构建“数据大脑”——柏睿数据人工智能通用平台

数据是撬动人工智能的核心，在技术变革和期望升温的背景下，伴随着海量数据、人工智能、物联网等的快速发展，人工智能技术已经逐渐开始在社会中解决实际问题，而海量数据支撑了人工智能模型训练，AI革命性的发展往往来自于数据分析技术的突破与创新。 运用人工智能与大数据技术，从视频图像全自动重建各种场景乃至人们的日常生活中。比如亚健康，通过各种人体数据，医疗参数的获取，根据疾病模型分析判断人体是否处于亚健康状态。通过各种智能手表或智能仪器，形象动态的展示到医生端。 以Siri为例,他们能够理解人们提出的问题和疑问,只是因为他们获得了无穷无尽的信息,帮助它们理解人们的自然语言。

人工智能不只是科技巨头的专享品。互联网时代，每个企业都要应对海量的数据与信息，但并不是所有企业都如科技巨头般拥有投入力度来构建庞大复杂的人工智能应用。以往来说，这些高科技技术通常在国际互联网巨头或者知名实验室当中，如今在大多数经济实体中，通过搭建通用的人工智能平台，可以帮助企业进行科学合理的决策，也就是智能化决策。直接在数据层构建人工智能，建立机器学习与深度学习的模型，是实现智能化决策的最快速、最便捷的方式，也是人工智能更加普惠的实现路径。

运用机器学习和深度学习技术解决人脸捕捉，关键点监测，路况信息的汇总剖析等在自动驾驶上带来的创新发展，这对数据实时处理分析提出了更高的要求。自动驾驶中需要时时刻刻对路况进行监测，如果出现过大的数据延时将会直接造成交通事故，这已经有不少众所周知的例子了。

直接将人工智能部署在数据层满足了AI应用对数据实时、精准分析的诉求。传统人工智能都是把储存在数据库内的数据读出来后，在外部的机器学习引擎进行计算，计算后的结果依然要放回数据库。柏睿数据通用人工智能平台能够直接在内存数据库内进行R建模运算，为用户省去了繁琐数据加载和清洗的过程，降低时间与管理成本。

对标测试中，针对查找相似用户的应用场景，通过对397万行数据的计算当中，传统的机器学习与深度学习用时为82.2分钟，柏睿数据人工智能通用平台的完成时间是4.49分钟，效率提高近20倍。另外，库内人工智能并行算法库在CPU的使用效率也占据更高的优势。

柏睿数据人工智能通用平台支持机器学习与深度学习，提供了包括统计分析、集成算法、深度神经网络算法、降维在内的四大类数十种具体算法。通过采用可简化流程的技术进行收集和建模，产出分析结果运用到实际场景中。对于数据科学家、软件工程师和数据库管理员他们可共用平台，可以更快地迭代和测试模型，因此，你不必成为数据库专业人员或数据科学家，就可以使用大量的数据集并获得深入的见解。

柏睿数据正在不断推动技术和产品创新，以简化和加速人工智能的部署与发展。目前，库内人工智能技术已经在政府、金融、医疗、运营商、能源、交通、工商税务服务等领域得到广泛应用，它将创造新的强大引擎，重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求。柏睿数据行业技术支持总监在大会上表示：“柏睿数据将持续加大技术研究投资和人才培育，通过与生态产业合作伙伴携手，让人工智能加速在政府、医疗、零售、能源、交通、制造等各行业尽快落地。”