雷锋网6月13日音讯，天云大数据产品发布暨渠道招募会在京举行，会上天云大数据CEO雷涛初次发布天云大数据已于往年上半年完成1亿人民币增资，由曦域资本、华映资身手投。

据雷涛引见，AI平台的演进分为三个阶段：模型自动化消费、模型规模化消费和模型智能化消费。

• 平台1.0版：模型自动化消费。提供易了解、易操作、免编码的流程导游式GUI，用户经过点击鼠标、拖拽，即可整合数据处置、模型选择、参数调整、模型评价和模型输入等全部数据处置建模流程，完成模型自动化消费。

• 平台2.0版：模型规模化消费。经过模型生命周期管理，算法供应规模化、模型输入规模化、模型训练流水线并行化，结合平台工程化管理，依托交互式自在编程，完成模型规模化消费。

• 平台3.0版：模型智能化消费。经过特征工程自动化、 模型算法自动选择、模型超参数智能化选择 ，结合网络构造优化，降低建模进程人的参与，逐渐完成模型智能化消费

雷涛表示，天云MaximAI平台开展曾经超越平台2.0阶段，正向平台3.0目的努力。雷锋网 (大众号：雷锋网) 理解到，天云大数据从2015年开端开发散布式人工智能平台MaximAI，基于Hadoop/spark散布式底层架构，采用图形用户界面交互Free Coding形式，简化整个预测模型生命周期的管理，完成散布式运转深度学习、梯度提升模型、逻辑回归等抢手常用算法，放慢建模速度； 支持自动特征工程，提供一个丰厚的特征空间；支持自动化机器学习和集成学习，经过更片面的算法选择和参数优化提升模型预测精确率。

目前MaximAI曾经完成了算法的自动化优化，即Auto Machine Learning，AutoML指的是“用于优化AI”的AI，建模者只需付出最少的操作(上传、选择和评价)，应用云AI平台的才能即可取得具有一定精度的机器学习模型。这意味着像基于Android开放使用一样，用户可以基于天云的PaaS化AI平台去构建机器学习模型，降低了AI在企业市场的使用门槛。

据腾讯研讨院预测，到2020年，市场对AI使用的需求将增长300%，但是AI人才供应落后AI市场开展不止一大截，客观上为AI才能的普及形成了难题。

PaaS化AI平台能提供一些根底的AI才能，从工具层面动手显然比从零培育AI人才来得容易。MaximAI 曾经使用于金融范畴，在大型银行、保险、互联网金融成功落地，在某大型银行案例中，完成高达78%的高风险客户正确辨认率，客户请求欺诈辨认率提升20%以上。

AI作为面向将来的通用技术，离不开大数据的支撑，天云大数据本次在会上推出了百万原生代码规模的HTAP数据库产品：Hubble，取自hubble space telescope（哈勃望远镜），显然也寄予了天云大数据的等待。

Hubble既能支持OLTP，同时又能支持OLAP的数据库，一站式的处理联机查讯问题，无需部署众多的数据库组件。另外，Hubble可以运用JAVA SDK、JDBC客户端、SQL等多种拜访方式为前端使用提供数据的拜访。

雷锋网在现场理解到，Hubble的三大特性是实时离线高速入库、超高并发、全部SQL规范。实时、离线高速入库满足各种入库需求，并支持实时入库，支持离线批量加载，并支持多节点的ACID；支持超高并发即支持大规模用户拜访，支持上万用户在线实时高并发修正和查询；hubble支持全部规范SQL的语法，提供各种分类、汇总等统计公式，及OLAP剖析。

Hubble的典型使用场景包括，历史数据查询，全量数据存储，一致格式查询，从而完成对中心买卖的减负，并保证全量数据的在线。

在游戏和电商数据剖析，可以支持海量的游戏、电商数据的存储，方便对用户停止画像，完成精准营销，并提供秒级的呼应速度。

在根底设备监控方面，提供准实时入库，对根底实时数据停止流处置，并实时的提供对根底设备数据的监控。

在IOT及传感器数据方面，也可以经过实时入库，对物联网数据停止存储、查询及发掘。

据天云大数据官方材料，天云大数据是国际独一可以同时提供散布式计算平台产品和AI平台根底设备的科技厂商，“AI不是多数人的专利，AI模型的PaaS化（平台即效劳）、智能化成为打破AI产业化使用的关键。将来人工智能开展趋向更应凸显规模化消费才能，让企业获取机器智能像读书一样复杂。”雷涛如是说。

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