AI与数据库如何相互赋能？国产数据库领军者与顶尖学者巅峰论道 | ChinaData

CCF杰出会员、CCF数据库专委副主任、北京理工大学教授

CCF杰出会员，CCF数据库专委副主任，北京理工大学教授、博士生导师、国家杰青和优青基金获得者。主持国家自然基金重点项目，科技部重点研发项目。曾获国家科技进步二等奖，中国电子学会自然一等奖，教育部和辽宁省科技进步一等奖、全国优秀博士论文提名奖、中国计算机学会优秀博士论文奖。袁博士是中国人工智能学会服务专委副主任、中国计算机学会数据库专业委员会副主任、IEEE、ACM高级会员。主要研究方向为人工智能、大数据。发表相关CCF A类论文200余篇。

华东师范大学教授

CCF会士、常务理事、CCF数据库专委主任。华东师范大学“智能+”研究院院长、数据学院教授，现担任第八届国务院学科评议组成员、第八届教育部科技委委员、上海市计算机学会理事长、上海市人工智能与社会发展研究会会长、《计算机学报》副主编。曾任复旦大学计算机系主任（1999-2002）、华东师范大学副校长（2016-2023）；曾入选教育部长江学者特聘教授、国家自然科学基金国家杰出青年基金项目；曾多次获得国家科技进步奖和教育部/上海市技术发明/科技进步奖。主要研究兴趣包括：数据库、数据管理、区块链、数字化转型、金融科技、教育科技等。

注：周傲英老师本次为致辞嘉宾

达梦数据高级副总经理

高级工程师，现任武汉达梦数据库股份有限公司高级副总经理。深耕行业多年，主持及参与省部级科研项目10余项，获授权发明专利22项，斩获省部级科技进步奖4项。个人先后获评“楚天英才计划”（牵头人）、“光谷3551人才计划”创新人才、"湖北省产业教授"，并入选湖北省科技厅科技专家库。作为牵头人，带领团队获评湖北省创新团队、双创战略团队等多项省级荣誉。

《面向智能的时代：数据库技术与学术研究的“双向奔赴”》

本报告将从产业与学界结合的视角，介绍达梦在校企合作中的具体政策与实践，涵盖联合科研、课程共建、人才培养等多种形式，并就智能时代下如何进一步推动学术研究与产业需求深度融合，分享思考与展望。

东北大学教授

CCF杰出会员，CCF数据库专委副主任，CCF协同计算专委常委委员，东北大学软件学院院长，二级教授，博士生导师。先后入选国家级高层次人才，科技部中青年科技创新领军人才，教育部新世纪优秀人才；获国家优秀青年基金资助；获评辽宁省优秀科技工作者，兴辽计划特聘教授，沈阳市人大常委会咨询专家；国家重点研发专项项目首席科学家；获宝钢优秀教师奖，辽宁省一流课程负责人。《Data Science and Engineering》副主编、《软件学报》编委、《电子学报》编委、《计算机科学与探索》编委。长期从事数据管理与分析领域的教学科研工作，主要研究方向包括大数据管理与知识工程、数据库理论与技术、数据质量管理、数据隐私保护、智能推荐系统等。ACM高级会员，IEEE高级会员。

《跨模态数据检索：数据库系统与AI的融合》

本报告将从数据库和人工智能两个视角分析跨模态检索问题，汇报我们近期在多模态数据检索和多模数据库系统方面开展的研究工作，并探讨这两方面的潜在融合问题。

华东师范大学教授

华东师范大学数据科学与工程学院教授，博士生导师。2015年6月加入华东师范大学数据科学与工程学院，在此之前先后就职于IBM中国研究院和百度（中国）有限公司。在VLDB、ICDE、SIGIR、ACL等国际顶级会议上发表多篇学术论文。目前的研究方向为内存事务处理、基于机器学习技术的自适应数据管理系统。曾获国家科技进步二等奖、教育部科技进步一等奖。

《AI赋能数据库系统》

数据库系统的智能化演进，是一部长达半个世纪的探索史。自上世纪70年代起，研究者们便开始尝试将机器学习技术引入这一领域。时至今日，在云原生架构与规模化部署的浪潮下，数据库实例的数量呈现指数级增长，传统依赖人工经验的运维与调优模式已逼近瓶颈。

本报告将系统梳理AI技术赋能数据库系统的关键研究进展，重点聚焦查询处理、故障诊断与性能调优等核心场景。同时，我将结合团队在真实业务场景中的实践，与各位分享AI技术如何从理论走向落地，切实驱动数据库系统向自治化迈进。

北京理工大学教授

北京理工大学教授、博士生导师、入选国家级青年人才。2019年在新加坡国立大学获得博士学位。2020至2023年在新加坡国立大学先后担任研究员、高级研究员。2023年12月加入北京理工大学，研究兴趣包括大数据分析、结构化数据分析、人工智能、知识驱动机器/深度学习、模型正则化、大数据分析系统等。在SIGMOD、VLDB、ICDE、AAAI等CCF推荐A类会议和TKDE等CCF推荐A类期刊发表了多篇论文。获得SIGMOD Systems Award（2024）、ICDE Best Paper Runner-Up（2018）、BDCAT Best Paper Award（2016）、中国计算机学会百名优秀大学生等奖项。参与开发的Apache SINGA分布式深度学习平台成为Apache顶级开源项目，被评为全球十大机器学习框架并且应用在了网易，新加坡中央医院，花旗集团，等十几个公司和机构。

《数据库–AI 融合范式：进展回顾与趋势展望》

在本次论坛中，我们将首先回顾数据库与 AI 融合方向的代表性研究工作，并分析其主要局限。在此基础上，我们介绍课题组近期正在开展的面向下一代的神经符号数据系统（Neural-Symbolic Data System, NSDS）。该系统采用多智能体（multi-agent）框架，为跨神经与符号组件的任务分解、迭代优化与协同执行提供了一种天然且高效的机制。随后，我们将进一步探讨构建此类系统所面临的关键技术挑战，并概述支撑下一代神经符号数据系统的体系结构原则。

中国人民大学副教授

CCF高级会员、数据库专委会执行委员、中国人民大学信息学院副教授、第四届全国计算机科学技术名词审定委员会数据库与大数据编委委员。赫尔辛基大学博士、清华大学博士后。他作为项目负责人主持国家重点研发计划子课题、国自然青年项目、CCF-腾讯犀牛鸟项目、达梦产学研项目等。他曾获华为火花奖、ICDE 2025 Best Paper Runner-Up Award等奖励。

《智能数据库查询优化关键技术》

查询优化任务旨在通过精确的基数估计与代价估计、高效的候选计划枚举、自适应的存储优化，从而高效执行查询分析任务。智能数据库查询优化技术利用机器学习模型进行训练与学习，然后将学习到的知识应用到查询优化的分类或回归任务中。本次报告将介绍讲者在智能数据库查询优化任务上的最新研究进展，包括智能基数估计、智能代价估计、智能计划枚举、智能存储优化等关键技术。

达梦数据副总经理

高级工程师，武汉达梦数据库股份有限公司副总经理、创新研究院负责人、达梦数据技术（江苏）有限公司总经理，20余年国产数据库内核设计、开发和测试经验，主导研发了达梦公司多款非关系型数据库产品，目前主要负责智算多模数据库核心技术攻关。

《智算多模：达梦构建新一代智能数据引擎》

多模和AI是当下数据库工程领域最重要的研究热点，达梦数据结合20+年的数据行业经验打造的新一代智算多模数据库，采用全新的一体化架构，重点攻关多模数据统一存储和混合计算技术，并突破了全新的连接范式，实现重大性能提升。与此同时，达梦针对企业数据智能业务需求，也提出并实现了一站式的达梦数据智能解决方案。本次大会重点介绍达梦智算多模数据库核心技术和未来发展规划，期待能够与高校、合作伙伴进行深度合作，一起打造面向未来的数据库产品。