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一、課題來源與背景
大數(shù)據(jù)時代，面對數(shù)據(jù)類型和來源的多樣化，企業(yè)需要充分利用自然語言處理、音頻、視頻等領(lǐng)域的交叉融合技術(shù)，實現(xiàn)多模態(tài)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一處理和分析。針對上述需求，本項目提供了有效的解決方案并完成了多模態(tài)語料數(shù)據(jù)智能平臺的產(chǎn)品研發(fā)。

二、技術(shù)原理及性能指標(biāo)
多模態(tài)語料數(shù)據(jù)智能平臺是一款能在保證數(shù)據(jù)安全的基礎(chǔ)上具備結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的全鏈路實時的采集、處理、存儲、分析等功能的智能化數(shù)據(jù)管理產(chǎn)品。
1.在數(shù)據(jù)平臺開發(fā)、分析等各環(huán)節(jié)引入大語言模型，省去人工配置的繁瑣工序。
2.在結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)中，采用數(shù)據(jù)湖技術(shù)（Iceberg）作為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的統(tǒng)一表格式，比傳統(tǒng)的hive表格式有更強的先進性；采用存算分離架構(gòu)，有利于降低成本。
3.針對多模態(tài)數(shù)據(jù)的不同特點，選擇對象存儲作為平臺的底層存儲系統(tǒng)，成本低廉，且使用協(xié)議統(tǒng)一規(guī)范（S3協(xié)議），在云上容易獲取，具備不同類型數(shù)據(jù)存儲的特點，冷熱數(shù)據(jù)分離既提高了存儲效率也保證了存儲容量的幾乎無限制擴展。
4.云原生化能帶來資源良好的隔離性和彈性，底層硬件和操作系統(tǒng)的適配標(biāo)準(zhǔn)化，具備了一處打包，多處運行的特質(zhì)，使得平臺的可移植性得到提高。

三、技術(shù)的創(chuàng)造性與先進性
1.主要創(chuàng)新點
（1）研發(fā)了一種數(shù)據(jù)全鏈路實時處理架構(gòu)，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的實時抓取和智能分析；開發(fā)了冷溫?zé)釘?shù)據(jù)自動分區(qū)的輕量級智能遷移技術(shù)，提高了多模態(tài)語料數(shù)據(jù)的實時存取效率。
（2）在原有的NLP to SQL基礎(chǔ)上，結(jié)合企業(yè)級數(shù)據(jù)平臺較為完整的指標(biāo)體系特點，提出了Metric Query Language架構(gòu)，實現(xiàn)了基于自然語言的多模態(tài)語料數(shù)據(jù)統(tǒng)一分析處理。
（3）研發(fā)了小文件動態(tài)智能合并子系統(tǒng)，提升了存儲效率和查詢速度。
（4）研制了結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的語料數(shù)據(jù)智能平臺，在湖倉一體的架構(gòu)里實現(xiàn)對多模態(tài)數(shù)據(jù)的動態(tài)存取和分析，支撐基于數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)決策場景。
2.主要技術(shù)優(yōu)勢
（1）該平臺解決了大型央國企的核心數(shù)據(jù)平臺多級管理的問題，采用了多湖聯(lián)邦的技術(shù)架構(gòu)，可以大幅降低數(shù)據(jù)ETL成本，減少數(shù)據(jù)遷移，實現(xiàn)多級數(shù)據(jù)湖之間的跨湖訪問及管控治理。
（2）該平臺采用體系化的湖倉一體的架構(gòu)，實現(xiàn)了Direct lake方式降低出湖建倉成本，資源利用率從30%提升到60%，并以多云存儲的技術(shù)架構(gòu)來實現(xiàn)流批統(tǒng)一存儲，降低數(shù)據(jù)存儲成本；并基于Data Fabric的技術(shù)架構(gòu)理念，實現(xiàn)一站式的數(shù)據(jù)開發(fā)治理分析平臺，降低維護成本。
（3）該平臺支持了Gateway智能路由計算網(wǎng)關(guān)，在此基礎(chǔ)上實現(xiàn)了支持分布式和多租戶，統(tǒng)一SQL接口對接不同工作負(fù)載，用于在Lakehouse上提供Serverless SQL，為用戶提供更好的數(shù)據(jù)服務(wù)。
（4）多模態(tài)語料數(shù)據(jù)智能平臺在技術(shù)架構(gòu)上提供了統(tǒng)一的用戶體驗，以低代碼方式開發(fā)指標(biāo)，實現(xiàn)業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)的口徑一致；并實現(xiàn)開發(fā)治理一體化，從根源上保障數(shù)據(jù)質(zhì)量；在智能化方面通過大模型智能助手實現(xiàn)語義化智能分析。

四、技術(shù)的成熟程度，適用范圍和安全性
經(jīng)過三年的科學(xué)研究與技術(shù)創(chuàng)新工作，該技術(shù)性能指標(biāo)達到任務(wù)書要求，創(chuàng)新使用多模態(tài)數(shù)據(jù)源安全沙箱，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)安全、模型安全、應(yīng)用安全，產(chǎn)品授權(quán)了20余項技術(shù)專利、擁有25項軟件著作權(quán)登記、獲得了中國信通院“可信研創(chuàng)”認(rèn)證，代碼自主率達到94.31%；并具備云原生、低成本存儲、高性能計算、簡單易用、安全可靠等特點。該產(chǎn)品已達到成熟應(yīng)用階段，應(yīng)用于200+大中型企業(yè)。

五、應(yīng)用情況及存在的問題
目前，該產(chǎn)品已經(jīng)在大型國央企、裝備軍工、半導(dǎo)體、能源、工程設(shè)計、基礎(chǔ)制造、商業(yè)綜合等行業(yè)領(lǐng)域超200+企業(yè)實現(xiàn)了產(chǎn)品配套及應(yīng)用落地，為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型搭建了數(shù)據(jù)智能基礎(chǔ)設(shè)施。
（1）大型國央企：如華潤、交通集團、深圳/佛山/無錫市區(qū)大數(shù)據(jù)局等地方國企數(shù)據(jù)平臺底座；
（2）裝備軍工：如航空發(fā)動機的設(shè)計（624）、發(fā)動機的生產(chǎn)制造（420）、航發(fā)維修（5719）等軍工裝備產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)，貫穿從需求、設(shè)計、制造、供應(yīng)鏈、銷售到售后全業(yè)務(wù)過程；
（3）能源行業(yè)：中石油、中海油、中石化全面進入，從勘探開發(fā)、煉化、銷售、運營等能源全鏈條產(chǎn)業(yè)的數(shù)據(jù)智能服務(wù)；
（4）基礎(chǔ)制造：如長安新能源汽車、巴扎海船舶、納愛斯集團、四川重慶機電、陜藥集團、威高集團等企業(yè)全鏈路業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)管理與分析服務(wù)。

六、歷年獲獎情況
2023大數(shù)據(jù)“星河”案例獎、2022年中國北京創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽第十一屆中國創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽北京賽區(qū)成長組一等獎、國家標(biāo)準(zhǔn)企業(yè)競爭力5A級、2019及2020年中關(guān)村前沿大賽第四名、HICOOL2023全球創(chuàng)業(yè)大賽優(yōu)勝獎等。

1.趙杰輝  2.楊磊  3.王兵  4.柏海峰  5.馮森  6.馬歡  7.馮吉坤  8.張趙中  9.劉波  10.許俊雄  11.俞志剛  12.王永進  13.王琳  14.紅樂  15.李暢