
华为悬赏单项最高 100 万元、攻克存储技术难题,第七届奥林帕斯奖正式启动全球征集
IT之家 10 月 21 日消息,华为今日宣布,第七届奥林帕斯奖(2026)正式启动全球征集。 “奥林帕斯奖”(OlympusMons Awards)是由华为公司于 2019 年起设立,旨在鼓励全球科研工作者投入数据存储领域基础理论研究,突破关键技术难题,加速科研成果产业化,实现产学研合作共赢。 2026 年奥林帕斯奖设置 2 个奥林帕斯奖( 每个 100 万元奖金 )、5 个奥林帕斯先锋奖( 每个 20 万元奖金 )(当奥林帕斯奖出现空缺时,由评委会根据实际评选结果决定是否追加 1-5 个先锋奖),获奖人 / 团队可以和华为建立技术交流渠道并获得科研助力。 官方表示,随着 AI 技术的持续发展,传统应用正在向 Agent 智能应用演进,数据不仅在规模上持续增长,数据的留存、管理与应用方式也在发生改变。本届奥林帕斯奖将聚焦解决 Agentic AI 数据基础设施中存储介质成本高、推理能效比低、数据供给不精准、知识泛化和演进难等问题,面向全球科研工作者公开征集解题之道。 IT之家附本届难题如下: 方向一:每 bit 极致性价比的存储技术 AI 的持续发展带来数据量的爆发式增长,对数据“存得下、存得起”以及及时访问的需求飙升;研究海量数据的超高密度存储技术与状态数据的高性能访问技术,打造每 bit 极致性价比的存储系统。 难题一: 海量数据的超高密度存储与高效检索技术 难题二: 状态数据的内存型存储介质与近存加速技术 方向二:Agentic AI 原生的数据底座 Agentic AI 逐渐走进企业生产场景,对 Token 生产效率以及企业知识跨域复用和演化提出了更高的要求;研究 Agent 负载下数据高效供给,以及高泛化、可演进的知识表征等技术,加速 AI 规模化落地。 难题三: 以 Token 生产效率为中心的高效数据供给技术 难题四: 基于本体知识图谱的高泛化、可演进知识表征技术 相关阅读: 《 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” 》


















