在日趋成熟的AI技术赋能各类大中小企业的高质量发展，与此同时，如何做好数据存储也成为巨大的难题。数据存储是保障AI技术高速运行的背后英雄，其技术面临着接踵而来的多样化挑战。海量数据井喷，如何高效处理数据存储成为关键挑战，不仅关系到专业技术领域的生存和发展，更关系经济、社会的发展。极道科技（北京）有限公司联合创始人、副总经理谢鹏，敏锐洞察市场发展痛点，聚焦数据存储这一核心问题，以技术革新推动各个产业加速前行。

随着数字化转型的深入推进，数据量呈现出爆炸式增长态势，这对存储系统的扩展性和容量提出了更为严格的要求。在数据安全与隐私保护方面，数据泄露和网络攻击的风险不断上升，每个企业或机构必须确保数据的安全性和隐私性，防止敏感信息泄露。此外，数据管理具有复杂性，数据类型丰富多元，包括结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据，如何高效管理和利用这些数据成为一个重大难题。对于许多企业而言，随着业务需求逐渐多样化，对数据访问速度和系统性能的要求也日益提升，尤其是在实时分析和决策支持领域。面对这一系列挑战，传统的存储解决方案已难以满足当前的需求。因此，如何在数据洪流中确保存储系统的扩展性、安全性、管理效率和性能，成为数字存储技术领域相关从业人工亟待解决的关键问题。

针对数据存储技术面临的行业发展痛点，谢鹏带领团队积极创新数据存储技术，研发出一个个技术成果，突破技术壁垒，帮助企业解决各种存储难题。在谢鹏的带领下，极道公司技术团队研究发表了“极道高可用分布式系统软件”“极道Alamo分布式文件存储系统”“极道容器化高性能计算系统”“极道面向IO能力的分布式计算调度系统”等十个软件技术成果，帮助了很多企业解决了数据存储、管理、计算调度等方面的问题。很多用户，如科研机构、医疗科研机构、大型科技公司引入极道公司的智能数据系统后，谢鹏带领团队根据业务需求，为其打造 “存管算” 一体化解决方案，可以让数据的存储性能提升至两至三倍以上，有效提升了用户的业务运行以及交付能力。同时，他们研发的存储技术可以将各种类型的任务组合在一起组成高级数据流，明显缩短计算任务周期，提升数据交付能力，降低了维护人力物力的投入。

而最近，由谢鹏研发的“面向计算密集任务的存算数据分层管理系统 V1.0”及“计算密集系统存算融合数据分层优化系统 V1.0”面市，这两个系统通过分层存储架构、智能调度算法和异构资源协同，解决了计算密集型场景中数据搬运耗时、资源利用率低、运维成本高等核心痛点。其技术价值不仅体现在性能指标的突破，更在于通过数据智能重构了传统计算范式，为精准医疗、AI 大模型、工业仿真等领域提供了可规模化落地的高效解决方案。

特别在场景适配层面，这两个系统可以针对生物信息学的基因序列分析、类脑融合智算开发的数值模拟等差异化需求，提供高度定制化的解决方案。例如，在生物信息学领域，基因序列分析往往涉及庞大的数据集和复杂的计算任务，这两个系统能够智能地根据分析任务的特点，优化数据存储和调度策略，从而显著提升分析效率和准确性。而在类脑融合智算开发的数值模拟方面，系统则能针对模拟过程中的大规模数据交换和实时计算需求，实现数据的快速处理和高效利用，助力科研人员更快获得模拟结果，加速研究进程。

谢鹏及其团队在数据存储领域的持续创新，为数字时代的发展注入了强劲动力。从破解传统存储难题到打造 “存管算” 一体化解决方案，再到最新的存算融合系统，他以技术突破回应了 AI 时代对数据存储的迫切需求。这些成果不仅赋能科研、医疗、AI 大模型等多个领域高效运转，更重塑了数据管理与计算的范式。未来，随着数据洪流的持续奔涌，谢鹏将带领团队继续深耕技术创新，为各行业突破数据瓶颈、加速数字化转型提供更坚实的支撑，助力社会在数据驱动的浪潮中稳步前行。（赵诗慧）