数据存储

网络架构仍将是推动解耦型基础设施发展的重要技术。接口统一和架构简化可以提升效率并实现规模经济。这方面最新的创新案例就是NVMe硬盘的出现（2021年11月份，我们在OCP峰会上进行了展示）。CXL将助力计算与内存网络架构的创建。

随着云计算、移动网络、大数据和SDN的不断采用，互联网用户数量激增。为了赶上无线连接和互联网的快速变化趋势，公司努力为不同的业务运营采用更多的云。多年来，云计算提供了一种安全、可控的可靠远程访问方式。然而，它确实缺乏处理从网络边缘(即企业拥有的网络连接到第三方网络的点)收集的数据的速度。近年来，边缘计算解决了这一挑战，因为它提供了更好的延迟。

用一句话来概括在无人超市购物的技术环节，那就是通过为每件商品添加RFID标签(俗称电子标签)，然后借助视觉传感器、压力传感器等技术，通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据，进行非接触式的自动识别，完成商品销售。

在5G浪潮驱动下，车路协同、智慧停车、智能交通规划、自动驾驶等应用普遍被提上日程，同时5G带来了数据量的大爆炸，越来越多的应用跑在了云端，很多具体的应用场景对延时的要求会变得非常严格，随着强实时数据的迅速攀升在边缘侧进行预先处理，于是“边缘计算”在智能交通领域应运而生。

随着技术的发展，人脸识别（俗称 “刷脸”）在我国逐渐盛行。我国目前对人脸识别技术尚无专门的法律规定，无论是政府、社区、事业单位还是商家，均可以任意安装人脸识别技术，强制人们“刷脸”验证。而人们若拒绝“刷脸”，则基本上无法使用相关服务。如若不服，则投诉无门，只能对簿公堂，但诉讼成本高昂。基于此，有必要对人脸识别的法律规制予以深入研究，厘定人脸识别技术应遵循的法律底线，明晰人脸识别技术法律规制的基本要点。

据相关数据统计，国内公共安全领域是人脸识别应用最重要的场景，其市场份额占比30%左右。与此同时，人脸识别技术正在深度结合行业应用，在金融支付领域、物流领域也实现了大跨步的落地应用。以线下支付为例，支付宝、微信等相继落地刷脸支付。可以说国内“刷脸时代”已经来临，从身份审核到线下支付，从乘坐地铁到取快递、领养老金，“刷脸”正在变得一路畅通。

举例来说，视频分析软件可以对文件中的图像进行标记，并赋以特定的索引以便存储和搜索。这听起来也许稀松平常，实现起来却有诸多挑战，但这意味着非结构化数据会变得极具价值。

随着社会的进步和信息通信技术的发展，大数据被广泛应用在各行业、各领域。大数据的广泛应用也意味着数据存储量越来越大，因而，近年来数据存储量呈爆发式增长。在大数据行业的快速增长过程中，中美两国以先进的技术优势占据行业重要地位。未来大数据行业在经历爆发式增长后，增速将逐渐放缓。

随着业务的发展与数据量的增长，在存储、计算、安全等方面占据优势的分布式架构数据中心或将成为数据中心未来发展的趋势。与此同时，分布式数据中心带来的建设挑战也为数据中心可持续发展指明方向。未来的数据中心架构发展必将精彩纷呈。

从技术本身来看，目前人脸识别分为2D和3D两种技术方案，以支付宝和微信的“刷脸支付”为例，两者使用的都是3D人脸识别技术，会通过软硬件结合的方法开展检测，来判断采集到的人脸是否为活体，可有效防范视频、纸片等冒充。

为了避免不必要的非关键数据移动，AI正在向边缘设备返回计算能力，从而影响开发人员利用人工智能和数据分析技术。