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在生成式 AI 与大模型技术飞速发展的今天，数据湖技术正迎来前所未有的挑战与机遇。海量非结构化数据的存储与处理、实时性与计算效率的平衡、高效存储的需求，已成为数据平台的核心难题。如何突破传统架构的局限，构建支持 AI 驱动的高效数据湖解决方案？ProtonBase 产品与解决方案负责人刘一鸣将在会议主论坛为您揭晓答案。

刘一鸣，曾任阿里云自研大数据（MaxCompute & Hologres）产品组负责人，推动湖仓一体、离线实时一体、大数据 AI 一体等多个创新方案落地，推动实时数仓行业标准成熟。作为开源大数据 OLAP 引擎 Apache Kylin 的 PMC Member &  Committer，他在大数据、数据仓库及开源软件领域拥有超过 15 年的丰富经验。本次演讲 “Data Warebase：实时 · 多模 · 分布式数据库” ，他将带您深入探索 Data Warebase（Data Warehouse + Database）架构，解析如何通过即时湖仓、多模态数据处理与实时特征工程，打造面向生成式 AI 时代的高效数据湖。

演讲亮点抢先看

1.  数据湖与 AI 融合的技术挑战与机遇

生成式 AI 的爆发式增长对数据湖提出了哪些新需求？如何应对海量非结构化数据的存储与处理难题？

2.  即时湖仓（Instant Lakehouse）技术演进与实践

揭秘如何通过即时湖仓技术，实现数据湖的实时化与高效化，满足 AI 应用的即时性需求。

3.  多模态数据处理与检索技术

如何高效处理文本、图像、视频等多模态数据，为生成式 AI 提供高质量的数据支持？

4.  实时特征工程与 AI 应用支持

探讨如何通过实时特征工程，提升 AI 模型的训练与推理效率，赋能智能化应用。

5.  实践应用场景与案例分析

分享 Data Warebase 在金融、电商、智能制造等行业的落地实践，展示 AI 与数据湖深度协同的成功案例。

听众收益

• 掌握前沿技术趋势：深入理解生成式 AI 时代数据湖架构的核心挑战与技术需求。
• 解锁 AI 驱动数据湖 Data Warebase 架构：学会通过即时湖仓、多模态数据处理与实时特征工程，构建高效的 AI 驱动数据湖。
• 突破传统架构瓶颈：掌握如何在数据湖环境中实现 TP/AP 一体化，提升数据处理与智能化水平。
• 获取最佳实践：了解 AI 与数据湖深度协同的行业案例，助力生成式 AI 与大模型应用的成功落地。

谁适合参加？

• 数据平台架构师、大数据工程师、AI 算法工程师
• 企业技术决策者、数据团队负责人
• 对生成式 AI、数据湖技术感兴趣的技术爱好者

本分享是「数据湖 · 存储、计算与 AI 融合创新峰会」的议题，欢迎感兴趣的小伙伴识别二维码免费报名，收看直播：