深圳商報
2023-12-20 
筑牢企業數字化轉型“底座”深圳先進院與廣道數字成立“大數據AI技術創新聯合實驗室”
從今年8月開始，中國科學院深圳先進技術研究院（以下簡稱“深圳先進院”）云計算研究中心副主任王洋幾乎每周都會到深圳市廣道數字技術有限公司（以下簡稱“廣道數字”）“打卡授課”，而“聽課”的學生既有該公司員工，也有深圳先進院的博士生。
廣道數字董秘趙璐告訴記者，今年8月，深圳先進院與廣道數字簽約成立“大數據AI技術創新聯合實驗室”，“這是我們專門為聯合實驗室打造的辦公室和實驗場地，方便企業和深圳先進院兩邊人員隨時交流，加速系統研發和成果落地”。
據王洋介紹，聯合實驗室將利用“AI+大數據”技術，圍繞“湖倉一體與智能計算”“公安政務知識圖譜構建分析優化”“工業場景安全生產機器視覺”三大領域展開技術研發，有效解決企業在數字化轉型過程中遇到的數據治理問題及公安政務和工業生產等垂直領域的應用決策問題。
AI助力挖潛大數據價值
當前，數據驅動的人工智能正在改變著各行各業，“AI+大數據”成為當下的熱門話題之一。一方面，大數據可以為AI技術提供訓練數據支持；另一方面，AI技術也可以通過算法來提取大數據內涵的價值。
“‘AI+大數據’已經成為企業從數字化向數智化發展的必然選擇。”趙璐表示，乘著這個“風口”，廣道數字希望把AI技術和大數據技術結合起來，去助力企業的數字化轉型。“了解到深圳先進院的先進計算與數字工程研究所有這方面的技術積累，我們也有應用場景，于是就‘一拍即合’了。”
據悉，未來，在雙方合作的過程中，深圳先進院將發揮自身科研優勢，快速提升廣道數字的技術水平和產品競爭力，廣道數字將根據自身多年積累的產品化經驗和數據資源，為深圳先進院提供更加豐富的應用場景，實現雙方優勢互補。
那么，“AI+大數據”將產生何種“化學反應”？
王洋表示，兩者結合將有助于更好地挖掘大數據的價值，實現數據高效應用。“企業做數據治理的最終目標是為了挖掘數據價值，并非只是簡單存儲。從這個角度來說，AI為大數據的價值挖潛提供了極大的助力。”
“‘AI+大數據’主要是幫助企業的業務部門或決策部門更好地發現數據之間的規律，聯合實驗室是從數據治理的完整過程來審視大數據技術和AI技術的，最終是讓技術服務于企業的業務與發展。”王洋說。
“湖倉一體”打破大數據孤島
企業數字化轉型，往往需要存儲和處理大量的數據。如何以高質量的數據治理激活數據要素潛能、釋放數據要素價值，成為企業數字化轉型過程中亟需解決的問題。
隨著科技的發展，數據的保存形式已經從傳統的文件和數據庫技術，發展到現在的數據湖、數據倉庫技術。數據的存儲介質和架構發生了翻天覆地的變化。目前，大數據存儲與管理的主流架構有數據庫、數據倉庫、數據湖三種。
目前，很多企業不得不在內部建立了多種數據存儲結構用來存儲數據，當需要低成本存儲數據時，企業就把數據遷移到數據湖中，當需要對數據進行實時分析時，又把數據湖的數據復制到數據庫中。
“久而久之，兩者就出現了割裂，形成‘一湖多倉’的管理架構，導致數據孤島和數據沼澤等現象。”王洋說，傳統的大數據處理平臺通常將數據存儲在數據湖和數據倉庫中，分別用于存儲原始數據和經過加工處理的數據。
“AI+大數據”如何打破數據孤島，助力企業數字化轉型？聯合實驗室將聚焦“必殺技”——湖倉一體。
“‘湖倉一體’的數據處理與存儲架構，可實現數據湖和數據倉庫一體化，使得原始數據與加工后的數據可以更加高效流動和交互，既可以同時存儲結構化和非結構化數據，也具備實時處理數據、支持用戶的BI（Business Intelligence，商業智能）、AI以及DS（Data Science，數據科學）應用對數據訪問的需求，提升數據的利用效率。”王洋介紹道。
打造數字化轉型“底座”
“事實上，‘湖倉一體’本質上是一個大數據存儲架構，類似于一個高級的‘數據庫’。”王洋說，當有企業尤其是中小企業數字化轉型需要數據治理的時候，就可以用上這套技術架構和解決方案。
有了這套“AI+大數據”賦能的“底座”，許多數字化轉型的應用場景都可以直接“套上”。比如在工業園區，通過開發和優化機器視覺技術，基于湖倉底座可以對工業場景中的圖像和視頻數據進行智能分析和監測，例如產線的運行情況、工人的工作狀態等，進而提升工業安全生產的效率和質量。
從產業鏈角度來看，這一技術的研發也將助力深圳“20+8”產業集群發展。
“‘數據庫’是我們在信息化建設和數字化轉型過程中勢必要用到的基礎軟件，也是深圳‘20+8’產業集群政策中‘軟件與信息服務產業集群’重點規劃需要突破的問題。”王洋表示，“湖倉一體”未來可能會成為替代現有數據存儲架構的方案之一，聯合實驗室的成立將有助于“湖倉一體”在核心部件上實現自主研發和國產替代，為基礎軟件的國產化貢獻一份力量。
據了解，聯合實驗室目前已經完成了相關項目的技術預研與可行性分析，正在進行關鍵模塊的研發。未來，聯合實驗室的研究成果將會應用在各行各業的數字化轉型過程中，為企業在轉型過程中的數據治理環節提供相關產品和工具，主要包括結構化與非結構化數據匯聚與存儲管理、數據質量管理、元數據管理、數據分級分類、數據建模與數據開發、數據可視化呈現等場景。
（文章來源：深圳商報）
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