8月24日下午，由香港科技大学（广州）信息枢纽和中国计算机学会（CCF）数据库专业委员会联合举办的CCF数据库国际高峰论坛于香港科技大学（广州）召开，本次论坛以“VLDB 的半个世纪，数据库研究者VLDB之旅及对未来数据库研究的思考”为主题，聚集数据库和教育领域的专家学者，深入讨论未来数据库研究的机遇与变革。

新加坡科学院院士、中国科学院外籍院士、新加坡国立大学李光前百年纪念教授黄铭钧，中国计算机学会数据库专委会主任、华东师范大学“智能+”研究院院长周傲英教授，香港中文大学系统工程与工程管理学系教授于旭，中国计算机学会数据库专委会资深委员、武汉大学大数据研究院副院长、国务院软件工程学科评议组成员彭智勇教授，澳门大学智慧城市物联网国家重点实验室主任、计算机与信息科学系系主任巩志国教授，澳大利亚昆士兰大学数据实验室主任Helen Zi HUANG教授等十余位来自海内外的数据库资深专家、学者出席。

香港科技大学（广州）信息枢纽院长陈雷教授在开幕致辞中表示，今年在广州举办的VLDB 2024恰逢VLDB会议的50周年，很荣幸邀请到数据库很多顶尖的学者来到本次论坛进行讲座分享他们的VLDB之旅和对中国数据库未来研究的一些想法。VLDB的五十年也是华人数据库研究者的五十年，他提到，今年的VLDB是历届以来参会人数最多的一届，创下了该会议的记录，作为大会主席，他对前来分享的顶尖学者们表示热烈欢迎。

主题报告由陈雷教授和数据库专委会副主任、北京大学计算机学院崔斌教授主持。六位来自中国、新加坡、澳大利亚等地的专家学者围绕VLDB在中国和中国数据库研究领域的发展历程，数据库等内容发表演讲。前半程由陈雷主持，后半程由崔斌主持。参加的中国计算机学会数据库专委会的人员还包括副主任杨晓春、资深委员元昌安、常务委员马帅、崔立真、王鑫、屠要峰等。

周傲英教授以《数智时代中国数据库的路线选择（Route Selection for Chinese Databases in AI Era）》的主题报告。他提到，数字化转型是当前社会经济发展的基本趋势，数据是驱动数字化的新动能，而数据赋能是实现数字化转型和培育新质生产力的前提。他提出数据库的发展方向：一体化数据赋能平台。最后他总结道，数据是第五要素，新基建的核心，数据库的发展方向从支撑Mission-critical到一体化赋能。

Helen Zi HUANG教授以《QuoVadis: Bridging Data Management and AI for Transformative Impact - An Overviewof DB Research in Australia》为题，概述澳大利亚主要数据库组织驱动的数据管理最新研究，强调数据库与人工智能之间互惠互利的关系，以及这种整合对行业和公共部门倡议的实际影响。此外，她在演讲还阐明了澳大利亚数据库研究与VLDB的联系和支持，并总结了一些未来发展的方向。

彭智勇教授以《对象代理数据库系统TOTEM：国产数据库研制与思考》为题，分享了VLDB发展历程中与中国学者们的渊源。他提到，VLDB School培养出了数据库人才，其中就有大量的中国数据库学者。此外，他还深入分析对象关系数据库系统PostgreSQL源代码，掌握其内核实现技术；他分享了该国产数据库系统研制历及中国未来数据库未来发展的思考，他还提到，基于原创的对象代理模型，团队研制了对象代理数据库系统TOTEM，它既具有关系数据库的灵活性，又具有面向对象数据库表现复杂语义的能力，非常适合管理结构复杂、语义丰富的多模态数据。

于旭教授以《Relational Model and System, VLDB and VLDB-in-China》为题，他首先回顾了VLDB在中国学界的基本情况，自1970年代以来，许多关系数据库系统已经被开发并广泛使用至今。像VLDB这样的国际数据库系统会议已经组织了半个世纪之久。在这次演讲中，他分享了一些关于关系模型/系统发展的故事，以及关于VLDB和中国VLDB的一些内容。

巩志国教授以《提升图学习的鲁棒性：局部结构增强学习与迁移》为题，他强调，由于其对复杂关系的超强描述能力，图模型被广泛应用于各类大数据应用系统中，随之也产生了各种图表示学习技术，如GCN,GNN, GraphSage。一般而言，这些标准图学习技术的性能依赖于数据分布的均衡性，如标签结点数据在各类上的分布是均匀的，每个结点的度是均等的。但是，现实世界中获取的的图数据都具有非平衡性，因为数据是随着时间而逐步建立的，新类别的结点一般都均有稀疏性。针对这种现象，他们设计实现了结点局部结构的自动学习与生成技术，为未来的图数据研究面临的现实问题提出了解决办法。

黄铭钧教授以《AIxDB: On the Design and Implementation of anAI-powered DBMS》为题，他强调，随着人工智能（AI）的快速发展，我们正处于数据系统转型的关键时刻。AI与数据库的融合态（AI X DB）将带来新一代数据系统，通过提供AI增强功能（如个性化和自动化的基于AI的数据库内分析、用于提高系统性能的自动驾驶功能等），有望减轻各行业领域最终用户的负担。在本次演讲中，他首先探讨了数据系统的演变，重点深化AI与数据库的融合。接着，他介绍了下一代数据系统——NeurDB，对NeurDB的概念和架构进行概述，讨论其设计选择和关键组件，并分享了他们的开发计划。

本次论坛为过去的国内数据库发展历程进行了回溯和总结，为中国数据库研究未来的发展方向拓宽新思路，应对数据技术的发展面临的现实问题提出了建议，助力数据科学赋能未来技术发展，培养新质生产力，加速推动生产。