居安思危：具身智能產(chǎn)業(yè)的數(shù)據(jù)存力危思

“具身智能”和“智能機(jī)器人”首次出現(xiàn)在了今年的政府工作報(bào)告中，這一產(chǎn)業(yè)出現(xiàn)大爆發(fā)的最確定性因素已經(jīng)具備。

毫無(wú)疑問(wèn)，這一領(lǐng)域?qū)⒊蔀橹忻罓?zhēng)奪全球AI創(chuàng)新策源地的競(jìng)爭(zhēng)中，繼大模型和自動(dòng)駕駛之外的第三個(gè)二十年級(jí)別的超長(zhǎng)賽道。

甚至，如果和目前如火如荼的自動(dòng)駕駛賽道相比，具身智能領(lǐng)域發(fā)展到2030年的規(guī)模，或?qū)⑹亲詣?dòng)駕駛賽道規(guī)模的三倍。

隨著產(chǎn)業(yè)的爆發(fā)，具身智能企業(yè)所需要的基礎(chǔ)設(shè)施將面臨一個(gè)建設(shè)高潮，而我們需要警惕的是，從存力角度來(lái)看，在此前一輪智算建設(shè)熱潮中所凸顯的一些結(jié)構(gòu)性問(wèn)題，如存算比嚴(yán)重不合理、存儲(chǔ)子系統(tǒng)性能前置升級(jí)空間不足，性能無(wú)法滿足行業(yè)需求等，應(yīng)當(dāng)成為這一領(lǐng)域的“危思”而得到高度重視和妥善解決。

——導(dǎo)語(yǔ)

01

踩過(guò)的坑，不要再踩

根據(jù)Allied Market Research數(shù)據(jù)，自動(dòng)駕駛的全球市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)2030年將達(dá)5570億美元；而根據(jù)IDC預(yù)測(cè)，到2030年全球具身智能市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)1.5萬(wàn)億美元，年復(fù)合增長(zhǎng)率（CAGR）達(dá)25%，是前者的三倍。

埃隆·馬斯克的計(jì)算方式更為夸張，他曾經(jīng)表示，從終局來(lái)看，假設(shè)未來(lái)會(huì)形成100億臺(tái)機(jī)器人的市場(chǎng)，按2萬(wàn)美金一臺(tái)，會(huì)形成200萬(wàn)億美元的終局大市場(chǎng)。

而對(duì)于業(yè)內(nèi)人士來(lái)說(shuō)，具身智能板塊，將會(huì)如同蘋(píng)果產(chǎn)業(yè)鏈、特斯拉電動(dòng)車(chē)產(chǎn)業(yè)鏈一樣，形成一個(gè)超大規(guī)模的產(chǎn)業(yè)鏈體系。

國(guó)內(nèi)的研究機(jī)構(gòu)也注意到了這一趨勢(shì)，2025年的中國(guó)人形機(jī)器人生態(tài)大會(huì)中特別設(shè)立了“生態(tài)鏈卓越企業(yè)”的獎(jiǎng)項(xiàng)，曙光存儲(chǔ)成為這一獎(jiǎng)項(xiàng)的得主；這并非偶然，因?yàn)樵谫惖稀吨袊?guó)分布式存儲(chǔ)市場(chǎng)研究報(bào)告（2025）》中，曙光存儲(chǔ)已經(jīng)成為具身智能存儲(chǔ)市場(chǎng)份額第一，同時(shí)連續(xù)兩年在AI存儲(chǔ)市場(chǎng)份額第一。

這也并非幸致——具身智能加速發(fā)展的核心動(dòng)力，是大模型的快速進(jìn)步。如在“大腦”方面，大語(yǔ)言模型的飛速發(fā)展，推動(dòng)著機(jī)器人從傳統(tǒng)的規(guī)則控制模式向自主學(xué)習(xí)模式轉(zhuǎn)變；在“小腦”方面，通過(guò)引入機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)后，機(jī)器人能夠更加精準(zhǔn)地感知、采集和理解周?chē)沫h(huán)境信息，實(shí)時(shí)構(gòu)建更高精度的空間模型。

但這也對(duì)具身智能行業(yè)的基礎(chǔ)設(shè)施提出了極大挑戰(zhàn)，這一行業(yè)的形態(tài)決定了對(duì)大模型的擁抱熱切程度，而隨之而來(lái)的就是超大規(guī)模數(shù)據(jù)的處理和存儲(chǔ)問(wèn)題。

“具身智能將是一個(gè)超級(jí)吃存力的賽道”，曙光存儲(chǔ)副總裁張新鳳說(shuō)：“這一領(lǐng)域的數(shù)據(jù)特征可以用4個(gè)‘超’來(lái)形容——超大規(guī)模的訓(xùn)練數(shù)據(jù)、超多模態(tài)的數(shù)據(jù)采集、超多終端的數(shù)據(jù)反饋、超級(jí)依賴(lài)計(jì)算機(jī)仿真能力，這一切產(chǎn)生的數(shù)據(jù)壓力都將傳到具身智能領(lǐng)域基礎(chǔ)設(shè)施的存儲(chǔ)子系統(tǒng)上，對(duì)先進(jìn)存力和建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)的需求都是空前的”。

如果你和筆者一樣參觀過(guò)國(guó)內(nèi)某頭部人形機(jī)器人企業(yè)，就不難理解這一點(diǎn)——這家企業(yè)擁有一個(gè)堪比體育館體量的訓(xùn)練中心，被分為無(wú)數(shù)的“格子間”。每個(gè)格間中都有專(zhuān)人負(fù)責(zé)某一個(gè)拆解動(dòng)作的訓(xùn)練，其數(shù)據(jù)采集涵蓋6類(lèi)本體7大典型場(chǎng)景，日均采集數(shù)萬(wàn)條數(shù)據(jù)……而在另一家頭部企業(yè)，為了及時(shí)傳送采集數(shù)據(jù)，甚至要?jiǎng)佑每ㄜ?chē)去運(yùn)輸硬盤(pán)。

但這樣的情景只是問(wèn)題的A面，B面則是中國(guó)具身智能產(chǎn)業(yè)仍處于極早期，行業(yè)集中度很低。具體來(lái)說(shuō)，頭部企業(yè)企業(yè)所占市場(chǎng)份額不足20%，而每年新增數(shù)百家創(chuàng)業(yè)企業(yè)，使得行業(yè)更為分散。

“就目前而言，中國(guó)具身智能賽道的集中度不高、參與主體體量偏小，所以擁有千卡以上的智算集群的企業(yè)并不太多，很多問(wèn)題也沒(méi)有暴露出來(lái)”，業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為：“這恰好是一個(gè)非常好的時(shí)機(jī)，使得具身智能企業(yè)可以吸取此前各類(lèi)智算中心建設(shè)中的經(jīng)驗(yàn)，如存算比嚴(yán)重不合理的現(xiàn)象，讓新的企業(yè)不必再踩已經(jīng)被踩過(guò)的坑”。

02

“超級(jí)隧道”通向具身智能的未來(lái)

曙光存儲(chǔ)提出的 “超級(jí)隧道HyperTunnel”不是一個(gè)產(chǎn)品，而是一套系統(tǒng)化方法論，并真實(shí)具象于產(chǎn)品和技術(shù)之中。例如，分布式全閃存儲(chǔ)中的“五級(jí)加速”就是這種理念的成果，這項(xiàng)獨(dú)特能力也幫助曙光存儲(chǔ)連續(xù)兩年拿下中國(guó)AI存儲(chǔ)市場(chǎng)第一……這種體系化的性能天花板還留有很高的空間，將持續(xù)為客戶(hù)、同時(shí)也為曙光存儲(chǔ)的性能提升指明進(jìn)化方向。

如前所言，具身智能的訓(xùn)練、推理和計(jì)算機(jī)仿真中，具有“超大規(guī)模的訓(xùn)練數(shù)據(jù)、超多模態(tài)的數(shù)據(jù)采集、超多終端的數(shù)據(jù)反饋、超級(jí)依賴(lài)計(jì)算機(jī)仿真”等特性，這意味著其對(duì)于存儲(chǔ)子系統(tǒng)的要求極高。

而曙光存儲(chǔ)的AI存儲(chǔ)方案能夠在這一領(lǐng)域擁有很高的市占率，說(shuō)明了其無(wú)論是技術(shù)性能上，抑或是性?xún)r(jià)比上，都處于行業(yè)領(lǐng)先地位。

但這并非朝夕可至，它在曙光存儲(chǔ)從20年前開(kāi)始獨(dú)立研發(fā)底層的分布式文件系統(tǒng)之時(shí)，就已經(jīng)埋下了種子。

曙光存儲(chǔ)并沒(méi)有顛覆存儲(chǔ)系統(tǒng)的基本架構(gòu)，但在這個(gè)前提下，它集中實(shí)現(xiàn)了由無(wú)數(shù)微創(chuàng)新組成的極致優(yōu)化，這種優(yōu)化的幅度之大，其實(shí)已經(jīng)相當(dāng)于某種程度上的顛覆。

針對(duì)AI領(lǐng)域的特性，曙光存儲(chǔ)提出了“超級(jí)隧道”的技術(shù)理念。可以說(shuō)，這種理念是曙光存儲(chǔ)當(dāng)前的核心技術(shù)創(chuàng)新之一，它的特點(diǎn)之一，就是具有廣泛的AI親和性。

“隧道”亦可以理解為“通路”，“超級(jí)隧道”則可以理解為對(duì)于存儲(chǔ)中數(shù)據(jù)流動(dòng)和處理的極致優(yōu)化，通過(guò)硬件與軟件的深度協(xié)同優(yōu)化，為泛AI賽道的存儲(chǔ)子系統(tǒng)提供了構(gòu)建高效、低時(shí)延數(shù)據(jù)傳輸路徑的解決之道。

例如，當(dāng)前先進(jìn)存儲(chǔ)的一大趨勢(shì)，就是盡量減少存儲(chǔ)操作對(duì)于CPU的開(kāi)銷(xiāo)，讓數(shù)據(jù)“繞開(kāi)CPU走”。所以，“超級(jí)隧道”中采用了XDS技術(shù)，這一技術(shù)實(shí)現(xiàn)了將數(shù)據(jù)直接加載到GPU中，提高訓(xùn)練過(guò)程中數(shù)據(jù)集的加載及處理速度。

更具象的說(shuō)，曙光存儲(chǔ)的XDS技術(shù)創(chuàng)新還體現(xiàn)在不僅支持GPU，也支持多款算力端智能芯片直接存取數(shù)據(jù)，從而簡(jiǎn)化了存取過(guò)程，降低了CPU與緩存壓力，更節(jié)省了硬件資源。

存算一體，也是一個(gè)智算行業(yè)一直在無(wú)限逼近但仍有極大創(chuàng)新空間的領(lǐng)域，曙光存儲(chǔ)則在AI節(jié)點(diǎn)中采用了BurstBuffer技術(shù)以實(shí)現(xiàn)這一理念，它利用服務(wù)器的NVMe盤(pán)來(lái)緩存數(shù)據(jù)，使之接近于內(nèi)存的效果但容量卻大很多，可以緩存大量數(shù)據(jù)，進(jìn)而能夠保證海量數(shù)據(jù)不用跨網(wǎng)絡(luò)訪問(wèn)存儲(chǔ)，僅此一項(xiàng)就可以把讀取性能提高幾倍甚至十倍以上。

“超級(jí)隧道”中還有許多令人驚嘆的微創(chuàng)新，該架構(gòu)為每個(gè)CPU核配備獨(dú)占資源，構(gòu)建起從網(wǎng)卡到CPU再到硬盤(pán)"一桿子插到底"的“超級(jí)隧道’。

這里看似在談?dòng)布瑢?shí)際由軟件邏輯層面實(shí)現(xiàn)——也就是從微控視角對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行切分，使得不同邏輯空間關(guān)聯(lián)的硬件資源相互隔離，就像構(gòu)建了多條垂直“隧道”，I0數(shù)據(jù)從入到出，整個(gè)過(guò)程都在同一“隧道”內(nèi)完成，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)就近訪問(wèn)，大大提升了性能。

具身智能的研發(fā)，一大特征是需要整合視覺(jué)、觸覺(jué)、語(yǔ)言等多模態(tài)數(shù)據(jù)，例如人類(lèi)操作視頻、仿真訓(xùn)練測(cè)評(píng)、三維空間信息等，這些數(shù)據(jù)格式多樣、體量龐大，對(duì)存儲(chǔ)系統(tǒng)的容量和讀寫(xiě)速度提出更高要求。

更重要的，是不同數(shù)據(jù)需要不同的協(xié)議支持。為了充分發(fā)揮先進(jìn)存力的融合屬性，曙光存儲(chǔ)支持了業(yè)界幾乎最全面的多種存儲(chǔ)訪問(wèn)協(xié)議，使得異構(gòu)數(shù)據(jù)無(wú)需格式轉(zhuǎn)換即可一路暢通，避免數(shù)據(jù)跨存儲(chǔ)系統(tǒng)復(fù)制帶來(lái)的各種弊端。

在產(chǎn)品層面的打造上，曙光存儲(chǔ)也做到了極致性能。在分布式產(chǎn)品中，以2U規(guī)格機(jī)型為例，實(shí)現(xiàn)了190GB/s 帶寬+500萬(wàn) IOPS的超高性能，在同類(lèi)別產(chǎn)品中處于斷層式領(lǐng)先。

而在集中式存儲(chǔ)產(chǎn)品中，通過(guò)建立無(wú)鎖化的數(shù)據(jù)IO“超級(jí)隧道”，曙光存儲(chǔ)的FlashNexus實(shí)現(xiàn)了全球性能第一，即基于32控能實(shí)現(xiàn)3000萬(wàn)IOPS性能+202微秒響應(yīng)時(shí)延（基于百控則可實(shí)現(xiàn)億級(jí)IOPS），用于對(duì)性能最苛刻的推理環(huán)境中，為AI推理的向量數(shù)據(jù)庫(kù)、KV Cache長(zhǎng)文本存儲(chǔ)等需求提供了更優(yōu)方案。

事實(shí)上，盡管人形機(jī)器人始終是大眾眼中最有代表性的具身智能產(chǎn)品。但事實(shí)上，具身智能可以包括一切封裝了智能能力的實(shí)體硬件，人形機(jī)器人目前占比僅僅10%左右——而從“低空經(jīng)濟(jì)”的主角無(wú)人機(jī)到“智慧交通”領(lǐng)域的自動(dòng)駕駛，再到工業(yè)領(lǐng)域的流水線機(jī)器人、物流領(lǐng)域的分揀機(jī)器人、醫(yī)療領(lǐng)域的手術(shù)機(jī)器人，都可以看作是具身智能的子集，這也間接反映出了這一領(lǐng)域?qū)Υ鎯?chǔ)產(chǎn)品的需求之大和市場(chǎng)天花板之高。

基于助力多模態(tài)大模型、AI智能體的持續(xù)進(jìn)化，曙光存儲(chǔ)已經(jīng)為人形機(jī)器人的發(fā)展做出了貢獻(xiàn)——智元機(jī)器人作為具身智能的明星企業(yè)，近期發(fā)布了多款商用人形機(jī)器人新品，而在智元機(jī)器人快速迭代的背后，除了算力與算法平臺(tái)的支撐，更少不了曙光存儲(chǔ)提供的智存產(chǎn)品——ParaStor分布式全閃存儲(chǔ)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理與算力系統(tǒng)的高度匹配，加速了機(jī)器人的智能開(kāi)發(fā)。

曙光存儲(chǔ)在具身智能領(lǐng)域的道路，其實(shí)才剛剛開(kāi)始。

03

何為最佳存力實(shí)踐？

在文章的第一部分，我們?cè)?jīng)談到，具身智能領(lǐng)域的存儲(chǔ)增量需求天花板很高，但行業(yè)整體仍處于早期階段，這更為前置部署最佳存力實(shí)踐提供了良好的空間。

更具體的說(shuō)，最佳存力實(shí)踐是一個(gè)復(fù)合型概念，它的大前提是合理的存算比，小前提是極致的存儲(chǔ)性能，充分發(fā)揮算力效率，呈現(xiàn)一體兩面的關(guān)系。

數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，目前大模型算力成本約占整個(gè)成本的25%，而數(shù)據(jù)清洗、預(yù)處理等工作，在不算數(shù)據(jù)存儲(chǔ)硬件的情況下，就已經(jīng)占到成本的22%。從這個(gè)角度看，合理的存算比投入，在大模型時(shí)代越來(lái)越重要。

即使是一些新建的智算中心，雖然硬件投入龐大，但存儲(chǔ)投資與算力需求不匹配，存算比僅為0.42TB/GFlops，遠(yuǎn)低于美國(guó)1.11TB/GFlops的標(biāo)準(zhǔn)。其中較有典型性的代表，是美國(guó)橡樹(shù)嶺國(guó)家實(shí)驗(yàn)室，其超算中心Frontier的存算比達(dá)11PFlops:7PB，通過(guò)分布式存儲(chǔ)架構(gòu)和高速網(wǎng)絡(luò)（10TB/s帶寬）實(shí)現(xiàn)了高效調(diào)度，充分發(fā)揮了整個(gè)系統(tǒng)的性能。

存算比的不合理，既有過(guò)度追求算力規(guī)模導(dǎo)致的投資結(jié)構(gòu)失衡的宏觀問(wèn)題，也有技術(shù)與需求脫節(jié)的微觀問(wèn)題，它并非朝夕可以改變，而是必須通過(guò)長(zhǎng)期的、優(yōu)秀的產(chǎn)業(yè)實(shí)踐，用實(shí)實(shí)在在的結(jié)果來(lái)改變?nèi)藗兊挠^念。

當(dāng)然，問(wèn)題的另一面是，要達(dá)到合理的存算比，并非一味依賴(lài)增加存儲(chǔ)的投資就可以解決，更具體也更重要的是，必須精心選擇高性能、且能有助于發(fā)揮整個(gè)AI基礎(chǔ)設(shè)施整體能力的存儲(chǔ)產(chǎn)品，才是上佳之道。

現(xiàn)在，盡人皆知的是AI算力芯片昂貴、缺貨、一卡難求，但相對(duì)少人知道的是，即使芯片性能受限，如果與先進(jìn)的存儲(chǔ)子系統(tǒng)搭配，同樣可以達(dá)到甚至超越預(yù)期的性能。

例如，在曙光存儲(chǔ)的集中式存儲(chǔ)設(shè)備中，通過(guò)建立無(wú)鎖化的數(shù)據(jù)IO“超級(jí)隧道”，可以實(shí)現(xiàn)推理時(shí)延降低80%；在分布式全閃存儲(chǔ)中，通過(guò)“超級(jí)隧道”的理念延伸，依靠“五級(jí)加速”和“三級(jí)協(xié)同”，能夠?qū)崿F(xiàn)4倍提升AI訓(xùn)練速度，賦予AI極致性能體驗(yàn)；應(yīng)用前述的190GB/s+500萬(wàn)IOPS的分布式存儲(chǔ)設(shè)備，能夠把模型訓(xùn)練的迭代頻次從“月”提升到“周”。

更值得注意的是，追求高性能也并非一味求貴求好，反而應(yīng)該追求的是“適宜”，特別是目前中國(guó)具身智能智能行業(yè)的主體大部分是創(chuàng)業(yè)公司，在激烈的競(jìng)爭(zhēng)中，這些創(chuàng)業(yè)公司的生存之道，是要考慮怎么樣去善用每一塊錢(qián)，而不是堆砌更多昂貴的硬件來(lái)拉低性?xún)r(jià)比。

曙光存儲(chǔ)就提供了這種務(wù)實(shí)的選擇，如分布式存儲(chǔ)ParaStor S6000，采取了閃存盤(pán)和機(jī)械硬盤(pán)結(jié)合的混閃架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)1.44PB/框存儲(chǔ)密度，通過(guò)冷熱數(shù)據(jù)智能分層，在整個(gè)模型訓(xùn)練生命周期中有效降低20%存儲(chǔ)成本，但并不以性能的損失為代價(jià)。

事實(shí)上，不只在具身智能領(lǐng)域，更廣泛的共識(shí)是——建立先進(jìn)的AI基礎(chǔ)設(shè)施，已經(jīng)是國(guó)運(yùn)之爭(zhēng)。

而在地緣政治矛盾加劇的背景下，中國(guó)擁有全棧自主AI體系的重要性不言而喻，而在這種壓力和競(jìng)爭(zhēng)格局中，中國(guó)如果有幾家如曙光存儲(chǔ)這樣能夠進(jìn)行底層技術(shù)創(chuàng)新并取得世界級(jí)成果的存儲(chǔ)企業(yè)，是中國(guó)AI發(fā)展的幸事。

但在具體層面，在很長(zhǎng)一段時(shí)間里，數(shù)據(jù)爆炸將繼續(xù)擴(kuò)展，將對(duì)存儲(chǔ)上限不斷的提出挑戰(zhàn)，曙光也必須不斷的技術(shù)創(chuàng)新來(lái)滿足新的需求，存儲(chǔ)行業(yè)將面臨一個(gè)快速發(fā)展期，而對(duì)核心技術(shù)的掌握是決定意義的。