西班牙巴塞羅那2026年3月5日 /美通社/ — MWC 2026 巴塞羅那期間，在AI數據中心創新論壇上，華為發佈AI數據平台，聚焦破解AI智能體落地困境，為企業數智化轉型築牢數據基座。
當前，AI智能體已成為企業數智化轉型的核心方向。儘管企業已具備海量數據基礎，但在規模化落地過程中仍面臨多重現實挑戰：知識獲取滯後且檢索精度低、長序列推理與多輪交互場景推理效率低下、任務記憶與經驗沉澱能力缺失，這使得多數AI智能體仍停留在演示階段，無法滿足企業生產級業務需求。
華為數據存儲產品線全閃存領域總裁謝黎明發布AI數據平台
針對以上共性挑戰，華為數據存儲產品線全閃存領域總裁謝黎明發佈AI數據平台。他表示，AI智能體的真正價值，在於能夠穩定、高效、持續地服務於企業生產系統。華為AI數據平台以精準知識、高效推理、可靠記憶三位一體的能力，讓AI智能體成為可規模化部署的生產級工具。
華為AI數據平台，整合知識庫、KV Cache存儲、記憶庫，協同UCM（Unified Cache Manager）推理記憶數據管理技術，面向AI智能體提供知識生成與檢索、KV Cache推理加速、記憶萃取與召回三大關鍵能力，助力智能體推理實現更精準、更高效、更智能，加速企業AI應用落地。
- 知識生成與檢索，為智能體提供實時的、高精度多模態知識檢索
基於知識庫，持續感知源數據變化，近實時完成原始數據與知識轉換；通過多模無損解析、Token級編碼等技術，將多模態數據轉化為高精度知識，實現超95%的檢索準確率。
- KV Cache推理加速，利用歷史記憶數據提升智能體推理效率
通過KV智能分級緩存管理，大幅減少推理過程中的重複計算，顯著降低推理時延，提升推理吞吐與用戶體驗，為長序列、複雜邏輯的智能體推理提供關鍵性能支撐。
- 記憶萃取與召回，為智能體提供個性化、持續總結的記憶
依托記憶庫，沉澱AI智能體交互過程中的任務記憶與經驗記憶，支持記憶回溯與多智能體協同學習，持續優化推理精度與效率，實現「越用越聰明」的迭代進化。
未來，華為將持續深耕AI數據基礎設施，以技術創新賦能產業升級，攜手全球客戶及合作夥伴，共同推動AI技術在更多領域深度落地，全面釋放數據價值。
西班牙巴塞羅那2026年3月5日 /美通社/ — MWC 2026 巴塞羅那期間，在AI數據中心創新論壇上，華為發佈AI數據平台，聚焦破解AI智能體落地困境，為企業數智化轉型築牢數據基座。
當前，AI智能體已成為企業數智化轉型的核心方向。儘管企業已具備海量數據基礎，但在規模化落地過程中仍面臨多重現實挑戰：知識獲取滯後且檢索精度低、長序列推理與多輪交互場景推理效率低下、任務記憶與經驗沉澱能力缺失，這使得多數AI智能體仍停留在演示階段，無法滿足企業生產級業務需求。
華為數據存儲產品線全閃存領域總裁謝黎明發布AI數據平台
針對以上共性挑戰，華為數據存儲產品線全閃存領域總裁謝黎明發佈AI數據平台。他表示，AI智能體的真正價值，在於能夠穩定、高效、持續地服務於企業生產系統。華為AI數據平台以精準知識、高效推理、可靠記憶三位一體的能力，讓AI智能體成為可規模化部署的生產級工具。
華為AI數據平台，整合知識庫、KV Cache存儲、記憶庫，協同UCM（Unified Cache Manager）推理記憶數據管理技術，面向AI智能體提供知識生成與檢索、KV Cache推理加速、記憶萃取與召回三大關鍵能力，助力智能體推理實現更精準、更高效、更智能，加速企業AI應用落地。
- 知識生成與檢索，為智能體提供實時的、高精度多模態知識檢索
基於知識庫，持續感知源數據變化，近實時完成原始數據與知識轉換；通過多模無損解析、Token級編碼等技術，將多模態數據轉化為高精度知識，實現超95%的檢索準確率。
- KV Cache推理加速，利用歷史記憶數據提升智能體推理效率
通過KV智能分級緩存管理，大幅減少推理過程中的重複計算，顯著降低推理時延，提升推理吞吐與用戶體驗，為長序列、複雜邏輯的智能體推理提供關鍵性能支撐。
- 記憶萃取與召回，為智能體提供個性化、持續總結的記憶
依托記憶庫，沉澱AI智能體交互過程中的任務記憶與經驗記憶，支持記憶回溯與多智能體協同學習，持續優化推理精度與效率，實現「越用越聰明」的迭代進化。
未來，華為將持續深耕AI數據基礎設施，以技術創新賦能產業升級，攜手全球客戶及合作夥伴，共同推動AI技術在更多領域深度落地，全面釋放數據價值。
西班牙巴塞羅那2026年3月5日 /美通社/ — MWC 2026 巴塞羅那期間，在AI數據中心創新論壇上，華為發佈AI數據平台，聚焦破解AI智能體落地困境，為企業數智化轉型築牢數據基座。
當前，AI智能體已成為企業數智化轉型的核心方向。儘管企業已具備海量數據基礎，但在規模化落地過程中仍面臨多重現實挑戰：知識獲取滯後且檢索精度低、長序列推理與多輪交互場景推理效率低下、任務記憶與經驗沉澱能力缺失，這使得多數AI智能體仍停留在演示階段，無法滿足企業生產級業務需求。
華為數據存儲產品線全閃存領域總裁謝黎明發布AI數據平台
針對以上共性挑戰，華為數據存儲產品線全閃存領域總裁謝黎明發佈AI數據平台。他表示，AI智能體的真正價值，在於能夠穩定、高效、持續地服務於企業生產系統。華為AI數據平台以精準知識、高效推理、可靠記憶三位一體的能力，讓AI智能體成為可規模化部署的生產級工具。
華為AI數據平台，整合知識庫、KV Cache存儲、記憶庫，協同UCM（Unified Cache Manager）推理記憶數據管理技術，面向AI智能體提供知識生成與檢索、KV Cache推理加速、記憶萃取與召回三大關鍵能力，助力智能體推理實現更精準、更高效、更智能，加速企業AI應用落地。
- 知識生成與檢索，為智能體提供實時的、高精度多模態知識檢索
基於知識庫，持續感知源數據變化，近實時完成原始數據與知識轉換；通過多模無損解析、Token級編碼等技術，將多模態數據轉化為高精度知識，實現超95%的檢索準確率。
- KV Cache推理加速，利用歷史記憶數據提升智能體推理效率
通過KV智能分級緩存管理，大幅減少推理過程中的重複計算，顯著降低推理時延，提升推理吞吐與用戶體驗，為長序列、複雜邏輯的智能體推理提供關鍵性能支撐。
- 記憶萃取與召回，為智能體提供個性化、持續總結的記憶
依托記憶庫，沉澱AI智能體交互過程中的任務記憶與經驗記憶，支持記憶回溯與多智能體協同學習，持續優化推理精度與效率，實現「越用越聰明」的迭代進化。
未來，華為將持續深耕AI數據基礎設施，以技術創新賦能產業升級，攜手全球客戶及合作夥伴，共同推動AI技術在更多領域深度落地，全面釋放數據價值。
西班牙巴塞羅那2026年3月5日 /美通社/ — MWC 2026 巴塞羅那期間，在AI數據中心創新論壇上，華為發佈AI數據平台，聚焦破解AI智能體落地困境，為企業數智化轉型築牢數據基座。
當前，AI智能體已成為企業數智化轉型的核心方向。儘管企業已具備海量數據基礎，但在規模化落地過程中仍面臨多重現實挑戰：知識獲取滯後且檢索精度低、長序列推理與多輪交互場景推理效率低下、任務記憶與經驗沉澱能力缺失，這使得多數AI智能體仍停留在演示階段，無法滿足企業生產級業務需求。
華為數據存儲產品線全閃存領域總裁謝黎明發布AI數據平台
針對以上共性挑戰，華為數據存儲產品線全閃存領域總裁謝黎明發佈AI數據平台。他表示，AI智能體的真正價值，在於能夠穩定、高效、持續地服務於企業生產系統。華為AI數據平台以精準知識、高效推理、可靠記憶三位一體的能力，讓AI智能體成為可規模化部署的生產級工具。
華為AI數據平台，整合知識庫、KV Cache存儲、記憶庫，協同UCM（Unified Cache Manager）推理記憶數據管理技術，面向AI智能體提供知識生成與檢索、KV Cache推理加速、記憶萃取與召回三大關鍵能力，助力智能體推理實現更精準、更高效、更智能，加速企業AI應用落地。
- 知識生成與檢索，為智能體提供實時的、高精度多模態知識檢索
基於知識庫，持續感知源數據變化，近實時完成原始數據與知識轉換；通過多模無損解析、Token級編碼等技術，將多模態數據轉化為高精度知識，實現超95%的檢索準確率。
- KV Cache推理加速，利用歷史記憶數據提升智能體推理效率
通過KV智能分級緩存管理，大幅減少推理過程中的重複計算，顯著降低推理時延，提升推理吞吐與用戶體驗，為長序列、複雜邏輯的智能體推理提供關鍵性能支撐。
- 記憶萃取與召回，為智能體提供個性化、持續總結的記憶
依托記憶庫，沉澱AI智能體交互過程中的任務記憶與經驗記憶，支持記憶回溯與多智能體協同學習，持續優化推理精度與效率，實現「越用越聰明」的迭代進化。
未來，華為將持續深耕AI數據基礎設施，以技術創新賦能產業升級，攜手全球客戶及合作夥伴，共同推動AI技術在更多領域深度落地，全面釋放數據價值。
