华为启动第七届奥林帕斯奖全球征集 单项奖金100万元

驱动中国10月21日消息，华为宣布第七届奥林帕斯奖（2026）正式启动全球征集。该奖项面向全球科研工作者，围绕数据存储领域基础理论研究与关键技术难题展开，本届征集重点指向 Agentic AI 数据基础设施中的存储、能效、数据供给与知识演进问题。

奥林帕斯奖由华为于2019年起设立，用于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，推动产学研合作。本届奖项设置两个奥林帕斯奖，每个奖金为100万元；另设五个奥林帕斯先锋奖，每个奖金为20万元。若奥林帕斯奖出现空缺，评委会将根据实际评选结果决定是否追加1至5个先锋奖。获奖个人或团队可与华为建立技术交流渠道，并获得科研助力。

华为官方表示，随着 AI 技术持续发展，传统应用正在向 Agent 智能应用演进，数据规模持续增长，数据的留存、管理与应用方式发生变化。本届奥林帕斯奖聚焦解决 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，并向全球科研工作者公开征集解题方案。

本届征集设置两个方向。方向一为“每 bit 极致性价比的存储技术”。AI 持续发展带来数据量爆发式增长，对数据“存得下、存得起”以及及时访问的需求上升；该方向要求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。相关难题包括海量数据的超高密度存储与高效检索技术，以及状态数据的内存型存储介质与近存加速技术。

方向二为“Agentic AI 原生的数据底座”。Agentic AI 逐渐进入企业生产场景，对 Token 生产效率以及企业知识跨域复用和演化提出更高要求；该方向要求研究 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。相关难题包括以 Token 生产效率为中心的高效数据供给技术，以及基于本体知识图谱的高泛化、可演进知识表征技术。