段的转型，是将存储系统产品融入行业场景中，必须深入理解并解决客户在该场景下的核心痛点。

“你会发现，过去做存储系统，是不需要懂行业的。”陈坚说道，“但如今，一旦你懂得了行业知识，你的产品就会自带行业属性。”

这就是杉岩数据的“护城河”，来自长期的行业深耕。“竞争对手想抄你的东西，光看几篇论文是远远不够的。”他强调，“你必须真正拥有客户，和他们深入交流，脚踏实地地扎进场景，在一次次复杂迭代中，才能沉淀出真正的能力。”

陈坚指出，大厂并非没有能力介入，但这一赛道过于细分，巨头们难以真正深入场景。至于一些创业公司，早期虽有跟进，后来纷纷放弃。他们缺的不是技术，而是制造业场景的经验积累。

AI浪潮来袭

杉岩数据如何迎势而上

随着AI浪潮的兴起，存储行业迎来了新的挑战和机遇。作为一家数据基础设施厂商，如何在AI浪潮中找到适合自己的落地场景，成为杉岩数据面临的新战略命题。

为此，杉岩数据在2026年提出了第三阶段战略：“for AI”和“+AI”。

for AI，即聚焦AI原生基础设施，打造AI数据底座。杉岩数据打造的新一代AI数据平台——杉岩AIDP，以对象存储为基础，融合多协议访问、智能分层、存算融合和全局统一命名空间等创新技术，广泛赋能数据采集、预处理、模型训练等环节，目前已在具身智能、智算中心、量化金融、科研创新等多个行业探索落地。

以具身智能场景为例，在采集阶段，杉岩AIDP能够适配触觉、视觉、运动轨迹等多模态数据的高效采集，对于来自遥操设备、仿真平台、本体采集等多来源数据应收尽收。同时内置智能数据处理能力，自动规整多模态数据，高效构建机器人训练集。

在AI训练与推理阶段，则需要具备“高性能数据吞吐”与“高效数据索引”能力。例如，当GPU集群需要读取成千上万张图片进行下一轮训练时，存储系统能迅速将数据“喂”给GPU，确保算力不被闲置。

另一个方向是“+AI”，即把AI能力注入制造行业的质量检测场景，在杉岩数据现有IDM中，引入工业质检大模型能力。通过 AI 算法赋能，实现从被动的数据存储、管理，向主动质量预判、工艺优化升级的跃迁。

陈坚举例，杉岩IDM在运行过程中沉淀了大量高质量检测数据集，可以用于训练工业质检数据大模型。当发现某条生产线的不良品比例异常升高时，大模型就能及时预测可能出现的质量问题和质量趋势，并给出工艺参数调整参考，优化质检流程，提高产品良率。

在更长期的布局上，陈坚提出了“类脑存储”的发展方向。在他看来，数据存储与算力调度本是一体——就像大脑既能存储记忆、也能处理思考。杉岩数据的目标是让存储系统同时具备“记忆”与“思考”的能力，最终实现存算融合。

基于这一理念，杉岩数据与湖南大学成立了合资公司“杉湖智算”，依托湖南大学、国家超级计算长沙中心在算力领域的先进技术，以及杉岩数据持续创新能力及市场积累，专注于算力的管理与调度，像打造数据存储、管理和应用系统一样，构建面向未来的智能算力底座。

“这是业务的跨界延伸，对象不同，本质是一样的。”陈坚表示，“存与算，本是一体两面——都是为了提升资源使用效率。”

但无论如何变化，陈坚始终坚持，将数据作为主线。“大数据时代，我们围绕数据的存储、管理、应用；AI时代，我们围绕Token的生产、效率与价值——主线从未改变，只是命题在迭代。”

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