随着国产软硬件技术的不断成熟,目前已具备融合人工智能的应用研究和设计能力,但仍处于起步阶段.传统的磁盘故障检测具有滞后性,往往是已经出现问题后才将其检测出来,本文结合主动容错技术——自我监测、分析与报告技术(Self-Monitoring Analysis and Reporting Technology,SMART)和深度学习算法构建了一种适应于国产存储设备的磁盘故障预测方法,实验结果表明了预测的准确性,与阈值判定方法监测SMART属性值的方法(故障检测率为3%-10%)相比,故障检测率有了极大的提升,验证了国产人工智能平台的应用可行性.