由CCF主办的第二十一届中国计算机大会（CNCC 2024）于2024年10月24日至26日在浙江省东阳市横店镇圆明新园举行。10月26日下午，由CCF YOCSEF武汉联合承办的 “大模型时代如何构建大数据分析的新基建和新范式？”技术论坛在CNCC 2024分会场（圆明新园秋苑教室区东6）举行。此次论坛由北京理工大学袁野和CCF YOCSEF武汉现任主席郑渤龙担任共同主席。
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。论坛邀请的专家学者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。
第一阶段的主题报告环节由北京理工大学袁野教授主持。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。
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。
最后，经过深入的讨论和交流，本次论坛圆满结束。与会者们共同探讨了大模型与大数据的最新进展与挑战，分享了宝贵的见解和经验，期待未来在这一领域的进一步合作与创新。
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