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刘一鸣，ProtonBase 产品与解决方案负责人。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 一体等多个产品创新方案落地，推动实时数仓行业标准成熟。在大数据、数据仓库、开源软件行业有15年以上工作经验，同时也是开源大数据 OLAP 引擎 Apache Kylin 的 PMC Member & Committer。
Data Warebase：实时湖仓·多模检索
随着生成式AI和大模型技术的飞速发展，数据湖技术面临前所未有的挑战与机遇。在海量、非结构化数据的存储与处理方面，如何在提升实时性、计算效率的同时，确保高效存储，成为当下数据平台的核心难题。本次演讲将深入解析如何通过创新的 Data Warebase（Data Warehouse + Database）架构，构建高效、可扩展的AI驱动数据湖解决方案。演讲将重点探讨即时湖仓（Instant Lakehouse）技术、多模态数据处理与实时特征工程的技术融合，以满足生成式AI和大模型应用的全新需求。
演讲大纲：
1. 数据湖与AI融合的技术挑战与机遇
2. 即时湖仓（Instant Lakehouse）技术演进与实践
3. 多模态数据处理与检索技术
4. 实时特征工程与AI应用支持
5. 实践应用场景与案例分析
听众收益：
1. 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，掌握如何通过 Data Warebase 构建支持AI的大规模数据湖。
2. 学会通过即时湖仓技术、多模态数据处理与实时特征工程，打造高效的AI驱动数据湖。
3. 掌握如何在数据湖环境中实现TP/AP一体化，突破传统架构瓶颈，提升数据处理与智能化水平。
4. 获取AI与数据湖深度协同的最佳实践，助力生成式AI与大模型应用在多个行业中的成功落地。
