Data Warebase：实时湖仓与多模态检索——构建 AI 时代的智能数据底座｜AICon 上海

5 月 23 日-24 日，AICon 全球人工智能开发与应用大会上海站即将拉开帷幕。本次大会将聚焦 AI 技术的前沿突破与产业落地，围绕 AI Agent、多模态应用、大模型架构创新、推理性能优化、大模型驱动数据创新、AI 产品创新与出海策略等核心议题，呈现技术与应用融合的最新趋势。

ProtonBase CEO 王绍翾已确认出席 AICon 上海并将在Data for AI，驱动智能的下一代数据基础专题发表题为《Data Warebase：实时湖仓与多模态检索 —— 构建 AI 时代的智能数据底座》的主题分享。随着 AI 技术的飞速发展，尤其是生成式 AI 和大模型的崛起，数据系统正面临前所未有的挑战与机遇。本次演讲将深入探讨一种创新的 AI 数据处理架构——分布式 Data Warebase（Data Warehouse + Database）。具体将解析这一架构如何通过实时数据处理和大规模并行计算，构建高效的 AI 湖仓环境，同时支持多模态检索（Multi-Modal Retrieval），以及如何基于它构建实时特征工程和在线特征库。

王绍翾现任 ProtonBase CEO ，北京大学本科，加州大学圣地亚哥分校博士。曾就职于美国的 Facebook，开发分布式内存数据库 memcached 和图关系数据库 TAO。2015 年加入阿里巴巴集团，先后就职于搜索事业部、阿里云计算平台事业部、达摩院，曾任达摩院机器智能 System AI Lab 负责人。国内最早期的 Apache Flink committer & PMC。2021 年离开阿里创立了 ProtonBase。他在本次会议的详细演讲内容如下：

演讲提纲：

1. 生成式 AI 时代的数据挑战与机遇

• 背景与趋势：生成式 AI 与大模型带来的变革，数据处理需求升级

• 面临挑战：传统数据架构的局限，海量数据的实时处理，多模态检索的需求

2. Instant Lakehouse 的演进

• 从传统到即时：从传统的库+仓+湖的多套产品架构，到一站式支持实时高效写入和查询的 Instant Lakehouse

• 关键技术：大规模数据实时增删改查

3. 多模态检索应用

• 重要性：多样化数据结构的融合与生成式 AI 对多模态检索的需求

• 最佳实践：系统架构与技术揭秘

4. 实时特征工程与在线特征库

• 核心需求：实时特征的高吞吐写入和查询，在线特征库在 AI 中的应用

• 干货分享：实时特征工程的挑战和方案

5. 分布式 Data Warebase 架构解析

• 设计理念：用一个引擎支持大部分数据服务的需求，完美覆盖 HTAP，流批一体，湖仓一体等中间态产品

• 核心组件：融合数据仓库与数据库在存储和索引上的所有优点，使用最先进的存算分离架构确保秒级弹性伸缩

6. 应用场景与案例分享

• 成功案例：金融、车联网、广告、游戏、电商等行业的应用与效果分析

7. 未来展望：Data Warebase 在 AI 应用中的演进方向

听众收益：

• 深入了解生成式 AI 时代对数据系统的核心挑战与未来机遇

• 掌握 Instant Lakehouse、Multi-Modal Retrieval System 以及 Feature Engineering 在生成式 AI 时代的技术演进与最佳实践

• 学习如何通过 Data Warebase 构建高效、实时的 AI 数据处理架构，赋能下一代 AI 应用

除此之外，本次大会还策划了AI Agent 构建及多元应用、多模态大模型创新实践、AI for Data，数据管理与价值挖掘实践、大模型推理性能优化策略、AI 产品设计的创新思维、智能硬件与大模型的融合探索、金融领域大模型应用实践、大模型助力业务提效实践等专题，届时将有来自不同行业、不同领域、不同企业的 60+资深专家在 AICon 上海站现场带来前沿技术洞察和一线实践经验。

大会开幕在即，了解更多报名和详情信息可扫码或联系票务经理 13269078023 咨询。