2025年5月19日下午，由中国计算机学会（CCF）主办、CCF香港会员活动中心承办的 “Data + AI：融合创新与未来挑战” 专题论坛在香港理工大学李嘉诚楼成功举办。本次活动得到了CCF YOCSEF香港、香港理工大学电子计算学系以及阿里云的支持，汇聚了人工智能和数据科学领域的顶尖专家，共同探讨数据库系统与人工智能技术之间不断发展的协同效应。本次活动由香港城市大学副教授王诗淇和香港科技大学助理教授孟子立主持。

专题论坛合影

论坛伊始，香港理工大学电子计算机学系主任、数据科学讲席教授李青致开幕词，肯定了与会嘉宾的专业水平和学术影响力，希望通过本次活动进一步促进数据库系统与人工智能技术融合创新。随后，阿里云首席技术官周靖人开幕致辞，强调了云计算和大数据基础设施在推进人工智能研究和促进产学研合作方面的关键作用。

会场盛况

香港理工大学人工智能研究院院长、首席人工智能官杨强教授发表了题为“Federated Learning and Distributed LLM”的演讲。杨强教授首先指出目前用于训练大模型的公共数据即将耗尽，而占比高达90%的私有数据尚未得到有效利用。而以联邦学习为代表的分布式学习范式可以实现私有数据不出域，数据可用不可见，具有广阔的发展前景。继而，杨强教授分享了目前联邦大语言模型领域的10个最前沿的挑战并分享了最新的研究进展，提出了基于联邦学习和迁移学习的分布式基础大模型框架。

香港理工大学杨强教授演讲

香港浸会大学的徐建良教授以“Secure and Privacy-Preserving RAG as a Service (RaaS)”为题，首先介绍 RAG 通过外部数据检索优化LLM，解决幻觉、知识过时等局限，强调向量相似性搜索在 RAG 中的关键作用。针对高维数据搜索的 “维度灾难” 问题，分析现有邻近图算法的低效性，提出基于更严格边遮挡规则的 τ-MG 算法，通过理论推导和实验验证其在搜索时间复杂度和召回率上的优势。进而，徐教授探讨面临的隐私保护挑战，设计完全 Oblivious PG-based ANN 搜索方案，结合可信执行环境可实现查询隐私保护，为 RaaS 的规模化应用和隐私安全保护提供了新方法。

香港浸会大学徐建良教授演讲

阿里云副总裁、数据库产品事业部负责人、ACM/IEEE/CCF Fellow李飞飞博士分享了面相大型语言模型定制下一代数据库架构的看法。李飞飞博士首先介绍阿里云数据库的演进。从早期基于开源的版本，到具备一站式数据管理等功能的云原生数据库 1.0和2.0，再到如今融合 Data + AI 的 3.0 版本。关键技术涵盖集中-分布式架构集成、数据集成、多主架构等，实现线性扩展、存储成本降低、事务性能提升等优势，还涉及多模态数据管理、智能运维等创新，可为用户提供高效、可靠的数据服务。

阿里云副总裁李飞飞演讲

浙江大学软件学院助理教授柯翔宇作题为“Towards Bridging Maximum Inner Product and Nearest Neighbor Search”的演讲。柯翔宇首先指出向量嵌入在 AI 中的广泛应用，对比 NNS（基于欧式距离）与 MIPS（基于内积）的几何差异，强调 MIPS 在推荐系统、文本检索中的优势及挑战（非度量性、范数差异等）。提出通过查询缩放理论建立两者对偶性，证明存在标量 μ 使缩放后查询的 NNS 解等价于原查询的 MIPS 解。设计带球形路径的邻近图（PSP）和度量两栖图（MAG），结合欧式与内积度量优化搜索路径，引入自适应早停策略提升效率，为高维向量检索提供了兼顾效率与准确性的新框架。

浙江大学助理教授柯翔宇演讲

随后为圆桌讨论环节，嘉宾包括香港理工大学杨强教授、阿里云李飞飞博士、浙江大学柯翔宇教授和香港大学齐晓娟教授，由香港城市大学计算机科学副教授、CCF YOCSEF AC委员王诗淇主持。讨论话题从数据治理的新机遇，到分布式系统、大型语言模型和人工智能代理与传统数据库系统的集成，以及在安全性、隐私性和效率等数据库性能指标之间取得平衡的挑战。

嘉宾进行圆桌讨论

最后，由CCF YOCSEF AC主席、人民邮电出版社高级策划编辑贺瑞君致闭幕词。他首先介绍了CCF和 CCF YOCSEF香港，以及在促进产学研合作和技术创新方面所做的工作。贺瑞君肯定了本次论坛的合作精神，并强调科研人员、行业领袖和学术机构应持续对话，共同推动技术进步和产业落地。

CCF YOCSEF AC主席贺瑞君致闭幕词

此次研讨会吸引了超过100 名与会者，进行了丰富的思想交流，凸显了将数据科学与人工智能创新相结合的重要性日益凸显。随着人工智能继续重塑行业和社会，CCF香港希望举办更多人工智能相关论坛，进一步促进跨区域和行业合作。