专场出品人：
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专场：AI 时代的数据架构
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丁远普
基于Daft、Lance、豆包大模型 构建多模态AI数据湖
火山引擎 AI数据湖研发负责人
拥有超过 10 年的大数据 B 端产品研发经验，当前负责火山引擎 EMR（开源大数据平台）、LAS（AI 数据湖服务）产品的研发工作。自 2023 年起开展 Data for AI 转型探索，在应对 AI 时代数据基建需求变更方面经验丰富。在结构化数据到多模态数据的管理、处理、存储，以及预训练、后训练、推理、AI 应用等方面，具备多个行业的落地实践经验。
AI 时代多模态数据的爆发使传统数据湖陷入存储低效、计算割裂、协同不足的困境。本主题聚焦 “计算 - 存储 - 模型” 三位一体的解决方案：以 Daft 为湖计算引擎，依托 Ray 实现单机到分布式的无缝扩展，通过延迟计算与 CPU/GPU 异构调度，统一处理结构化与图文音视频等多模态数据，打破大数据与 AI 团队协作壁垒；以 Lance 为湖存储核心，通过列式存储进行高效数据压缩、实现大小列统一管理与 schema 零拷贝变更，解决 IO 放大问题；豆包大模型则作为智能中枢，通过 Daft 的插件化接口接入，实现多模态数据的理解、向量化与推理加速，支撑从数据清洗到模型训练的全链路闭环，为 AI 数据基础设施提供全新范式。
内容大纲
1. 多模态时代：传统数据湖的现实困境
1.1 多模态数据爆发的行业现状
1.2 传统数据湖的三大核心痛点
2. 三位一体架构：多模态 AI 数据湖的核心方案
2.1 架构设计逻辑：“计算 - 存储 - 模型” 协同闭环
2.2 关键组件 1：Daft 湖计算引擎
2.3 关键组件 2：Lance 湖存储核心
2.4 关键组件 3：豆包大模型智能中枢
3. 实践落地：两大典型场景的应用成效
3.1 自动驾驶场景
3.2 LLM 图文处理场景
4. 方案核心价值：重构 AI 数据基础设施
4.1 效率价值：存储 / 计算 / 推理全链路性能提升
4.2 协作价值：打通大数据与 AI 团队工作流
4.3 扩展价值：支持多行业多模态场景快速适配
5. 未来展望：多模态 AI 数据湖的迭代方向
5.1 技术迭代
5.2 生态构建
1.1 多模态数据爆发的行业现状
1.2 传统数据湖的三大核心痛点
2. 三位一体架构：多模态 AI 数据湖的核心方案
2.1 架构设计逻辑：“计算 - 存储 - 模型” 协同闭环
2.2 关键组件 1：Daft 湖计算引擎
2.3 关键组件 2：Lance 湖存储核心
2.4 关键组件 3：豆包大模型智能中枢
3. 实践落地：两大典型场景的应用成效
3.1 自动驾驶场景
3.2 LLM 图文处理场景
4. 方案核心价值：重构 AI 数据基础设施
4.1 效率价值：存储 / 计算 / 推理全链路性能提升
4.2 协作价值：打通大数据与 AI 团队工作流
4.3 扩展价值：支持多行业多模态场景快速适配
5. 未来展望：多模态 AI 数据湖的迭代方向
5.1 技术迭代
5.2 生态构建
听众受益
1. 明晰多模态数据湖痛点解法：快速掌握传统数据湖存储低效、计算割裂等问题的应对思路，为优化现有数据基础设施提供方向。
2. 掌握三位一体架构逻辑：深入理解 Daft、Lance、豆包大模型的协同机制，明晰各组件核心能力与集成方式，构建技术认知体系。
3. 获取场景化落地经验：借鉴自动驾驶、LLM 图文处理场景的实施路径与成效，可直接参考适配自身行业的多模态数据处理方案。
4. 找到效率与协作提升路径：了解如何通过方案实现存储 / 计算 / 推理全链路提效，以及打通大数据与 AI 团队工作流的方法。
5. 把握未来发展方向：提前知晓多模态数据湖的技术迭代、场景拓展及生态构建趋势，助力业务长期布局与创新。
1. 明晰多模态数据湖痛点解法：快速掌握传统数据湖存储低效、计算割裂等问题的应对思路，为优化现有数据基础设施提供方向。
2. 掌握三位一体架构逻辑：深入理解 Daft、Lance、豆包大模型的协同机制，明晰各组件核心能力与集成方式，构建技术认知体系。
3. 获取场景化落地经验：借鉴自动驾驶、LLM 图文处理场景的实施路径与成效，可直接参考适配自身行业的多模态数据处理方案。
4. 找到效率与协作提升路径：了解如何通过方案实现存储 / 计算 / 推理全链路提效，以及打通大数据与 AI 团队工作流的方法。
5. 把握未来发展方向：提前知晓多模态数据湖的技术迭代、场景拓展及生态构建趋势，助力业务长期布局与创新。
敬请期待
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