在近兩天的AI Conference全球人工智能大會北京站上，柏睿數據首發推出了人工智能通用平臺得到了大會參與者的廣泛關注，也在行業中引起強烈的反響。這是國內首個基於數據層的人工智能平臺。如果說無人駕駛、智能機器人等AI應用是人工智能強大的軀體，那麼柏睿數據人工智能通用平臺便是掌控軀體的數據大腦，運用庫內人工智能技術，將人工智能算法庫內嵌在數據庫中，讓用戶擁有快速、便捷、智能化的決策能力。
數據是撬動人工智能的核心，在技術變革和期望升溫的背景下，伴隨著海量數據、人工智能、物聯網等的快速發展，人工智能技術已經逐漸開始在社會中解決實際問題，而海量數據支撐了人工智能模型訓練，AI革命性的發展往往來自於數據分析技術的突破與創新。 運用人工智能與大數據技術，從視頻圖像全自動重建各種場景乃至人們的日常生活中。比如亞健康，通過各種人體數據，醫療參數的獲取，根據疾病模型分析判斷人體是否處於亞健康狀態。通過各種智能手錶或智能儀器，形象動態的展示到醫生端。 以Siri為例,他們能夠理解人們提出的問題和疑問,只是因為他們獲得了無窮無盡的信息,幫助它們理解人們的自然語言。
人工智能不只是科技巨頭的專享品。互聯網時代，每個企業都要應對海量的數據與信息，但並不是所有企業都如科技巨頭般擁有投入力度來構建龐大複雜的人工智能應用。以往來說，這些高科技技術通常在國際互聯網巨頭或者知名實驗室當中，如今在大多數經濟實體中，通過搭建通用的人工智能平臺，可以幫助企業進行科學合理的決策，也就是智能化決策。直接在數據層構建人工智能，建立機器學習與深度學習的模型，是實現智能化決策的最快速、最便捷的方式，也是人工智能更加普惠的實現路徑。
運用機器學習和深度學習技術解決人臉捕捉，關鍵點監測，路況信息的彙總剖析等在自動駕駛上帶來的創新發展，這對數據實時處理分析提出了更高的要求。自動駕駛中需要時時刻刻對路況進行監測，如果出現過大的數據延時將會直接造成交通事故，這已經有不少眾所周知的例子了。
直接將人工智能部署在數據層滿足了AI應用對數據實時、精準分析的訴求。傳統人工智能都是把儲存在數據庫內的數據讀出來後，在外部的機器學習引擎進行計算，計算後的結果依然要放回數據庫。柏睿數據通用人工智能平臺能夠直接在內存數據庫內進行R建模運算，為用戶省去了繁瑣數據加載和清洗的過程，降低時間與管理成本。
對標測試中，針對查找相似用戶的應用場景，通過對397萬行數據的計算當中，傳統的機器學習與深度學習用時為82.2分鐘，柏睿數據人工智能通用平臺的完成時間是4.49分鐘，效率提高近20倍。另外，庫內人工智能並行算法庫在CPU的使用效率也佔據更高的優勢。
柏睿數據人工智能通用平臺支持機器學習與深度學習，提供了包括統計分析、集成算法、深度神經網絡算法、降維在內的四大類數十種具體算法。通過採用可簡化流程的技術進行收集和建模，產出分析結果運用到實際場景中。對於數據科學家、軟件工程師和數據庫管理員他們可共用平臺，可以更快地迭代和測試模型，因此，你不必成為數據庫專業人員或數據科學家，就可以使用大量的數據集並獲得深入的見解。
柏睿數據正在不斷推動技術和產品創新，以簡化和加速人工智能的部署與發展。目前，庫內人工智能技術已經在政府、金融、醫療、運營商、能源、交通、工商稅務服務等領域得到廣泛應用，它將創造新的強大引擎，重構生產、分配、交換、消費等經濟活動各環節，形成從宏觀到微觀各領域的智能化新需求。柏睿數據行業技術支持總監在大會上表示：“柏睿數據將持續加大技術研究投資和人才培育，通過與生態產業合作伙伴攜手，讓人工智能加速在政府、醫療、零售、能源、交通、製造等各行業儘快落地。”
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