當聞到花朵的香氣，看到樹木的新芽，聽到驚蟄的雷鳴，感受到回暖的溫度……於是我們知道，春天來了。模態是指某種事物發生或經歷的方式，我們感受到的每一種信息都被稱為一種模態。將真實世界的感知信息映射到計算機領域，便有了多模態數據。
多模態的數據是人類智能的基礎，人類通過多模態數據來學習知識，支持決策和判斷，對於機器智能來說也是如此。在計算機世界，不論是結構化數據、文本、圖片，還是視頻、語音、日誌數據，都可以稱之為一個模態。如果我們能夠像人類利用多模態數據學習知識一樣，讓機器也擁有多模態數據的學習能力，將大大提升機器的智能程度。
企業為什麼需要多模態數據機器智能？
當行業數位化轉型不斷深入，雲計算、大數據與人工智慧的技術不斷增長，支撐起了以數據為核心的數字生態系統。源自於各個系統的多模態數據，在現有技術條件下很難全部有效分析。巨量化的數據的治理難度也大幅提高。為了解決這些問題，需要採用一種全新的數據分析和處理手段。運用人工智慧技術來處理多模態數據，同時提供更加靈活的數據服務，提供數據分析洞察，最大程度發揮數據價值，多模態數據的潛在價值將被真正激活。
多模態數據機器智能的技術難度如何？
我們所處的大數據時代，數據呈現巨量化、多樣化的特點，如何有效存儲和處理這些數據，使數據價值最大化的同時又滿足合規性的要求，是構建多模態機器智能的核心訴求。然而，還有眾多的技術挑戰擺在我們面前。傳統的人工智慧應用，大多基於單一模態數據開發。這些應用都只能在各自模態數據的基礎上對世界產生一定的「感知」，有其明顯的局限性。如果我們的人工智慧能夠像人類那樣，把對世界多個模態的「感知」進行了同步與聚合，產生知識並儲存下來——也就是產生對事物的「認知」，那麼機器也就會更加智能。所以，要實現多模態數據機器智能，除了應對日益增長的海量數據和做好每個模態的感知之外，更要做好數據在模態間的轉化、多模態數據條件下的數據同步和知識的融合。
愛數將如何解決數據難題？
愛數將推出以四大架構為基礎進行構建的多模態數據智能架構，激發多模態數據的潛在價值：數據湖架構、數據總線架構、多模態數據知識圖譜架構。
愛數將怎樣具體實踐多模態數據智能架構？
多模態數據智能技術如何應用於企業組織的工作場景？
億萬數據價值是怎麼被激活的？
更多答案，現場為你揭曉
12月5日，北京
多模態數據智能峰會
請拭目以待