华为悬赏单项最高 100 万元、攻克存储技术难题，7 支科研团队荣获第六届“奥林帕斯奖”

第六届“奥林帕斯奖”获奖名单在8月29日举行的2026全球数据存储教授论坛上公布。来自国内外的7支科研团队获奖，奖项分为1项奥林帕斯奖和6项奥林帕斯先锋奖，研究主题都集中在数据存储的基础技术与实际效率。

最高奖由沈志荣教授、张一鸣教授带领的智能存储与计算重点实验室团队获得。团队提出层次化大内存的I/O优化与高效组织方案，目标是在XPU环境下提高数据访问性能，并以此改善系统推理效率。

华为从2019年开始设立OlympusMons Awards，希望鼓励科研人员研究存储基础理论、解决关键技术问题，并推动成果进入产业。获奖团队除了得到资助，也可与华为建立技术交流渠道，继续开展后续研究。

按照奖项安排，奥林帕斯奖单项奖金为100万元，先锋奖单项奖金为20万元。资助分两年发放，每年各占50%，用途是支持获奖团队继续深入研究；若最高奖出现空缺，评委会还可根据结果追加先锋奖名额。

本届评选收到全球30所高校和研究机构的申报，参与者超过160位专家学者。经过评审后，最终留下7支团队。获奖数量与申报规模之间的差距，也反映出这一论坛对研究完整性和技术突破的筛选。

论坛现场，华为数据存储产品线研发管理部部长常胜同时公布第七届奖项的技术方向。第一条主线是追求“每bit极致性价比的存储技术”，希望让海量数据既能存得下，也能把成本和访问效率控制住。

这一方向包含两个具体问题：其一是海量数据的超高密度存储与高效检索，其二是状态数据所需的内存型存储介质和近存加速。前者关注容量与检索，后者关注高性能访问，两者分别对应不同的数据负载。

第二条主线是“Agentic AI原生的数据底座”。华为希望解决Agent负载的数据供给瓶颈，让企业数字资产可被AI理解，同时具备可信、可追溯和可复用特征，最终服务于AI在企业环境中的规模化应用。

对应难题也被拆成两项：一项围绕Token生产效率建设高效数据供给技术，另一项研究基于本体知识图谱的高泛化、可演进知识表征。第六届获奖结果公布后，第七届方向已经接续提出，研究团队可以据此准备下一轮方案。

从本届结果到下一届命题，论坛把奖励和持续研究连在一起。获奖团队的资金分两年投入，华为提供技术交流渠道；新一轮则把每bit成本、近存加速、Token供给效率和知识图谱列成可申报的明确问题。