智能体时代，数据基础设施如何重构？高云君、王健楠、赵鑫等专家邀你共探 | CNCC2026

个人简介｜CCF数据库专委会委员，浙江大学求是特聘教授，博士生导师，国家杰出青年科学基金获得者（2020）、国家优秀青年科学基金获得者（2015）。研究方向为数据库、大数据管理与分析、DB与AI融合，已发表CCF A类论文180余篇，出版专著或教材6本，授权专利40余项，登记软著10余项，并获CCF A类论文VLDB、ICDE最佳或优秀论文等7次，省部级或全国性学会科技进步特等或一等奖3项。现为ACM SIGSPATIAL中国分会副主席，全省大数据智能计算重点实验室主任，浙江大学软件学院常务副院长。

报告题目：Agent for Data：从数据制备到分析

报告摘要｜从数据角度看，智能体正在推动数据从“消费存量”走向“创造增量”：智能体可以与环境交互生成和制备数据，并通过多步推理与动态工具调用实现自主数据分析。然而，当前仍面临数据制备规模有限、成本较高，以及数据分析主要停留在SQL编码阶段等问题，亟需向多模态、跨场景分析拓展。本报告将介绍团队在大规模高质量数据制备和自主数据分析方面的最新探索，包括基于集体智能的SQL、科教及医患数据生成，以及面向CT、商业分析和单细胞数据的多模态数据分析智能体，并进一步展望数据智能体的发展方向。

个人简介｜CCF数据库专委会执行委员，清华大学计算机科学与技术系长聘副教授、软件所副所长，曾任加拿大西蒙菲莎大学计算机学院长聘副教授。主要从事数据库与数据科学系统研究工作。作为负责人或项目骨干，曾主持6项加拿大国家自然科学与工程基金（NSERC）和5项企业合作科研项目。曾任数据库顶级会议VLDB 2023大会主席、VLDB 2021和ICDE 2027领域主席。开源软件DataPrep和ConnectorX全球累计下载超过3500万次，被华为数仓GaussDB（DWS）、知名开源项目Modin和Polars等系统采纳，并受邀在Databricks、路透社和PyData大会作专题报告。

报告题目：智能体时代的数据科学系统

报告摘要｜本报告将讨论智能体时代数据科学系统面临的四个关键转变。首先是场景转变，数据科学任务将从人类调用工具完成，逐步转向由智能体自主规划、执行与验证；其次是技术转变，数据库技术将进一步融入数据科学软件栈，为复杂数据工作流提供统一管理与优化；再次是模态转变，处理对象将从结构化表格扩展至文本、图像、视频等多模态数据；最后是硬件转变，系统将从CPU中心逐步走向CPU、GPU、NPU等异构硬件协同。报告将分析上述转变带来的系统挑战，并探讨面向智能体的新一代数据科学系统构建方法。

个人简介｜CCF杰出会员，中国人民大学高瓴人工智能学院教授。曾获2022年CCF科技成果奖自然科学二等奖、2012年CCF-IEEE CS青年科学家奖。2014年于北京大学获得博士学位，随后进入中国人民大学工作。主要从事信息检索与自然语言处理研究，已发表论文200余篇，谷歌学术引用5.5万余次。主持国家自然科学基金青年基金B类项目、重大研究计划重点支持项目等科研项目，在大模型与智能体系统研究方面开展了持续探索。

报告题目：大模型智能体系统的高效构建

报告摘要｜本报告围绕“大模型智能体系统的高效构建”，系统介绍从工具调用到复杂任务编排的关键技术。首先讨论面向大模型的工具调用方法，探索如何通过强化学习提升模型使用外部工具的能力；随后介绍上下文管理机制，实现跨会话的长期记忆与状态保持，为智能体连续推理和自主进化提供支撑。在此基础上，报告将进一步聚焦交互环境构建，通过高保真模拟环境与沙箱机制提升智能体对复杂工作环境的适应能力，并结合任务编排框架，探讨复杂任务分解、多智能体协作及执行流程优化等问题。

个人简介｜香港科技大学（广州）人工智能学院副教授、博士生导师、研究生主任，曾任百度研究院资深研究员。主要从事时空数据挖掘、城市基础模型与数据智能研究，在SIGKDD、VLDB、NeurIPS、ICML、ICLR、TKDE等国际顶级会议和期刊发表论文百余篇，获授权中美专利40余项，曾获VLDB最佳论文提名奖、KDD最受欢迎论文奖。2025年作为主要完成人参与的“面向城市开放环境的交通领域时空基础模型关键技术及应用”项目获CCF科技成果奖科技进步二等奖。现担任IEEE Transactions on Big Data副主编、npj Artificial Intelligence编委、JCST青年编委等，并担任国际重要学术会议相关职务。

报告题目：Agentic Data Scientist：面向开放世界的数据科学智能体构建

报告摘要｜大模型能力的持续提升正在推动数据科学从辅助工具走向自主智能系统。然而，通用智能体框架在处理开放世界数据科学任务时，仍面临问题形式化能力不足、迭代执行成本较高、分析经验难以复用以及跨任务泛化能力有限等挑战。本报告将围绕可通用、自演化的数据科学智能体构建，探讨如何将开放式问题转化为可执行、可验证、可复现的端到端数据科学工作流，并介绍团队在开放问题数学建模、可复用数据分析技能学习、自演化工作流优化以及数据科学世界模型等方面的最新研究进展。

个人简介｜阿里云计算有限公司资深技术专家、阿里云EMR负责人，长期从事分布式计算、大数据平台与云原生数据基础设施领域的技术研究与实践。Apache软件基金会成员，参与Apache Flink、Apache HBase、Apache Paimon、Apache Celeborn等多个开源项目建设，在大规模数据处理、湖仓架构和实时计算领域具有丰富经验。近年来重点关注人工智能时代数据基础设施的演进，推动大数据平台向面向智能体的架构方向发展，持续探索适配智能体应用的新一代数据基础设施体系

报告题目：Agent时代的大数据架构演进

报告摘要｜随着大模型和智能体技术快速发展，数据基础设施正在从传统大数据平台向面向智能体的新一代数据架构演进。本报告将回顾数据仓库、数据湖和湖仓一体等大数据架构的发展历程，分析人工智能时代对数据平台提出的新需求，并重点探讨面向智能体的数据基础设施演进方向，包括全模态数据管理、实时上下文构建、知识增强、智能数据治理以及面向智能体的数据服务能力。结合阿里云大数据平台实践，报告将分享智能湖仓、实时计算和开放数据生态等方面的探索，探讨如何构建能够被智能体理解、调用和推理的新一代数据基础设施，推动数据与人工智能应用深度融合。

CNCC是一个宏观论述技术趋势的大会，具有规格高、规模大、内容丰富等特点，会议形式包括大会特邀报告、大会论坛、专题论坛、特色活动及展览。大会汇聚两院院士、国内外顶尖学者、知名企业家等亲临大会，展望前沿趋势，分享创新成果。ACM、IEEE CS、IPSJ、KIISE等国际计算机组织的代表也多次获邀现场参加这一盛会。CNCC2026将于10月21-24日在四川省成都市举办，大会主题是“数聚驱动，智算未来”，欢迎各界前来参会。