在11月4日的2021腾讯数字生态大会的Techo Day技术峰会上，腾讯云副总裁、腾讯数据平台部副总经理刘煜宏透露，截至目前，腾讯大数据的日实时计算量已经超过200万亿，在线模型训练维度达到1万亿，大数据平台算力1000万核，日离线分析任务数1500万，量级位居国内第一。腾讯大数据和AI继续在国内保持领先优势。
刘煜宏表示：“企业数字化正在全面加速，企业对云服务的需求也在不断增加，腾讯云在大数据和AI领域既要寻求技术突破，又要能把这些技术突破转为产品和服务，让技术真正落地为行业服务，才能让技术产生价值。”

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【 连接器|腾讯云副总裁刘煜宏：构建企业数据连接器，助力企业更高效挖掘数据价值】腾讯云副总裁、腾讯数据平台部副总经理刘煜宏
构建企业数据连接器，助力企业更高效挖掘数据价值随着全球经济数字化转型的加快,企业对大数据的需求也日益强烈，复杂场景、规模成本和数据安全等问题都对大数据业务发展提出了新挑战。比如用户的超大规模数据需要更高的调度性能；元数据、小文件数的膨胀也会带来资源碎片过多存储效率下降、平台规模庞大运维定位复杂等问题。
针对这些痛点，腾讯大数据在技术上实现多个突破，比如借助“自适应计算+数据编排”能力可以屏蔽复杂底层，简化使用，用最优执行引擎解耦计算与存储；“Caelus离在线混部+平台大脑”可以让资源得到充分利用，节省运营成本，通过资源削峰填谷，让平台运行更加智能化；“PowerFL安全联合计算”的3072bit高强度数据加密，则可以在保护隐私的同时实现数据协作。
在技术实现突破的同时，腾讯云也基于自身在大数据的基础产品能力、数据中台能力、数据应用能力，构建连通业务与数据资产的企业数据连接器，帮助教育、金融、政务等多个行业更深入、更高效地挖掘数据价值。
以国内某教育平台来说，在大数据使用时有明显痛点，首先是扩容响应滞后，尤其短期有大量计算资源需求时；其次是资源利用率低，不同时段资源用量存在波峰波谷，在离线计算资源无法灵活调度；并且自建大数据成本高，不仅会为开发、运维带来高成本，技术难度也大。基于此，腾讯云大数据通过云原生混合算力调度，让离在线技术助力该平台成本节约及效能提升。最终，在云原生存算分离技术、云原生混合算力调度技术、云原生分析加速技术的加持下，在线资源利用率提升了100%，固定算力降低了5000核，10分钟计算资源拉起能力也提升至了20000核。
在另一个银行案例中，数据孤岛严重、存储成本高、数据不标准且质量低成为了客户痛点，腾讯云以TBDS为基础的金融数据湖解决方案，帮助客户消除数据孤岛，做好数据治理，让该客户超50家分支机构建设了规模超1000节点的统一的大数据平台，清洗治理的数据量超20PB，提升了数据质量和价值。
刘煜宏表示，腾讯云大数据源于开源，也积极回馈开源。腾讯大数据从2014年就开始开源，目前主导或捐赠了6个项目，为社区贡献超过800万行代码，培养了近100位或PMC或Committer成员。今天，腾讯大数据正式开源Caelus和FireStorm两大项目，把腾讯大数据在在离线混部、计算加速等技术突破的成果与所有开发者分享。
用AI技术为产业赋能，构建开放、可持续的生态腾讯云大数据通过深耕应用拓展了产业创新的边界，腾讯云AI则正在通过技术突破助力全领域智能，让数字技术与现实世界深度融合。据刘煜宏介绍，腾讯云AI技术如今已经实现了由腾讯优图、AI Lab、WeChat AI、腾讯多媒体实验室、腾讯云小微为技术支撑底座，腾讯云TI平台、腾讯云小微对话式AI平台为开发平台，结合各行业的需求和行业经验，沉淀了工业AI中台、媒体AI中台、政务AI中台等解决方案，为泛政府、泛互联网、工业、企业AI、金融、传媒、出行、家居等不同领域提供行业应用。
目前，腾讯在计算机视觉领域有超过100项原子能力、超过6500个全球专利，发表在全球顶会论文800余篇，专利及论文数量位居中国互联网公司第一，并多次刷新世界纪录。
在语音AI领域也在不断突破。比如腾讯语音智能，业务首创基于DNN全链路方案，可以对于回声消除，声音定位，语音分离，去混响及波束增强进行一体化处理技术。实车测试，在同时存在车外噪声，车内广播及后排干扰人声的复杂条件下，大幅提升语音去回声，降噪，分离整体性能，识别准确率由10%~50%提升至90%以上。云小微数智人则可以实现多模态人机交互，多维度为客户赋能，助力行业客户打造有智能、有形象、可交互的数字分身。

稿源：(雷锋网)

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