CNCC2024 | 大模型时代如何构建大数据分析的新基建和新范式论坛成功举办

10月26日下午，CNCC 2024“大模型时代如何构建大数据分析的新基建和新范式？”论坛在浙江横店圆明新园秋苑教室区东6顺利举行。本次技术论坛聚焦大数据分析与大模型时代的新基建与新范式，探讨云原生数据平台、大模型与数据智能的深度融合，推动大数据平台的智能化发展。汇集了来自清华大学、阿里巴巴、浙江大学、上海交通大学、南京大学、北京理工大学、华中科技大学等科研机构的一线学者与产业界大数据专家，分别从云计算弹性架构、大模型预训练语料清洗、数据管理与分析智能化等问题进行主题报告和观点思辨，展示了向量引擎、推理加速、生成式SQL优化、以及网络数字孪生技术在提升数据处理与管理效率中的关键作用，为Data+AI融合应用提供前瞻性思路与实践经验。此次论坛由北京理工大学袁野教授和华中科技大学郑渤龙教授担任共同主席。

第一阶段的主题报告环节由北京理工大学袁野教授主持。CCF会士、阿里云资深副总裁李飞飞作《Data+AI驱动的云原生数据平台：机遇与挑战》主题报告，探讨云原生数据平台如何利用弹性扩展与分布式架构，支持大语言模型和AI推理应用，重点介绍PolarDB、AnalyticDB和Lindorm的自研成果。

CCF会士、清华大学陈文光教授作《海量大模型预训练语料的清洗》主题报告，介绍了诸葛弩大数据系统如何通过数据清洗和性能优化，支持大模型预训练语料处理，满足分词、去重和质量判断等复杂要求。

浙江大学高云君教授作《大数据+大模型：数据智能的新路径》主题报告，探讨大数据与大模型的融合发展，展示数据智能新路径，涵盖向量数据库、Text-to-SQL等在数据管理与分析智能化方面的探索。

南京大学田臣教授作《数字网络的数字孪生探索》主题报告，介绍了网络数字孪生的实现方法，通过数据采集和AI分析技术支持网络全生命周期的监测与决策，并展示最新研究进展。

上海交通大学王肇国副教授作《生成式SQL语句的优化方法与挑战》主题报告，聚焦生成式SQL的性能优化，探讨在系统辅助生成SQL的背景下，优化规则的调整和应对挑战的研究成果。

第二阶段圆桌讨论环节由华中科技大学郑渤龙教授主持。嘉宾们针对（1）在大数据和大模型的融合背景下，如何开发新的算法和模型，以优化数据处理和分析的效率？（2）在大数据和人工智能迅速发展的背景下，如何构建有效的跨学科合作机制，以促进创新型应用研究的开展？（3）针对大模型时代大数据处理与分析面临的新挑战，未来的研究方向应集中于哪些关键技术或方法？这三个问题展开了思辨讨论。

大模型时代如何构建大数据分析的新基建和新范式论坛的成功举办，不仅为大模型时代的大数据分析系统研究带来了创新启示，还搭建了产学界之间的交流平台。展望未来，论坛将继续致力于推动大模型与大数据技术的积极应用，助力大模型与大数据分析的健康发展。