2025存储行业数据存储标准制定

2025存储行业数据存储标准制定2025年数据存储标准制定背景、挑战与路径探索引言为什么2025年数据存储标准制定如此关键？在数字经济加速渗透的今天，数据已成为驱动产业变革的核心生产要素从个人手机相册到企业ERP系统，从城市交通数据到全球供应链信息，海量数据的产生、流转与存储，正深刻重塑着社会运行的底层逻辑据IDC预测，到2025年，全球数据圈将增长至175ZB，其中90%是非结构化数据（如视频、日志、传感器数据），这些数据不仅规模庞大，更呈现出“多模态、高并发、强时效”的特征与此同时，存储技术正从传统的“介质驱动”向“场景驱动”转型——分布式存储、全闪存阵列、智能存储、量子存储等新技术加速落地，混合云、云原生存储、边缘存储等架构不断涌现然而，技术的快速迭代与场景的复杂多样，也让数据存储领域面临着“标准缺失”的困境不同厂商的存储系统协议不统

一、安全机制不兼容、数据格式差异大，导致企业在方案选型时如同“盲人摸象”某政务云平台负责人曾坦言，“我们为跨部门数据共享搭建存储系统，因不同部门采用的存储协议不同，数据接口开发耗时比预期多了40%，集成成本增加近20%”；某金融机构技术总监也提到，“核心交易数据存储需要兼顾高可靠性与低延迟，但不同厂商的分布式存储一致性协议存在差异，导致系统在峰值交易时出现30秒级卡顿，直接影响用户体验”2025年，随着数字经济进入“深水区”，数据存储的“标准化”已不再是“选择题”，而是关乎产业效率、安全与创新的“必答题”制定一套科学、全面、可落地的数据存储标准，不仅能降低企第1页共16页业集成成本、提升系统稳定性，更能为技术创新提供“路标”，为数字经济发展筑牢“数字底座”

一、当前存储行业发展现状与标准需求技术变革与现实痛点的碰撞

1.1数据存储规模与增长趋势从“量变”到“质变”的跨越过去十年，全球数据存储规模呈指数级增长2015年，全球数据总量约为50ZB，到2020年突破64ZB，而2025年预计将达到175ZB，十年间增长近

3.5倍中国作为数字经济大国，数据增长更为迅猛据中国信通院《中国数据中心发展白皮书（2024年）》，2024年我国数据中心机架规模达650万标准机架，存储设备市场规模超2000亿元，其中分布式存储占比达45%，同比增长12%从数据类型看，结构化数据（如表格、数据库）占比从2015年的60%降至2024年的35%，非结构化数据（视频、图片、日志）占比则从40%升至65%非结构化数据的特点是“碎片化、高冗余、价值密度低”，但蕴含着丰富的场景化信息（如医疗影像、工业质检视频），这对存储系统的“弹性扩展能力”“成本控制能力”提出了更高要求

1.2存储技术演进与多样化需求场景驱动下的技术分化存储技术正从“单一介质、集中式架构”向“多介质融合、分布式架构、云边协同”演进具体表现为三个方向介质层面从传统HDD（机械硬盘）向SSD（固态硬盘）、OptaneDC Persistent Memory（持久内存）、磁带库等多介质融合发展HDD凭借低成本（每TB成本100元）和高容量（单盘16TB+），仍在冷数据存储（如档案归档）中占据主导；SSD则以“无机械部件、低延迟（读延迟

0.1ms）、高吞吐量”成为热数据存储的首选；而Optane等第2页共16页新型存储介质，可实现“内存级读写速度+存储级容量”，在工业控制、实时数据处理等场景中崭露头角架构层面分布式存储（如Ceph、Swift）因“无单点故障、弹性扩展、低成本”优势，在政务云、互联网企业中广泛应用；集中式存储（如高端存储阵列）凭借“高可靠性、强性能”，仍是金融核心系统的“刚需”；混合云存储（云厂商+本地存储协同）则成为企业“数据上云”的主流选择，据Gartner预测，2025年混合云存储占比将达35%，成为存储架构的“中流砥柱”部署层面边缘存储（靠近数据产生端的本地存储）、云存储（远程数据中心存储）、车规级存储（自动驾驶场景）等场景化部署需求凸显例如，工业互联网中，工厂传感器数据需在本地实时处理，边缘存储需满足“低延迟（10ms）、高可靠（

99.999%可用性）”；车联网中，自动驾驶汽车的车载存储需兼容“-40℃~85℃极端温度”“10年数据不丢失”等严苛条件

1.3标准缺失的核心痛点从“技术孤岛”到“产业壁垒”当前存储行业的“标准缺失”已成为制约产业发展的关键瓶颈，具体表现为三大痛点兼容性差，集成成本高不同厂商的存储协议（如iSCSI、FC、NVMe overFabrics）、数据格式（如文件系统、数据库格式）不统一，导致跨厂商系统集成时需大量定制化开发某互联网企业IT总监透露，“我们接入第三方数据平台时，因存储文件格式不兼容，仅数据清洗环节就耗费了3个月，额外投入超500万元”安全风险，合规性不足数据加密、访问控制、灾备方案缺乏统一标准，导致企业在数据安全合规中“被动应对”例如，某医疗企业因未遵循“电子病历存储加密强度≥AES-256”的标准，在数据审计第3页共16页中被监管部门处罚；某金融机构因灾备方案未满足“RPO5分钟”的行业标准，导致系统故障时数据恢复延迟20分钟，造成潜在损失创新受限，资源浪费标准的缺失使得企业在技术选型时难以“试错”，只能依赖少数头部厂商的方案，抑制了中小企业的创新活力同时，重复建设问题突出某政务部门在三年间采购了5套不同厂商的存储系统，因协议不互通，数据共享时需“数据搬运”，资源利用率不足30%

二、2025年数据存储标准制定的核心目标与原则以“需求”为锚点，以“协同”为路径

2.1核心目标构建“安全、高效、开放、智能”的存储标准体系2025年数据存储标准制定的核心目标，应围绕“解决当前痛点、支撑未来发展”展开，具体可概括为“四个聚焦”聚焦安全可控建立覆盖数据全生命周期的安全标准，包括传输加密（TLS

1.

3、IPSec）、存储加密（国密算法、AES-256）、访问控制（多因素认证、最小权限原则）、灾备恢复（RTO/RPO分级标准）等，满足《网络安全法》《数据安全法》等法规要求，保障关键数据（如政务、金融、医疗数据）的“可管、可控、可追溯”聚焦效率提升制定存储资源调度、数据分层、能耗管理等标准，推动存储系统“弹性扩展、智能调度、绿色节能”例如，针对分布式存储，明确“一致性协议（如Raft、Paxos）性能指标”，降低数据同步延迟；针对数据分层，规定“热/温/冷数据的判定标准”（如访问频率10次/天为热数据），提升存储资源利用率聚焦开放协同打破“厂商壁垒”，推动存储协议、接口、数据格式的标准化，实现“多厂商系统互联互通”例如，统一NVMe over第4页共16页Fabrics协议的传输速率标准（如100Gbps、200Gbps），定义云边数据同步的接口规范，降低跨平台集成成本聚焦智能适配针对AI、工业互联网、车联网等新兴场景，制定“场景化存储标准”，例如，AI训练数据存储需满足“高吞吐量（1TB/s）、低延迟（5ms）”；车规级存储需明确“工作温度范围（-40℃~85℃）、数据可靠性（MTBF100万小时）”等指标，支撑技术场景落地

2.2制定原则以“实用性”为核心，兼顾“前瞻性”与“包容性”数据存储标准的制定不能“闭门造车”，需遵循三大原则，确保标准的“可落地、可迭代、可推广”需求导向原则标准内容需紧密结合行业实际需求，避免“为标准而标准”例如，金融行业对“交易数据不丢失”的需求远高于政务行业，因此金融存储标准中“RPO=0”（零数据丢失）应作为“核心指标”，而政务存储可放宽至“RPO5分钟”；同时，针对新兴场景（如量子存储），需预留标准更新接口，避免技术迭代导致标准“过时”多方协同原则存储标准涉及政府、企业、科研机构、用户等多方主体，需建立“协同制定机制”例如，政府主导顶层设计（如工信部牵头成立存储标准工作组），企业提供技术实践（华为、阿里等企业参与制定分布式存储协议标准），科研机构提供理论支撑（高校研究存储介质与协议的兼容性），用户反馈实际需求（银行、医院等机构提出行业痛点），形成“多方共建、动态优化”的标准体系开放兼容原则在与国际标准（如ISO/IEC、IEEE）对接的基础上，兼顾国内自主技术（如国密算法、国产化存储芯片）的应用例第5页共16页如，数据加密标准可同时包含AES-256（国际主流）和SM4（国密算法），满足不同场景的合规要求；存储接口标准需兼容NVMe（国际标准）与自研协议（如华为自研的OceanStor存储协议），避免技术“一刀切”

三、数据存储标准体系框架构建从“技术”到“场景”，全维度覆盖

3.1技术标准子体系筑牢存储系统的“底层根基”技术标准是存储系统的“骨架”，需覆盖介质、架构、协议等核心技术维度，确保系统的“稳定性、性能、兼容性”

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1.1存储介质与接口标准存储介质的多样性（HDD、SSD、Optane等）要求制定“介质分类与选型标准”，明确不同场景下的介质适配规则例如介质选型标准政务冷数据（年访问1次）推荐使用HDD（单盘容量≥16TB，成本100元/TB）；金融热数据（实时交易）推荐使用NVMe SSD（顺序读速度≥7000MB/s，延迟

0.1ms）；工业控制数据（实时性要求高）推荐使用Optane DCPersistentMemory（读写延迟100ns，容量≥32GB/条）接口标准明确存储接口的传输速率、线缆类型、协议规范例如，针对NVMe overFabrics协议，规定“RDMA（远程直接内存访问）速率≥200Gbps”“线缆支持100m传输距离（损耗3dB）”；针对SATA接口，明确“SATA III速率=6Gbps”“线缆支持5m传输距离”等

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1.2存储架构与协议标准存储架构的差异化（分布式、集中式、混合云）需统一“架构描述与性能指标”，避免“技术孤岛”例如第6页共16页分布式存储协议标准规定“一致性协议（Raft/Paxos）的性能指标”（如单集群支持节点数≥1000个，数据同步延迟100ms）；明确“元数据管理规范”（如元数据服务器负载均衡算法、故障自动切换机制）混合云存储接口标准定义“云边数据同步协议”（如基于RESTful API的同步接口，支持增量同步、断点续传）；规定“数据一致性校验标准”（如校验算法采用MD5/SHA-256，校验误差率10⁻⁹）

3.2安全标准子体系守护数据全生命周期的“安全防线”数据安全是存储标准的“生命线”，需覆盖加密、访问控制、灾备等全流程，满足“合规性”与“可靠性”要求

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2.1数据加密与脱敏标准针对数据“静态存储加密”与“动态传输加密”，需明确“加密算法、密钥管理、脱敏规则”加密算法标准静态数据加密推荐AES-256（密钥长度256bit）或SM4（国密算法，密钥长度128bit）；传输加密强制使用TLS

1.3（支持ECC椭圆曲线密钥交换）；数据库加密推荐列级加密（如PostgreSQL的pgcrypto插件）密钥管理标准密钥生成需遵循“随机数生成算法（如NIST SP800-90Ar1）”；密钥存储需采用“硬件安全模块（HSM）”，且密钥版本需≥10次/年更新；密钥备份需支持“异地灾备存储”，备份数据加密强度≥AES-128数据脱敏标准敏感信息（身份证号、银行卡号、手机号）需按场景脱敏，例如，身份证号显示“110********1234”，银行卡号显示第7页共16页“************1234”，脱敏规则需满足“可逆脱敏（通过密钥恢复原始数据）”与“不可逆脱敏（仅用于非核心场景）”两种类型

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2.2访问控制与身份认证标准针对“谁能访问数据”“能访问哪些数据”，需建立“最小权限原则”的访问控制体系身份认证标准统一采用“多因素认证（MFA）”，包含“知识因素（密码）+拥有因素（U盾/令牌）+生物因素（指纹/人脸）”；管理员账户需强制开启“双因素认证”，且密码长度≥12位（含大小写字母、数字、特殊符号）权限管理标准基于“RBAC（基于角色的访问控制）”模型，定义角色（如数据录入员、审核员、管理员）的权限范围；敏感数据访问需“审批流程+操作审计”，审计日志需保存≥6个月，且不可篡改（采用区块链技术或写保护机制）

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2.3灾备与应急响应标准针对存储系统故障（硬件故障、网络中断、自然灾害），需明确“灾备架构、恢复指标、应急流程”灾备架构标准推荐“两地三中心”架构（生产中心+同城灾备中心+异地灾备中心），数据同步采用“同步双活”（RPO=0）或“异步复制”（RPO5分钟）；灾备系统需独立部署（与生产系统物理隔离），且硬件配置不低于生产系统的70%恢复指标标准根据数据重要性分级定义RTO/RPO金融核心数据（RTO15分钟，RPO5分钟）；政务非敏感数据（RTO1小时，RPO1天）；工业互联网边缘数据（RTO5分钟，RPO1分钟）应急响应标准建立“7×24小时应急响应团队”，故障响应时间≤30分钟；应急演练需每季度1次，演练内容包括“数据恢复演第8页共16页练”“灾备切换演练”“网络中断恢复演练”等，演练报告需提交监管部门备案

3.3应用场景适配标准为不同行业“量身定制”的“落地指南”不同行业的存储需求差异显著，需针对政务、金融、医疗、工业互联网等典型场景，制定“场景化适配标准”，实现“技术标准”与“行业需求”的精准匹配

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3.1政务数据存储标准政务数据具有“跨部门共享、多源异构、敏感信息多”的特点，标准需聚焦“数据共享”与“安全合规”数据格式统一标准定义政务数据交换的基础格式（如JSON、XML），并针对非结构化数据（如政务视频、图片）制定“压缩与编码标准”（如H.265视频编码，压缩率≥50%）；数据权属划分标准明确“数据产生方（部门A）、使用方（部门B）、管理方（政务云平台）”的权责边界，例如，部门A对原始数据拥有所有权，部门B仅可使用脱敏后的分析数据；共享接口标准基于“政务数据共享交换平台”，定义“跨部门数据查询接口”（如支持SQL查询语法）、“数据推送接口”（如基于Kafka的消息队列），接口响应时间需≤2秒

3.

3.2金融行业存储标准金融数据对“可靠性、低延迟、高并发”要求极高，标准需满足“业务连续性”与“监管合规”交易数据存储标准核心交易数据需采用“分布式存储+多副本机制”（副本数≥3），单副本损坏时数据恢复时间≤30秒；交易流水需“写入即归档”（采用磁带库存储），归档数据需保留≥5年；第9页共16页高并发存储标准针对“双11”等交易峰值场景，存储系统需支持“每秒10万+IOPS（随机读写）”，且延迟波动≤10%；采用“缓存预热”技术（提前加载高频访问数据至缓存），缓存命中率需≥95%；监管合规标准满足“反洗钱（AML）”要求，存储系统需记录“资金流向轨迹”（保留≥6个月）；符合“PCI DSS”标准，银行卡数据需加密存储，且禁止存储CVV2码等敏感信息

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3.3医疗健康存储标准医疗数据涉及“患者隐私、诊断数据、多模态影像”，标准需聚焦“隐私保护”与“数据安全”电子病历存储标准电子病历（EMR）需采用“结构化存储+时间戳标记”，修改记录需保留原始版本（不可删除）；支持“HL7FHIR”数据格式（国际医疗数据交换标准），便于跨医院数据共享；医学影像存储标准CT、MRI等影像数据需采用“DICOM

3.0”格式存储（支持多模态影像），影像压缩率≥40%（如JPEG2000编码）；影像访问需“分级授权”（医生可访问完整影像，患者仅可查看摘要）；隐私保护标准患者个人信息（身份证号、手机号）需“脱敏存储”（如替换为哈希值），且脱敏规则需通过“医疗隐私委员会”审核；数据访问日志需记录“查看时间、查看人、查看内容”，日志保存≥3年

3.

3.4工业互联网存储标准工业互联网数据具有“实时性、高可靠、低功耗”的特点，标准需支撑“工业控制”与“设备互联”实时数据存储标准工业传感器数据（如温度、压力）需“毫秒级写入”（延迟≤10ms），采用“时序数据库（如InfluxDB、第10页共16页TimescaleDB）”存储；支持“边缘-云端协同”，边缘节点存储实时数据（保留≥1小时），云端存储历史数据（保留≥1年）；设备兼容性标准工业存储设备需支持“OPC UA”协议（工业设备互联标准），可接入不同厂商的PLC（可编程逻辑控制器）、DCS（分布式控制系统）；存储接口需满足“车规级”要求（-40℃~85℃工作温度，抗振动等级≥IP67）；绿色存储标准工业存储系统能效比（PUE）需≤

1.4，采用“智能功耗管理”（非工作时段自动进入休眠模式，功耗降低≥50%）；设备寿命需≥10年，且支持“模块化设计”（易更换故障部件，减少停机时间）

3.4管理与运维标准子体系保障存储系统“长期稳定运行”的“日常规范”存储系统的“管理与运维”直接影响其生命周期成本与可靠性，需制定“资源调度、能耗管理、生命周期”等标准，实现“精细化运营”

3.

4.1存储资源调度与分配标准针对“存储资源利用率低、分配不合理”问题，需建立“动态调度”机制资源分配标准根据业务优先级分配存储资源（如金融核心业务分配50%的存储空间，政务非敏感业务分配30%）；采用“存储容量预测模型”（基于历史数据预测未来6个月存储增长趋势），提前扩容（扩容量≥预测值的120%）；负载均衡标准分布式存储需实现“节点负载均衡”（CPU/内存/IO使用率差异≤20%），采用“数据分片技术”（将数据均匀分布到第11页共16页各节点）；混合云存储需实现“云边资源动态迁移”（边缘节点负载80%时，自动将部分数据迁移至云端）

3.

4.2能耗与绿色存储标准存储系统能耗占数据中心总能耗的30%~40%，需通过标准推动“绿色化”能耗指标标准存储设备单TB能耗需≤150W/年（参考中国“东数西算”工程绿色数据中心要求）；存储系统PUE需≤

1.4（整体数据中心PUE需≤

1.3）；节能技术标准推荐采用“智能功耗管理”（如根据业务负载自动调整硬盘转速空闲时从7200转/分降至5400转/分）；针对冷数据，采用“磁带库自动换带”“SSD休眠模式”等技术，降低能耗≥30%；绿色回收标准存储设备报废时需“数据彻底擦除”（采用美国DoD

5220.22-M标准，确保数据无法恢复）；设备拆解需符合“RoHS指令”（限制铅、汞等有害物质），金属回收率≥80%

3.

4.3存储生命周期管理标准存储系统从“采购”到“报废”的全生命周期中，需明确各阶段的“管理规范”采购标准存储设备需通过“第三方认证”（如可信存储认证、数据安全认证），且提供“3年质保+7×24小时技术支持”；运维标准存储系统需“定期巡检”（每月1次），检查内容包括“硬盘健康状态、缓存命中率、数据一致性”；故障处理需遵循“故障分级响应机制”（P0级故障2小时内解决，P1级故障4小时内解决）；第12页共16页退役标准存储设备退役前需进行“数据迁移”（将数据迁移至新设备），迁移完成后“数据彻底擦除”；设备退役后需“合规处置”（如捐赠、回收），且处置过程需记录备案

四、标准制定的实施路径与挑战应对多方协同，动态迭代

4.1多方协同参与机制从“单打独斗”到“生态共建”数据存储标准的制定绝非“某一主体的任务”，需构建“政府引导、企业主导、科研支撑、用户参与”的协同机制政府引导工信部牵头成立“国家数据存储标准工作组”，明确标准制定的优先级（如2025年前完成“分布式存储协议”“数据加密”等基础标准）；出台“标准制定激励政策”，对参与标准制定的企业给予“研发补贴”“试点项目优先支持”；企业主导鼓励华为、阿里、腾讯等头部企业牵头制定行业标准（如华为主导分布式存储协议标准），中小企业参与细分领域标准（如存储安全审计工具标准）；建立“企业标准联盟”（如“金融存储标准联盟”“医疗存储标准联盟”），推动行业内标准落地；科研支撑高校（如清华大学、上海交通大学）、研究院（如中科院计算所）围绕“量子存储”“存算一体”等前沿技术开展基础研究，为标准制定提供理论支撑；设立“存储标准预研基金”，支持科研机构探索下一代存储技术的标准化路径；用户反馈定期召开“行业用户座谈会”（如政务云用户、金融机构、医院），收集实际需求（如某银行提出“核心存储需支持每秒20万笔交易”）；建立“标准试用反馈机制”，邀请用户参与标准草案的测试，根据反馈优化标准内容

4.2分阶段推进策略从“基础共性”到“场景细分”第13页共16页数据存储标准体系庞大，需分阶段推进，避免“贪大求全”导致落地困难短期（1-2年）制定基础共性标准聚焦“兼容性、安全性”等基础问题，优先完成《存储介质接口通用规范》《数据传输加密标准》《分布式存储一致性协议标准》等10项核心标准；建立“标准测试床”（如搭建混合云存储测试环境），验证标准的可行性；中期（2-3年）完善安全与场景标准重点制定《数据脱敏标准》《灾备恢复指标分级标准》《政务数据共享存储标准》《金融核心交易存储标准》等20项标准；在政务、金融、医疗等行业开展“标准试点”，总结经验并推广；长期（3-5年）形成全生命周期管理标准完成《存储资源调度与分配标准》《绿色存储能耗标准》《存储设备退役处置标准》等15项标准；建立“标准动态更新机制”，每半年评估一次标准适用性，根据技术发展（如量子存储商用）及时修订

4.3技术迭代与标准动态更新避免“标准滞后于技术”存储技术迭代速度快（如从NVMe到NVMe overFabrics仅用3年），标准需具备“前瞻性”与“灵活性”预留技术接口在标准制定中引入“模块化设计”，为新技术（如量子存储、存算一体）预留扩展接口（如定义“量子存储数据格式框架”，允许未来量子加密算法嵌入）；定期评估修订成立“标准维护委员会”，每年发布《存储标准评估报告》，分析技术发展对标准的影响（如AI存储需求的增长）；第14页共16页每2年对标准进行一次修订，删除过时内容，新增适应新技术的条款；敏捷开发试点对新兴场景（如车联网存储）采用“敏捷标准制定”模式，先制定“临时标准草案”，在试点中验证并快速迭代（如试点3个月后形成正式标准）

4.4国际标准对接与本土化适配兼顾“自主可控”与“全球协同”存储标准是全球竞争的“技术壁垒”，需在“国际接轨”与“自主创新”中找到平衡国际标准对接积极参与ISO/IEC、IEEE等国际组织的标准制定（如加入“存储网络行业协会（SNIA）”），采用国际通用标准（如NVMe协议、TLS加密）；与欧盟“GDPR”、美国“FIPs140-2”等标准体系互认，降低跨境数据流动的合规成本；本土化适配针对国内存储技术特点（如国产化存储芯片、自主可控操作系统），制定“本土化补充标准”（如《国产存储芯片兼容性测试标准》）；在数据安全领域，优先采用国密算法（如SM4加密），满足《密码法》要求；国际合作推广通过“一带一路”数据合作项目，向发展中国家推广中国存储标准（如政务数据共享存储标准）；参与国际技术标准组织的联合研发（如与俄罗斯、东南亚国家共建“区域存储标准联盟”）结论与展望以标准为笔，绘就存储产业新蓝图2025年数据存储标准的制定，是数字经济发展到“深水区”的必然要求，也是存储产业从“技术分散”走向“生态协同”的关键一步通过构建“技术-安全-场景-管理”四维标准体系，我们将逐步解第15页共16页决当前存储行业的“兼容性差、安全不足、效率低下”等痛点，为企业降低集成成本、提升系统可靠性，为技术创新提供“试错空间”，为数字经济筑牢“数字底座”当然，标准制定的道路并非一帆风顺，它需要政府、企业、科研机构、用户的共同智慧，需要“多方协同”的耐心、“分阶段推进”的定力、“动态迭代”的勇气但我们有理由相信，随着《数据安全法》《网络安全法》的深入实施，随着“东数西算”“新基建”等国家战略的推进，2025年数据存储标准的落地，将推动存储产业从“规模扩张”转向“质量提升”，最终实现“安全、高效、智能”的存储生态，为中国数字经济的持续增长注入“存储力量”未来已来，标准先行让我们以“务实创新”为笔，以“协同共享”为墨，共同书写数据存储标准制定的新篇章，让每一份数据都能“安全存储、高效流转、价值释放”，让数字经济的浪潮在标准化的护航下，奔涌向前第16页共16页。