早在60多年前，“人工智能”的概念就被正式提出。其发展曾经历了两次平缓期，主要原因一方面受制于人工智能三个因素，算力、算法和数据的制约；一方面受制于ICT的发展水平，数据的互联互通困难重重，人工智能就如同无源之水。
而伴随着ICT技术的发展，云计算、移动互联、大数据等技术早已成熟广泛应用，再加上5G、物联网等新兴技术和产业的出现，带来了数据的新一轮爆炸式增长，“人工智能”再一次走进人们的视野。
IDC预测，人工智能将无处不在。到2019年，40%的数字化转型项目将使用人工智能服务。到2021年，75%的商业企业应用将使用人工智能，超过50%的消费者将与客户服务机器人互动，超过90%的新工业机器人将借助人工智能。企业和CIO越来越聚焦数据和数字商务。可以说人类正在向一个万物感知、万物互联、万物智能的世界进化。
然而，进入智能世界，面临的核心问题是数据量爆炸式增长。一方面海量数据蕴含着巨大价值和商机，另一方面对数据基础设施带来了新的挑战。
如何激活数据的最大价值？
数据，如同第四次工业时代的“石油”，当今每一个行业领域都被数据包围，数据已经成为重要的生产要素。例如，在城市交通领域，基于数据汇聚，形成交通大数据资源池，通过智能分析，实现安全、有序、流畅的交通管理；教育领域，通过长期对老师和学生之间的教学数据汇聚，形成教育大数据资源池，经过智能分析，实现个性化教育将显着提升教师与学生的效率。
可以说，数据和智能是天然的“好兄弟”，从智慧工厂、智慧城市、智慧交通，到智能监控等终端节点，产生的海量数据，再结合云管端，推动数据流动起来，带动了云计算的发展，带动了智能终端的数据处理和计算需求，也带动了IT基础设施的转型升级。
IT基础设施升级的需求与日俱增。以智慧安防为例，4K高清加上人工智能推动智慧安防变革。人脸识别又推动IT基础设施需具备高性能、高IO的数据处理能力。而越来越多摄像机会消耗更多的内存和存储，对数据中心的扩展能力和处理能力提出新的需求。
如何满足数据处理的多样化需求？
今天，随着智能时代的来临，数据中心正面临更大的挑战：5G / vr / 8K等技术的发展，让数据中心的数据量由PB级膨胀至EB级，数据类型也更加多样化（图片/视频/音频/时空时序）。加上人工智能的逐步应用，让数据价值进一步被发掘，数据分析的实时性要求也越来越高，数据中心需要更加智能的数据库及存储，解决海量、多样化数据的高效存储与管理问题。
这些问题已经成为了金融、政府、电信等行业IT基础设施的关注重点。谁能帮助客户们满足数据处理的多样化需求、发挥多样性算力、激活数据的最大价值，谁就能在智能时代赢取青睐。
数据正在“聚”变
智能时代，海量数据大爆发。GIV（Global Industry Vision）预测，到2025年，全球新增存储数据量将达到180ZB/年。但全球仅有不到2%的数据被保存。数据分散、流动低效、存储效率低，极少的数据被有效分析，智能化程度低。
这意味着巨大的挑战，更寓示着巨大的市场空间与商机。
“数据+智能”将迸发出多大的“原”能量？
