跨象乘云致力为高等院校提供先进的 IT 系统架构设计，基于面向 SOA 架构，灵活高效的资源管理与调度平台，实现科研测试环境与工程实践系统环境的有机融合。提升高等院校科研智库建设效率，科研项目成果输出的同时；将企业项目工程教学模型引入高校教学活动，推动教学创新。为高等院校的科研与教学活动，实验 / 实训室建设，提供一体化综合解决方案及服务。
随着云计算，物联网，数据科学与大数据，容器与微服务，深度学习与新一代人工智能等创新技术领域的迭代发展。如今，机器学习（ML），深度学习（DL） 已成为新一代人工智能领域的核心技术元素。总体而言，数据越多，训练越频繁，人工智能（AI） 就会 “更加智能” ，并以更快的速度学习。同时，我们每天都会生成数据，为运行机器学习和深度学习解决方案提供 “燃料” ，譬如：从数据仓库收集和提取的数据，通过 Flume / Kafka 获得的非结构化日志流数据，通过 Spark / Storm 动态挖掘的数据、以及在大数据被广泛应用的图像，声音，视频数据…… 此外，随着物联网的出现和传感技术的应用，需要分析的数据量呈 “指数级” 增长。可见，计算能力 —— 包括 CPU 与 GPU 的提升，和用于科研的数据量，是深度学习与新一代人工智能的两个关键驱动因素。
显然，传统的物理服务器堆叠模式，已无法满足大数据，人工智能等科研项目在运算能力与数据存储及分析上的动态扩展，科研与教学活动有机融合，隔离等多样化需求。高等院校在建设新的科研实验室过程中，需要一套更为完善的 IT 架构，来应对在大数据，深度学习研发过程中面对的安装、管理、运维，以及扩展深度学习服务器集群等基础设施过程中的挑战。另一方面，从算法测试，数据安全，专业布局与学科规划，人工智能技术人才培养，以及开放创新融合平台角度考虑，高等院校通过与跨象乘云公司合作，建设深度学习与新一代人工智能科研教学一体化实验平台，在校内部署本地大数据，深度学习融合 “私有云” 平台，为进一步建设新一代人工智能开放创新平台，培养新一代人工智能技术人才，打下坚实的基础。面向数据科学与大数据，深度学习与新一代人工智能，跨象乘云设计并研发了三大核心平台，包括：