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1、中國信息通信研究院產業與規劃研究所 2024年9月 數據要素與先進存儲數據要素與先進存儲 融合發展研究報告融合發展研究報告 版權聲明版權聲明本報告本報告版權屬于版權屬于中國信息通信研究院中國信息通信研究院，并受法律保護，并受法律保護。轉載、摘編或利用其它方式使用轉載、摘編或利用其它方式使用本報告文字或者觀點的，應本報告文字或者觀點的，應注明注明“來源：來源：中國信息通信研究院”中國信息通信研究院”。違反上述聲明者，本。違反上述聲明者，本院院將追究其相關法律責任。將追究其相關法律責任。前前 言言 數據作為新型生產要素，是基礎性和戰略性資源，也是發展新質生產力的重要基礎。世界各國高度重視數據價值釋

2、放，爭相搶占數據資源新高地，塑造國家競爭新優勢。我國率先將數據列入生產要素，率先構建數據交易場所，率先開展數據資產入表，引領全球數據要素市場發展潮流。新技術、新模式、新基建帶來數據要素領域的新發展。以人工智能為代表的新技術加快數據要素價值釋放。隨著人工智能大模型的到來，冷數據逐漸變熱，也產生了更多熱數據。大模型訓練數據源深度持續拓展，數據存儲周期顯著加長。人工智能大模型對高質量數據集也提出了新要求，數據集的質量影響人工智能的智商，人工智能大模型的訓練和推理越來越依賴高質量數據集的提供和先進存儲的支撐。數據資產化帶來“數據信貸”“數據信托”等數據要素價值化新模式的探索，為數據要素價值釋放創造了基

3、礎條件。數據要素促進金融市場發展，數據抵押貸款、數據信托等金融產品反過來又拓展了數據要素的應用場景。數據資產流通交易也帶來了數據副本量的快速增加。數據已成為數字經濟時代最重要的資產之一。正如金融資產存在銀行保險箱里一樣，數據資產也需要有安全可靠的保險庫。先進存儲設施正是存儲數據資產的保險庫，是存儲數據資產的最重要的基礎設施，為數據的資產化、產權化提供堅強保障。數據基礎設施是典型的新基建，與數據要素如影隨形、相生相伴、相輔相成，但二者也是矛和盾的關系。數據基礎設施是數據“供得出、流得動、用得好、保安全”的關鍵載體。數據基礎設施的建設為數據的全生命周期管理構筑了堅實支撐。存儲設施與網絡、算力、數據

4、采集、數據流通、數據安全等設施共同構成數據基礎設施的“六個底座”，是“六位一體”的關系。特別是，數據和存儲設施的關系就像水和瓶子一樣，隨著水流量的大規模增加，需要更大容量的瓶子，且這個瓶子不能存在瓶頸?！捌磕苎b水亦能覆水”，“覆水難收”，瓶子要堅固。同時，也要盡可能實現節能環保。反之，隨著瓶子容量、質量的提高，會帶動更大規模水流量的產生，對瓶子的要求又進一步提高。如此往復，呈螺旋上升之勢。為進一步促進數據要素領域發展，應建設高質量數據集，強化新型人工智能存儲創新與應用；分步推動數據資產入表，優化數據資產評估體系；加快建設先進存儲設施，優化我國數據基礎設施建設布局，將數據基礎設施打造成促進數據要

5、素發展的堅強底座。目目 錄錄 一、數據要素發展勢頭強勁，成為經濟社會新動能.1（一）我國數據要素領域面臨重大發展機遇.1（二）我國數據存儲領域呈現快速發展態勢.3（三）新技術新模式新基建促進數據要素新發展.5 二、數據要素與人工智能相互促進，先進存儲奠定堅實基礎.7（一）人工智能加速數據要素升溫，冷數據向溫熱數據轉變.7（二）人工智能提升數據存儲價值，數據保存周期顯著加長.8（三）高質量數據集助力人工智能，先進存儲加速數據歸集.9（四）人工智能對存儲提出高要求，新型人工智能存儲取得突破.10 三、數據資產化推動數據要素價值釋放，先進存儲成為數據資產保險庫.11（一）數據資產評估入表和產權登記取

6、得重要突破.12（二）數據資產流通交易帶來數據副本量快速增加.15（三）先進存儲為數據資產提供安全可靠的保險庫.16 四、先進存儲設施是數據基礎設施的關鍵一環.17（一）數據基礎設施是關鍵性載體，存儲是“六個底座”之一.17（二）數據基礎設施建設提速提質，先進存儲占比不斷提升.19（三）存力中心建設成為典型模式，各地建設取得重要成效.22 五、發展建議.24（一）推進高質量數據集建設，強化新型人工智能存儲創新應用.24（二）完善數據資產評估體系，增加數據資產的存儲安全性評估.24（三）加快建設先進存儲設施，優化我國數據基礎設施建設布局.25 圖圖 目目 錄錄 圖 1 數據使用范圍與對應的數據副

7、本量增加情況.16 圖 2 數據基礎設施組成部分.19 圖 3 2019 年-2023 年我國數據中心機架數.21 圖 4 2021 年-2025 年我國存儲總量及先進存儲占比.22 數據要素與先進存儲融合發展研究報告 1 黨的十九屆四中全會將數據列入生產要素，提出“健全勞動、資本、土地、知識、技術、管理、數據等生產要素由市場評價貢獻、按貢獻決定報酬的機制”。這是全球范圍內首次將“數據”明確作為生產要素，是巨大的理論創新，具有里程碑意義。數據作為新型生產要素，與各類新技術、新模式、新基建緊密相關、相輔相成。特別是，數據要素與數據基礎設施相互依存、相互促進。其中，作為數據基礎設施重要組成部分，先

8、進存儲設施代表存儲領域未來發展方向，具有大容量、高效率、高可靠和綠色低碳等特點。先進存儲具有的這些優勢為數據要素發展奠定了堅實基礎。所謂先進存儲是指應用全閃存陣列、SSD 等先進存儲部件，采用存算分離、高密等先進技術，單位容量數據操作能力達到萬 IOPS（每秒讀寫次數）以上的存儲模塊1。一、數據要素發展勢頭強勁，成為經濟社會新動能（一）我國數據要素領域面臨重大發展機遇（一）我國數據要素領域面臨重大發展機遇 各國積極推動數據價值釋放，數據成為國家基礎性戰略性資源。當前，全球數據量井噴式增長，數據已融入生產生活各方面，深刻影響并重構著經濟社會運行和社會治理，成為影響國家未來發展的關鍵資源。據 ID

9、C 預測，2024 年全球將生成 159.2ZB 數據，2028 年將增加一倍以上，達到 384.6ZB，復合增長率為 24.4%。全球各國很早就認識到數據的戰略地位。美國最先發布大數據研究和發展倡議，引發全球大數據發展浪潮，并以“政府引導、企業參與、市場運作”的模式為主，投入大量資金用于數據基礎設施建設。歐盟率先發布數據戰略，并于 2022 年 4 月通過數據治理法案，作為落實戰略的具體舉措。為充分發揮海量數據對經濟發展的促進作用，提高數據應用 1來源：工業和信息化部等六部門關于印發的通知 數據要素與先進存儲融合發展研究報告 2 水平，釋放數據要素價值，各國圍繞推進數據基礎設施建設、構建數據

10、可信流通環境、完善數據法律法規、加強數據領域國際合作等方面，全方位加快布局建設，爭相搶占數據資源新高地，塑造國家競爭新優勢。我國數據要素政策持續出臺，數據基礎制度體系不斷完善。我國高度重視數據領域高質量發展，出臺了一系列推動數據要素體系化建設的政策文件，為推動數據要素價值釋放提供了指引。2022 年 12 月，黨中央、國務院印發關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見（以下簡稱“數據二十條”），系統性布局數據基礎制度體系的“四梁八柱”，繪制數據要素發展的長遠藍圖。為貫徹落實“數據二十條”，國家數據局等十七個部門聯合印發“數據要素”三年行動計劃（20242026 年），提出數據要素發展總體

11、目標和十二項重點行動，推動數據要素發揮乘數效應，賦能經濟社會發展。財政部出臺關于加強數據資產管理的指導意見，明確了依法合規管理數據資產、明晰數據資產權責關系、完善數據資產相關標準、加強數據資產使用管理、穩妥推動數據資產開發利用、健全數據資產價值評估體系等 12 個方面的主要任務。我國數據基礎制度體系加快推進建設，統籌管理、協調發展的體制機制進一步完善。各地區數據管理機構紛紛設立，數據工作體系初步形成。為深入貫徹黨中央和國務院關于數據工作的決策部署，2023 年 10 月，國家數據局正式掛牌成立，負責協調推進數據基礎制度建設，統籌數據資源整合共享和開發利用，統籌推進數字中國、數字經濟、數字社會規

12、劃和建設等。從地方層面看，近些年來，31 個?。▍^、市）和新疆生產建設兵團陸續完成數據管理機構的組建工作，初步形成了上下聯動、橫向協同的全國數據工作體系。數據管理體制機制的建設加快推動了數據要素與先進存儲融合發展研究報告 3 數據基礎制度構建，是抓搶數字經濟發展先機、打造經濟發展新動能的重要舉措。各行業持續推動數字化轉型，數據要素乘數效應加速顯現。數據要素領域建設的核心目標是深化數據融合應用，推動數據要素進一步賦能，強化數據在提高生產效率與資源配置效率方面的作用，培育新質生產力。2024 年，國家數據局聯合多部門先后發布兩批共 48 個“數據要素”典型案例，推動發揮數據在解決行業發展難題、促進

13、行業效益提升等方面的重要作用，釋放數據要素價值。目前，數據要素已在各行業開展了眾多應用，如金融行業基于企業用電數據，經過脫敏、深度分析，掌握企業用電行為、用電繳費、用電水平、用電趨勢等特征內容，為銀行在信貸反欺詐、輔助授信、貸后預警等方面提供決策參考。數據要素已經成為賦能各行業數字化轉型和智能化升級的重要基礎。通過測算數據開發對經濟增長的貢獻度，可以看出，2022 年第一、二、三產中數據對經濟貢獻度分別為 0.32%、0.65%、1.69%，較2021 年分別增長 0.25%、0.49%、0.62%2，數據對經濟增長的驅動效應逐步體現并加強。（二）（二）我國我國數據數據存儲存儲領域領域呈現快速

14、發展呈現快速發展態態勢勢 伴隨人工智能、大數據等技術的高速發展，數據量呈指數級增長，海量數據對存儲提出了更高的要求。我國加快發展存儲產業，特別是先進存儲技術成為重要發展方向，各地紛紛加快部署先進存儲設施以提升數據存儲和處理能力。從存儲政策方面看，我國各級政府積極制定出臺產業發展政策。國家層面，工業和信息化部等 6 部門于 2023 年聯合印發的算力基 2數據來源：2024 年中國信通院數字經濟與工業經濟領域深度觀察 數據要素與先進存儲融合發展研究報告 4 礎設施高質量發展行動計劃 提出，到2025年，存儲總量超過1800EB，先進存儲容量占比達到 30%以上。截至 2023 年底，我國存力規模

15、達到約 1.2ZB3，其中，先進存儲容量占比超過 25%。未來，我國存儲容量將繼續快速增長。2023 年 12 月，國家發展改革委等部門發布的 關于深入實施“東數西算”工程加快構建全國一體化算力網的實施意見提出，加快全閃存儲等先進技術部署應用，推動西部地區承接全國范圍的存儲備份、離線分析等業務。地方層面，深圳市工業和信息化局發布深圳市算力基礎設施高質量發展行動計劃(2024-2025)，提出大力發展先進存儲技術，并鼓勵存算并舉，規劃建設與計算相匹配的存儲體系。上海市智能算力基礎設施高質量發展“算力浦江”智算行動實施方案（2024-2025 年）提出，以“先進介質、高效架構、兼容生態、安全可信”

16、為支撐，在智算中心內加快部署下一代先進存儲技術。山東、廣西、寧夏、湖南等地也提出了先進存儲建設目標，以提升數據存儲和處理能力，滿足日益增長的存儲和處理需求。從存儲產業方面看，我國存儲產業規模較大。存儲產業上游包含存儲芯片與元器件，例如 NAND Flash（SSD 顆粒）、DRAM（動態隨機存取存儲器）等，中游包含存儲整機和存儲系統,下游是應用與服務。據 IDC、Gartner 等第三方機構預測,到 2025 年,我國存儲產業規模將超萬億元，上游產業鏈超過 2600 億元,中下游超過 8000 億元。我國存儲產業規模龐大，具有廣闊的發展空間。從存儲技術方面看，我國數據存儲介質研發、存儲整機及系

17、統產業領域已達到較高水平。存儲介質領域，我國的NAND Flash和DRAM芯片已躋身全球主流水平。存儲整機領域，國內存儲廠商百花齊放，在全閃存儲、分布式存儲、備份存儲、存儲內生安全、統一文件系統、3數據來源：數字中國發展報告（2023 年）數據要素與先進存儲融合發展研究報告 5 數據編織、數據湖等存儲技術領域已經具備國際競爭力。未來，存儲技術將繼續向“大容量、高性能、高效架構、安全可靠、綠色低碳”方向發展。當然，我國存儲領域也面臨發展難題。主要包括新型人工智能存儲技術研發有待進一步加強、存儲與其他數據基礎設施協同不夠、先進存儲設施建設步伐較慢等問題。例如，根據 IDC 數據，當前美國先進閃存

18、在存儲市場中的占比為 53%，相比之下，我國的同類產品占比為 18.2%，是全球平均水平的一半。因此，應發揮政策引導作用，加快我國存儲產業發展，為網絡強國、數據強國建設提供強有力支撐。（三三）新技術新模式新基建促進數據要素新發展）新技術新模式新基建促進數據要素新發展 數據要素與行業新技術（以人工智能為代表）、新模式（以數據資產抵押貸款、信托等數據要素價值化新模式為代表）、新基建（以數據基礎設施為代表）具有密切關系，這些新技術、新模式、新基建共同促進數據要素領域的新發展。數據要素與人工智能之間聯系緊密、相互促進。一是數據要素是人工智能發展的基礎。例如 GPT 系列大模型具有大規模參數和強大的計算

19、能力，其訓練和推理過程需要海量的數據進行支撐。這些數據涵蓋了文本、圖像、語音等多種模態，為模型提供了豐富的學習素材。并且，數據的質量影響人工智能的智商。高質量的數據對于大模型的性能至關重要，數據的準確性、完整性和多樣性直接影響模型的訓練效果和泛化能力。二是人工智能推動數據要素的應用與挖掘。人工智能大模型通過深度學習技術，能夠從海量數據中自動抽取和展現知識。這種能力使得數據要素中的隱藏價值得以被挖掘和利用，為各行業的智能化轉型提供有力支持。大模型能夠處理多種模態的數據，這種多模態融合的能力使得數據要素在跨領域、跨場景的應用中更加靈活和數據要素與先進存儲融合發展研究報告 6 高效。三是數據要素與人

20、工智能協同發展。數據要素和人工智能大模型在發展中相互促進。一方面，高質量的數據推動了大模型技術的不斷進步；另一方面，大模型技術的成熟又進一步提升了數據要素的應用價值。隨著技術的不斷發展，數據要素與大模型之間的融合創新將成為新的趨勢。例如，在智能制造、智慧醫療等領域，數據要素與大模型的結合催生出一系列新的應用場景和商業模式。數據要素價值化過程中形成了數據資產抵押貸款、數據信托等新模式。一是數據要素的價值化包括資源化、資產化、資本化三個階段。數據要素經過數據采集、處理、分析和應用，形成具有經濟價值和社會價值的數據資源，進而推動數據資產化、資本化進程。二是數據要素促進金融市場發展。依托數據資源形成的

21、數據抵押貸款、數據信托等新模式，不僅豐富了金融產品的種類，也提高了金融服務的效率。三是數據抵押貸款、數據信托等金融產品拓展了數據要素的應用場景。通過創新數據資產的利用方式和融資渠道，可以提高數據要素的價值轉化效率，為數據要素的應用和市場化配置提供更加便捷和高效的途徑。數據要素與數據基礎設施如影隨形、相生相伴、相輔相成、相互影響。一是數據基礎設施是支撐數據收集、存儲、處理、分析和傳輸的物理和邏輯設施的總和。它包括了網絡設施、算力設施、存儲設施、數據采集設施、數據流通設施、數據安全設施等，是數據要素得以產生、流動、整合和應用的必要環境。二是數據要素與數據基礎設施相互成就。沒有數據基礎設施的支撐，數

22、據要素將無法被承載和利用。反過來，沒有數據要素的產生、流動和應用，數據基礎設施也就沒有存在的意義。三是數據要素與數據基礎設施也存在矛和盾的關系。隨著整個社會數字化水平不斷提升，數據采集需求大量增加，數據量呈數據要素與先進存儲融合發展研究報告 7 指數級增長，這對網絡帶寬、算力、存儲、流通、安全等數據基礎設施建設提出更高要求。數據基礎設施的不斷升級又會促進數據要素更大規模地產生、流動和存儲。例如，數據和存儲設施的關系就像水和瓶子一樣，隨著水流量的大規模增加，需要更大容量的瓶子。這個瓶子的瓶口不能存在瓶頸，需要確保水能夠快速流入流出?！捌磕苎b水亦能覆水”，并且“覆水難收”，因此，裝水的瓶子需要更加

23、堅固，使用這個瓶子也需要盡可能實現節能環保。綜上，裝水（數據）的瓶子（存儲設施）需要具備大容量、高效率、安全可靠和綠色低碳等特點。二、數據要素與人工智能相互促進，先進存儲奠定堅實基礎 數據是人工智能發展的三大核心要素之一，并已成為影響人工智能大模型效果的關鍵因素。人工智能大模型快速迭代創新，對數據的實時性、存儲周期等也提出更高更復雜的要求，也促進了數據要素應用效能釋放。（一）人工智能加速數據要素升溫，冷數據向溫熱數（一）人工智能加速數據要素升溫，冷數據向溫熱數據轉變據轉變 人工智能大模型推動冷數據變溫變熱。隨著大模型參數規模越來越巨量化，訓練所需數據資源體量也急劇增長。以 OpenAI 的 G

24、PT 系列模型為例，GPT-1 數據集約為 4.8GB，GPT-2 數據集約為 40GB，而 GPT-3 數據集規模已超過 500GB。據相關研究4表明，互聯網上可用的高質量文本數據或將在 2028 年耗盡，這一現象被稱為“數據墻”，可能成為減緩人工智能進展的最大問題。因此，利用企業中積淀的豐富冷數據來訓練模型，并從中挖掘新價值的機會正逐漸顯現。雖然目 4來源：經濟學人雜志文章AI 公司很快將耗盡大部分互聯網數據（AI firms will soon exhaust most of the internets data）數據要素與先進存儲融合發展研究報告 8 前尚處于起步階段，但近期的技術突破

25、正激勵著企業以更加開放和創新的思維去探索冷數據在人工智能應用中的全新場景，促使冷數據變溫變熱。人工智能助力各行業加速生產溫熱數據。人工智能的快速發展正圍繞數據領域開辟全新機遇，而數據的焦點也多聚焦于熱數據。當前，在人工智能帶動下，更多熱數據因人工智能而生。例如，智能電表數據，以前每小時抄一次就足夠，但隨著人工智能技術的進步，有必要提高數據采集頻次，采集的范圍也可以擴展到環境溫度、濕度等數據，可用于預判用電負荷變化情況，優化電力調度。人工智能大模型的應用每天都在生成海量熱數據，其中部分數據可直接用于合成優質數據集，繼而再反饋喂給其他大模型用于訓練、微調。人工智能帶來數據要素的發展也推動存儲介質向

26、全閃存化演進。人工智能大模型激發產生更大體量的溫熱數據，高頻調用的需求暴漲，使得存儲介質加快從機械硬盤（HDD）向固態硬盤（SSD）轉變。隨著機械硬盤向全閃存升級，存儲介質的讀寫性能提升了百倍。全閃存儲是一種基于閃存技術的存儲解決方案，它使用固態閃存器作為主要的數據存儲介質，而不是傳統的機械硬盤驅動器，提供了更高的數據訪問速度和響應性，具備強大的技術優勢。全閃存存儲主打低延遲特性，對于高頻交易和實時市場數據分析至關重要。目前，金融、電信、醫療和高性能計算等對數據訪問速度要求極高的行業，是全閃存存儲市場的主要關注者。因此，眾多存儲廠商均持續進行全閃存儲領域的技術創新和產品布局。（二）人工智能提升

27、數據存儲價值，數據保存周期顯（二）人工智能提升數據存儲價值，數據保存周期顯著加長著加長 人工智能大模型訓練數據源深度持續拓展。在大模型的開發遭遇數據要素與先進存儲融合發展研究報告 9 能源瓶頸后，各大型企業開始從訓練數據上尋找新的開發突破口，主要途徑是擴大訓練數據量和優化訓練數據集，因此，人工智能大模型的訓練數據集在規模和質量上逐漸提升。整體來看，人工智能大模型能力變強，可以訓練更廣維度與更長跨度的數據，極大拉長了數據存儲周期，數據的長期價值被真正關注到。例如，氣象數據已從存儲 10年，變成存儲 30 年。人工智能和數據要素發展推動存儲技術向穩定可靠持久化方向演進。閃存存儲、機械硬盤存儲、磁帶

28、存儲、藍光存儲均在向著大容量、高密度、低成本以及高可靠方向發展，為影像數據、文化遺產資料、科研數據等需要長期保存的數據提供支撐。同時，新型磁電介質存儲、DNA 存儲等作為一種前沿的存儲技術，具有極高的數據密度和長期穩定性，正在逐漸走向成熟。（三）高質量數據集助力人工智能，先進存儲加速數（三）高質量數據集助力人工智能，先進存儲加速數據歸集據歸集 人工智能大模型的訓練和推理對高質量數據集的需求越來越大。高質量數據集是人工智能模型訓練、推理和驗證的關鍵基礎，是按照特定標準，經過采集、清洗、歸類和標注等智能化處理，并具備更新和維護機制的數據集合。谷歌研究發現，數據集大小至少與模型大小一樣重要，數據集和

29、模型大小應該約為 1:1 以達到給定數量的訓練計算下的最佳性能。因此，未來人工智能的突破將得益于高質量數據。這是大模型性能提升、行業應用落地的關鍵，能否掌控相應的高質量數據集，直接決定能否構建產業競爭優勢。各行業高質量數據集支撐人工智能快速發展，先進存儲加快數據集匯聚。例如，2024 年 3 月，北京國際大數據交易所牽頭正式發布首批 100 個人工智能大模型高質量訓練數據集，覆蓋科技創新、金融服數據要素與先進存儲融合發展研究報告 10 務、醫療健康、醫藥研發、自動駕駛、氣象服務、商業航天、影視創作等 20 多個應用場景，共計 100 余個語料數據，數據總量逾 150PB，涵蓋了專業知識問答、古

30、今文化書籍、互聯網輿情資訊、多語種音視頻、教學資源題庫、科研數據、高清圖片等多領域、多模態的數據語料。數據集的匯聚過程中，往往面臨數據格式和訪問協議多樣的問題。為了讓這些數據可以高效集中，需要數據存儲設備支持多種不同的數據格式和訪問協議，并且提供高寫入帶寬性能以實現這些多源異構的數據可以快速匯集在一起。因此，理想的存儲硬件應支持多協議互通，確保統一的底層數據可以被不同協議/接口訪問，避免因協議轉換導致大量數據復制。先進存儲設施滿足這一要求，為人工智能訓練提供進階的數據管理能力，加速高質量數據集歸集，從可視、可管、可用三個維度，幫助數據的擁有者和管理者以更加高效的方式來發揮數據價值。（四）人工智

31、能對存儲提出高要求，新型人工智能存（四）人工智能對存儲提出高要求，新型人工智能存儲儲取得突破取得突破 人工智能大模型的研發生產各階段都對存儲提出了新的要求。數據采集環節，由于原始訓練數據規模巨大，且來源多樣，需要構建大容量、低成本、高可靠的數據存儲底座；數據清洗階段，一個典型的百 TB 級大模型數據集，預處理時長超過 10 天，占比人工智能數據挖掘全流程的 30%，這就要求存儲能夠提供多協議、高性能的支持，用標準文件的方式完成海量數據的清洗和轉換，以縮短數據預處理的時長；模型訓練環節，主流預訓練模型訓練過程不穩定，易中斷返工，需要用 Checkpoint（檢查點）機制來確保訓練回退到還原點，因

32、此，存儲能否快速地讀寫 Checkpoint 文件，也成了能否高效利用算力資源、提高訓練效率的關鍵；模型推理應用階段，存儲需要提供比較豐數據要素與先進存儲融合發展研究報告 11 富的數據審核能力，以滿足鑒黃鑒暴安全合規的訴求，保證大模型生成的內容是合法、合規的。先進存儲技術鼎力支撐人工智能發展。全閃存存儲將帶來性能大幅提升，加快人工智能大模型開發落地的速度。全閃存儲技術的高性能和大容量能夠大幅提高數據讀取速度，縮短模型訓練和推理的時間。同時，全閃存儲技術的低延遲和高可靠性能夠確保數據的安全性和完整性，減少數據丟失或損壞對模型性能的影響。數據編織、向量存儲與近存計算等新興數據處理技術，將最大程度

33、降低企業整合數據、使用數據的門檻，滿足資源的高效利用，降低行業接入人工智能大模型的難度。此外，先進存儲內生安全體系將保護企業核心私密數據資產，讓企業更加放心地使用人工智能大模型。國內新型人工智能存儲取得新突破，加速人工智能大模型迭代效率。隨著人工智能大模型的不斷發展，數據存儲技術也迎來了顯著的創新和統一化趨勢。各大存儲廠商針對人工智能大模型生產的全流程，進行了有針對性的產品設計優化。綜合各大廠商的存儲技術創新，可以發現技術方向較為統一，都是基于人工智能大模型訓練推理的全流程，在高性能、彈性擴展、長記憶、知識庫、高可靠等方向進行了全新的設計創新。國內存儲領軍企業已經具備了人工智能領域的較強國際競

34、爭力，據全球權威的人工智能基準測試 MLPerf 發布的存儲測試結果顯示，國內新型人工智能存儲產品獲得全球第一。三、數據資產化推動數據要素價值釋放，先進存儲成為數據資產保險庫 數據已成為數字經濟時代最重要的資產之一。我國率先開展數據資產評估入表與登記，率先開展基于數據資產的抵押融資，為數據要素價值化創造了基礎條件。正如金融資產存在銀行保險箱里一樣，數數據要素與先進存儲融合發展研究報告 12 據資產也需要有安全可靠的保險庫。先進存儲設施正是存儲數據資產的保險庫，是存儲數據資產的最重要的基礎設施，為數據的資產化、產權化提供堅強保障。（一）數據資產評估入表和產權登記取得重要突破（一）數據資產評估入表

35、和產權登記取得重要突破 從全球看，大多數國家尚未出臺數據資產管理規定，部分國際組織開始初步探索。2024 年 7 月，由我國主導，聯合多國共同制定的國際標準化組織（ISO）數據資產領域首個國際標準資產管理 數據資產管理指南（ISO 55013:2024 Asset management Guidance on the management of data assets）正式發布。負責制修訂國際財務報告準則（IFRS）的國際會計準則理事會（IASB）正逐步探索如何將無形資產尤其是數據資產，納入財務報告體系。例如，通過發布討論稿或征求意見稿，探討數據資產的識別、計量、列報和披露等問題。這種探索體現

36、了國際社會對數據資產經濟價值的廣泛認可。近年來，我國加快推動數據資產管理評估工作，在全球各國中率先出臺企業數據資產入表政策文件，為其他國家提供了有益參考。2023 年至今，我國財政部門發布有關數據資產的 4 份政策文件，即 3份有關數據資產的規定，并指導中國資產評估協會制定印發 1 份指導意見。2023 年 8 月，財政部關于印發的通知（財會202311 號）正式發布，自 2024 年 1 月1 日起施行。在數據資產評估方面，2023 年 9 月，中評協關于印發的通知（中評協202317 號）發布，明確了數據資產價值的評估方法包括收益法、成本法和市場法三種基本方法及其衍生方法。2024 年 1

37、 月，財政部關于印發關于加強數據資產管理的指導意見的通知（財資2023141 號）正式發布。鼓勵公共服務機構將依法合規持有或控制的、具有資產屬性的公共數據數據要素與先進存儲融合發展研究報告 13 資源納入資產管理范疇。次月，關于加強行政事業單位數據資產管理的通知（財資20241 號）發布，專門針對行政事業單位數據資產管理進行規定，明晰管理責任，規范管理行為，實現從企業數據資產到行政事業單位數據資產管理全覆蓋。我國數據資產入表規定生效后，企業積極開展數據資產評估入表實踐。2024 年一季度，在我國境內上市的超過 5300 家上市公司中，有 25 家公司的財務報表中首次披露了數據資產“入表”情況。

38、但是，后續有 7 家發布公告稱因填報錯誤等問題更正了一季報并剔除了數據資源相關數據。剩下的 18 家上市公司在一季度財報中披露的數據資源入表合計金額 1.03 億元，其中無形資產項下 0.79 億元，開發支出項下 0.18 億元，其他部分列入存貨項下。2024 年 8 月 9 日，中國移動在半年報中首次披露了數據資產入表情況，是第一家實施數據資產入表工作的央企，數據資產入表金額為 7000 萬元，其中無形資產2900 萬元，開發支出 4100 萬元。半年報指出包括數據資源在內的無形資產，以成本計量。數據資產預計使用壽命與軟件、著作權一樣，均為 2 至 5 年。8 月 15 日，中國聯通半年報發

39、布，其中，數據資源科目金額為 8476.39 萬元，全部列入開發支出中。中國聯通在半年報指出：“2024 年 6 月 30 日，本集團開發支出余額中包含尚在開發中的數據資源約人民幣 0.85 億元，主要包含為現有數據產品和服務提供支撐的行業數據庫和模型等?！? 月 20 日，中國電信披露半年報，其中開發支出科目明細顯示數據資產入表金額為 1.05 億元，成為基礎電信企業中入表金額最多的，標志著中國電信在數據要素價值釋放和數字化轉型方面邁出了重要一步。至此，三家基礎電信企業已經全部披露了數據資產入表情況。根據萬得公司（Wind）數據，截至 2024年 8 月 31 日，我國境內上市公司共有 39

40、 家（不含事后更正的 5 家）數據要素與先進存儲融合發展研究報告 14 在半年報中披露了數據資產入表情況，入表金額合計 12.04 億元，環比一季度增長約 11 倍。各地區探索依托數據資產開展融資。2023 年以來，數據資產融資的案例不斷出現。例如，2023 年 12 月，在中國人民銀行鹽城市分行指導下，江蘇銀行鹽城分行與鹽城市大數據集團舉行全市首筆數據使用權抵押貸款發放暨戰略合作協議簽約儀式，成功發放 1000 萬元貸款支持鹽城市數據產業業務發展。2024 年 6 月，神州數碼公司成功將金服云數據產品作為數據資產，納入企業財務報表并獲得建設銀行深圳分行授信融資 3000 萬元。這是全國大中型

41、數據資產質押融資的代表性案例，已通過中國人民銀行動產融資統一登記公示系統完成數據資產質押登記。另外，我國數據知識產權方面取得較大進展。在國家知識產權局組織下，2022 年 12 月，北京、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、深圳 8 個省市開啟數據知識產權試點工作，上線數據知識產權登記平臺。2023 年 12 月，按照國家知識產權局辦公室關于深化數據知識產權地方試點工作的通知（國知辦函規字 2023 999 號）要求，在 8 個已有試點地方的基礎上，新增天津市、河北省、山西省、安徽省、河南省、湖北省、湖南省、貴州省、陜西省等 9 個地方共同作為數據知識產權試點地方。截至 2024 年 7 月，

42、全國 17 個開展數據知識產權試點工作的省市，共頒發數據知識產權登記證書超過 8700 件，數據知識產權質押融資金額超過 55 億元5。2024 年 9 月，國家知識產權局制數據知識產權登記證書正式開放申請，這標志著國家版數據知識產權登記證書正式推出，全國數據知識產權登記邁出重要一步。同時，數據知識產權登記證書在司法判決中發揮了重要作用。數據知識 5數據來源：國務院新聞辦公室“推動高質量發展”系列主題新聞發布會，2024 年 7 月 29 日 數據要素與先進存儲融合發展研究報告 15 產權登記證書可用于維護證書持有人的權益。例如，數據堂（北京）科技股份有限公司與隱木（上海）科技有限公司間不正當

43、競爭糾紛一案先后經過北京互聯網法院一審以及北京知識產權法院二審。涉案的數據堂公司數據取得了北京知識產權保護中心發放的 數據知識產權登記證書，北京知識產權法院認為，在沒有相反證據證明的情況下，該證書初步證明了數據堂公司為數據的合法持有人，數據堂公司有權就登記的數據進行權益主張。最終，數據堂公司在該案二審中勝訴。（二）數據資產流通交易帶來數據副本量快速增加（二）數據資產流通交易帶來數據副本量快速增加 在原始數據不出域條件下，數據副本并未增加。但是，當數據一旦開始進入共享、開放、交易等流通環節則必將帶來數據副本量的快速增加。特別是，數據作為資產進行流通也將帶來數據副本量的進一步膨脹。發揮數據資產價值

44、，要求數據副本盡可能多的流通。存儲設施作為數據資產“持有權”的實際載體，可以作為數據資產的實體標的物，在數據要素市場中發揮數據資產兌現的價值，包括：創建受數據持有者和交易條款控制的可信數據空間，受持有方隱私、合規策略控制的數據交易節點，成為數據交易市場的副本流轉節點。數據要素與先進存儲融合發展研究報告 16 來源：中國信息通信研究院 圖 1 數據使用范圍與對應的數據副本量增加情況（三）先進存儲為數據資產提供安全可靠的保險庫（三）先進存儲為數據資產提供安全可靠的保險庫 數據是重要的資產，不僅是決策的依據，也是支撐技術創新和服務的基礎，應把數據資產存放在先進存儲設施這一保險庫里，確保數據資產安全。

45、同時，先進存儲設施也為數據產權保護奠定了堅實基礎。先進存儲設施為數據資產提供安全可靠、可兼容、可擴展和高性價比的承載基礎。一是先進存儲設施具有很強的可靠性。隨著數據存儲技術的不斷發展，閃存等先進存儲介質正在逐步替代傳統的機械硬盤，這些新型介質具有更高的存儲密度和更好的耐用性，具有很強的可靠性，為數據資產提供了更加安全的存儲介質。二是先進存儲設施具有良好的兼容性。先進存儲設施支持多協議存儲，能夠兼容不同來源和類型的數據，為數據的多樣化存儲提供了可能。這有助于匯聚多樣化的數據資源，形成規?；臄祿Y產，從而更好地挖掘數據價值。三是先進存儲設施具有很高的可擴展性。隨著數據量的不斷增加，企業對存儲容量

46、的需求也在不斷增長。先進存儲設施可擴展性強，能夠數據使用范圍數據副本量原始數據不出域（災備安全）公共數據統一匯聚（高效流動）交易所交易平臺（內生保護）企業數據安全平臺（合規共享）人工智能語料庫（數據編織）東數西算（跨域可控、跨域流動）國家數據空間（安全交互、可信流轉）安全的數據空間底座數據資源持有權、使用權、經營權三權分置數據二十條公開交易分類分級安全合規安全流通數據無形資產+存貨+其他數據資產入表數據要素市場化激發政企用戶加速共享、交易、流通平臺投資數據要素與先進存儲融合發展研究報告 17 根據客戶的實際需求靈活調整存儲容量，確保數據資產能夠得到充分的存儲和利用。四是先進存儲設施具有很好的性

47、價比。先進存儲設施具有容量大、性價比高等特點，客戶通過采用先進存儲解決方案，可以大幅降低數據存儲和管理的成本，同時享受高效、便捷的數據服務。先進存儲設施為數據產權保護提供基礎性支撐。首先，通過建立數據基礎設施中的防勒索機制，健全數據存儲的容災備份功能，利用先進存儲技術打造數據流通基礎設施的堅強底座，從而增強對數據產權的保護能力。其次，先進存儲設施支持數據的分類存儲和權限管理，能夠根據數據的敏感性和重要性設置不同的訪問權限，確保只有合法用戶才能訪問其有權訪問的數據。這有助于防止數據泄露和濫用，保護數據產權擁有者的相關權益。再次，先進存儲設施提供審計和日志記錄功能，記錄所有用戶的訪問和操作日志。這

48、有助于事后審計和監控用戶的訪問行為，確保數據訪問的合規性和安全性，保護數據產權安全。四、先進存儲設施是數據基礎設施的關鍵一環 數據從產生到利用涉及到數據的采集、存儲、處理、交易、流通等各個環節，數據基礎設施建設支撐著數據要素的全生命周期管理。其中，先進存儲設施是數據基礎設施的重要組成部分，為促進數據要素的開發利用、推動數字經濟高質量發展提供了重要基礎。（一）（一）數據基礎設施是關鍵數據基礎設施是關鍵性性載體，載體，存儲存儲是是“六個底“六個底座”座”之一之一 數據基礎設施是數據“供得出、流得動、用得好、保安全”的重要保障。數據基礎設施是從數據要素價值釋放的角度出發，在網絡、算力、存儲等設施的支

49、持下，面向社會提供一體化數據采集、匯聚、處理、流通、應用、運營、安全保障服務的一類新型基礎設施。通過數據要素與先進存儲融合發展研究報告 18 構建完善的數據基礎設施，可以提高數據的采集效率和質量，實現不同區域、不同領域數據資源的整合與共享，推動數據在各行業、各機構間的合規流通，促進數據資源的有效利用，為數據要素市場化配置奠定重要基礎。數據基礎設施的完善和發展正在推動數據服務千行百業、深度融入社會生產生活，為經濟社會的數字化轉型和高質量發展提供有力支撐。數據基礎設施的建設為數據的全生命周期管理構筑了堅實支撐。其中，網絡設施是數據流通的基礎，通過光纖、5G、衛星互聯網等先進技術，為數據提供高速、穩

50、定、廣泛的連接能力。算力設施是數據處理的核心，包括通用算力、智能算力和超級算力等多種類型的計算技術和資源，為數據提供高效、敏捷的處理能力。存儲設施是數據保存和管理的核心。它利用先進的存儲技術和設備，為數據提供穩定、可靠、高效的存儲空間。數據采集設施通過傳感器、RFID、圖像采集等技術將物理世界的信息轉化為數字信號，為數據流通提供了原始的數據源。數據流通設施是實現數據共享和流通的關鍵，通過利用數據空間、區塊鏈、隱私計算等技術，打通數據共享流通的堵點，實現數據在不同主體間的“可用不可見”、“可控可計量”。數據安全設施是保護數據安全的重要手段，它采用隱私保護、數據加密、數字身份認證等技術手段，為數據

51、提供全方位的安全保障。存儲設施與網絡、算力、數據采集、數據流通、數據安全等設施共同構成數據基礎設施的“六個底座”。沒有存儲設施，其他數據基礎設施就成了“空中樓閣”。網絡設施是數據流通的橋梁，它連接著存儲設施、算力設施以及其他數據基礎設施，存儲設施的性能直接影響網絡數據存取響應速度，決定著數據流通的效率。算力設施利用強大的計算能力對存儲在存儲設施中的數據進行高效處理和分析，數據數據要素與先進存儲融合發展研究報告 19 存儲是算力資源發揮作用的前提和基礎，算力的發揮離不開包括內存和外置存儲在內的存儲設施。數據采集設施負責數據采集和初步處理，而數據存儲設施為數據采集設施提供了存儲保障。數據流通設施包

52、括數據開放、共享、交易等平臺，存儲設施為平臺中的數據提供基礎的支撐，確保數據資源流動的暢通性。數據安全設施是數據保護盾，存儲設施可為海量數據提供安全、可靠的存儲空間，為數據提供安全之基。來源：中國信息通信研究院 圖 2 數據基礎設施組成部分（二）數據基礎設施建設提速提質，先進存儲占比不（二）數據基礎設施建設提速提質，先進存儲占比不斷提升斷提升 網絡設施進入提速升級新階段。我國 5G 網絡建設深入推進，核心網能力持續增強，已建成全球規模最大、技術領先的 5G 網絡。根據數字中國發展報告（2023 年）數據，截至 2023 年底，我國 5G基站數達 337.7 萬個，同比增長 46.1%；平均每萬

53、人擁有 5G 基站 24個，較上年末提高 7.6 個百分點。光纖寬帶網絡方面，我國已建成全球規模最大的光纖寬帶網絡，為數據傳輸提供了高速、穩定的網絡環算力設施存儲設施數據流通設施數據安全設施網絡設施數據基礎設施數據采集設施數據要素與先進存儲融合發展研究報告 20 境。其中具備千兆網絡服務能力的 10G PON 端口數達 2302 萬個，增幅達 51.2%，已形成覆蓋超 5 億戶家庭的能力。1000Mbps 及以上接入速率用戶達 1.63 億戶，在固定寬帶接入用戶占比達到 25.7%，較上年末提高 10.1 個百分點。算力設施布局持續優化。隨著“東數西算”工程進入到全面建設階段，各類算力加快向國

54、家樞紐節點集聚，算力資源利用效率大幅提升。截至 2023 年底，全國在用數據中心標準機架超過 810 萬架，算力總規模達到 230EFLOPS，居全球第二位，算力總規模近 5 年年均增速近 30%6。算力供給結構逐步優化，通用算力、智能算力、超級算力等多元算力資源融合發展，其中智能算力規模占比持續提升，截至2023 年底，智能算力規模達到 70EFLOPS，增速超過 70%。超級計算機性能大幅提升，全國累計建成國家級超算中心 14 個7，科學計算和工程計算能力顯著提升，有力保障了數據高性能計算資源的需求。6數據來源：數字中國發展報告（2023 年）7數據來源：數字中國發展報告（2023 年）數

55、據要素與先進存儲融合發展研究報告 21 來源：工業和信息化部 圖 3 2019 年-2023 年我國數據中心機架數 存儲設施需求持續增長，先進存儲占比不斷提升。隨著人工智能、大數據等技術的飛速發展，海量數據的存儲和處理需求不斷增長，對存儲設施提出了更高的要求。先進存儲設施具有大容量、高效率、高可靠和綠色低碳特點。地方紛紛加快部署先進存儲設施以提升數據存儲和處理能力。在政策指引下，我國存儲設施正呈現出與網絡設施、算力設施等一體化發展之勢。截至 2023 年底，我國存力規模達到約1.2ZB8，其中，先進存儲容量占比超過 25%。根據算力基礎設施高質量發展行動計劃發展指標，到 2024 年底和 20

56、25 年底，我國數據存儲總容量將分別達到 1500EB 和 1800EB，其中先進存儲占比分別達到 28%和 30%。8數據來源：數字中國發展報告（2023 年）31540152065081001002003004005006007008009002019年2020年2021年2022年2023年數據中心標準機架（萬架）數據要素與先進存儲融合發展研究報告 22 來源：工業和信息化部、中國信息通信研究院 圖 4 2021 年-2025 年我國存儲總量及先進存儲占比（三）存力中心建設（三）存力中心建設成為典型成為典型模式模式，各地，各地建設建設取得取得重重要要成效成效 隨著數字化轉型的縱深推進，數

57、據的集中管理和高效流通變得至關重要，在此背景下，構建以先進存儲設施為基石的數據基礎設施體系是數字化轉型的必然要求，能夠有效促進數據的橫向流通與縱向沉淀，激活數據的潛在價值，為我國數字經濟發展提供重要支撐。其中，存力中心成為各地先進存儲設施落地的典型模式。存力中心是集數據歸集、保護、治理、加工與供給于一體的綜合平臺，為各種應用場景提供高效的數據存儲和管理服務。通過聚合場景與數據資源，存力中心逐漸成為“數據要素匯聚開發中心、價值中心、產業聚能中心、數據資產中心、數據安全保障中心”集合體，高效管理數據要素在“采、存、算、管、用、產”各個環節，為算力中心、人工智能大模型及數據交易提供高質量數據，充分激

58、活海量數據價值，釋放算力潛能。先進存儲,25%先進存儲,28%先進存儲,30%800100012001500180002004006008001000120014001600180020002021年2022年2023年2024年（E）2025年（E）存儲總量（EB）數據要素與先進存儲融合發展研究報告 23 當前各地區加快采用先進的存儲技術和架構部署建設先進存力中心，以提供高性能、高可靠、高擴展的數據存儲解決方案。其中，“存算一體化”已成為存力中心建設的主流模式，該模式通過深度融合數據存儲與計算處理功能，實現數據的即時分析和決策支持，提高了數據處理的效率和響應速度。存算一體化模式通過容災、備份

59、、非結構化數據管理等手段，實現數據中心從“重建設”到“重運營”的轉變，從單純的“存數”到“算數”和“用數”轉變，有效打通數據融合、構建產業生態。專欄：存力中心建設典型實踐 全國一體化算力網絡國家（貴州）主樞紐中心數算一體存力中心：2023 年，貴安新區大數據科創城產業集群有限公司建設了全國一體化算力網絡國家（貴州）主樞紐中心數算一體存力中心，將產生的海量數據進行實時地收集與保存，并為算力中心和數據交易所持續提供高質量數據供給，充分激活數據價值，釋放算力潛能，最終實現覆蓋數據要素“采、存、算、管、用、產”各個環節的全生命周期管理。此外，存力中心提供自主可控、全面防勒索、存儲安全、雙重保護、數據加

60、密、可靠的災難恢復、網絡安全和架構安全八大安全保障，不僅保障了數據的安全和可靠性，也為數據的高效利用和價值實現提供了堅實的支撐。同時，憑借在區位、能源、成本及數據安全等方面的獨特優勢，貴陽貴安吸引海量東部及異地數據資源匯聚到貴州先進存力中心，并吸引數據治理、數據開發、數據資產運營等全產業鏈企業落地貴州，共同推進貴陽貴安數算一體化產業集群的建設。該項目的實施不僅鞏固了貴安新區作為全國一體化算力網絡關鍵節點的地位，還將建立一個服務全國、輻射全球的數據服務平臺，為貴州數字經濟數據要素與先進存儲融合發展研究報告 24 的高質量發展注入了強大動力。西部（重慶）科學城先進數據中心存儲一體化存力中心：重慶市

61、政府和璧山區人民政府共同建立西部科學城先進數據中心，該數據中心采用的是一體化存力方案。一體化存力方案可以總結為六大特性：場景融合一體化、數據聯邦一體化、生命周期一體化、數據服務一體化、數據安全一體化、數據綠色一體化。存儲一體化存力方案可為用戶帶來多場景的存儲支撐，支持冷溫熱分級存儲跨區域無感調度。用戶可通過可視化界面，進行從數據產生到歸檔的全生命周期管理。此外，將液冷技術與存儲設施相結合，可為數據中心構建存算一棧式液冷解決方案，以滿足綠色低碳需求。五、發展建議（一）推進高質量數據集建設，強化新型人工智能存（一）推進高質量數據集建設，強化新型人工智能存儲創新應用儲創新應用 發揮人工智能技術優勢，

62、對大量文本、圖像、音頻等數據進行自動標注和分類，批量構建高質量數據集。加強各方協作，探索面向人工智能大模型的先進存儲技術產品標準建設。以市場側實際需求為牽引，加快推進先進存儲技術在更多人工智能應用場景中落地，引導制造、能源、交通等領域的大型企業加快打造一批“經濟效益好、社會影響大、示范效應強”的新型人工智能存儲應用。（二）完善數據資產評估體系，增加數據資產的存儲（二）完善數據資產評估體系，增加數據資產的存儲安全性評估安全性評估 推動企事業和行政單位數據資產化，在數據資產評估中納入數據資產安全可靠存儲、風險管理等指標。優先推動企業開展數據資產入數據要素與先進存儲融合發展研究報告 25 表與登記，

63、遵循 企業數據資源相關會計處理暫行規定 等政策要求，確保數據資產入表的合規性和準確性。逐步推動行政事業單位將公共數據資產納入資產管理范疇，建立健全公共數據資產入表與登記的相關制度。優化數據資產評估體系，強化針對數據資產存儲安全性、可靠性的考量，加強數據風險管理，防止數據泄露或被篡改。（三）加快建設先進存儲設施，優化我國數據基礎設（三）加快建設先進存儲設施，優化我國數據基礎設施建設布局施建設布局 進一步優化完善我國數據基礎設施建設布局，將存儲基礎設施納入我國數據基礎設施的關鍵組成部分，明確其在數據存儲、處理、分析及應用中的關鍵作用，促進存儲與算力等其他數據基礎設施協同發展。制定國家層面的存儲基礎

64、設施建設規劃，確保存儲基礎設施建設的系統性和前瞻性。根據區域經濟發展需求、產業布局及數據流量特征，合理規劃并適度超前建設我國存儲基礎設施。在重點行業、關鍵領域和示范區部署先進存儲基礎設施應用示范項目，推動技術成果的轉化和應用推廣。強化存儲基礎設施的安全保障，加強存儲基礎設施的物理安全、網絡安全和運維安全，提升設施的安全防護能力和應急響應能力。加強數據加密、訪問控制、安全審計等安全措施，確保存儲數據的安全性、完整性和可用性。中國信息通信研究院中國信息通信研究院 產業與規劃研究所產業與規劃研究所 地址：北京市海淀區花園北路地址：北京市海淀區花園北路 52 號號 郵編：郵編：100191 電話：電話：010-68021205 傳真：傳真：010-68033959 網址：網址：