华为AI数据平台重磅发布：破局AI落地困境，加速医疗智能体进化

近日，华为面向医疗领域正式发布华为AI数据平台（AI Data Platform）。AI数据平台基于OceanStor A800存储构建，涵盖知识生成与检索、记忆萃取与召回、UCM推理加速三大核心技术。

长期以来，传统医疗服务高度依赖专家经验，受物理空间与服务时间限制明显，优质资源难以普惠基层。同时，医生助手等医疗智能体在加速应用过程中，仍面临关键挑战：如何将海量医学文献、临床经验等知识资产，高效转化为AI可理解、可利用的知识体系，如何使医疗智能体具备个性化与持续演进能力，以完成日益复杂的推理任务等。

随着数据存储从“存数据”转变为“存知识、存记忆”，其形态需加速进化，承担起更多AI紧密相关的功能。为此，华为正式发布AI数据平台，基于OceanStor A800存储，可内置智算能力，提供知识生成与检索、记忆萃取与召回、UCM推理加速等三大核心技术，为医疗智能体规模化落地提供支撑。

1.知识生成与检索技术，提供高精度多模知识，让智能体检索更精准

基于知识库，通过多模无损解析、Token级编码等技术，在知识生成阶段将医学文献、病例、影像等多模态资源转化为高精度知识，结合多路召回检索优化技术，实现超95%的检索准确率。

2.记忆萃取与召回技术，提供个性化、持续总结的记忆，让智能体越用越聪明

依托记忆库，精准萃取患者全病程历史数据、病情演变轨迹及医生诊疗经验，为医疗智能体提供个性化辅助建议。同时，沉淀智能体交互过程中的的情景记忆与流程经验，支持记忆回溯与多智能体协同学习，实现“越用越聪明”的持续进化。

3.UCM推理加速技术，利用历史记忆数据实现推理加速，让智能体更高效

通过KV智能分级缓存管理，大幅扩展模型有效上下文窗口，显著降低推理时延与成本，为需要处理长序列、复杂逻辑的医疗智能体提供关键性能支撑。

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性能方面，最大支持512个存储控制器，可扩展至4096张算力卡及EB级容量，带宽与IOPS分别达到业界4倍和8倍水平，在全球AI存储MLPerf性能打榜中独占鳌头。在空间能耗方面，容量密度高达1PB/U，能耗低至0.7Watt/TB。在数据韧性方面，勒索攻击侦测准确率从99.9%提升至99.99%。

通过KV Cache新数据范式，OceanStor A800可构建PB级全局共享资源池，在保证推理精度前提下，端到端推理单位Tokens成本降低50%以上，大幅提升用户推理体验；内置RAG知识库，支持标量、向量、张量、图等多模式检索，显著降低AI大模型使用门槛。此外，OceanStor A800支持全局共享索引，通过智能检索引擎提升检索QPS，检索响应时延领先业界40%，检索精度提升95%+。

注：本文素材来自华为，版权归作者所有