嘉宾揭晓|矩阵起源郭律:从“更快”到“更适配”,重塑AI Native时代数据基础设施

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面向Agent工作负载,探索AI Native数据基础设施新范式。


随着人工智能从辅助工具逐步走向自主执行,AI Agent对数据基础设施提出了新的要求。与传统面向人工操作的应用不同,Agent具有高频小规模写入、持续变化的Schema,以及向量与结构化数据混合查询等特点。传统以性能速度为核心的评价标准,正面临新的挑战。如何让数据基础设施真正适配Agent的工作负载,成为AI Native时代值得关注的重要课题。


2026虹桥国际科技周将聚焦AI Native时代的数据基础设施变革,探讨面向Agent的全栈技术架构及其在实际应用中的差异化价值。



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2026年11月20—22日,虹桥国际科技周将在国家会展中心(上海)举办。作为六大主题会议舞台之一,人工智能舞台将汇集相关领域的产业从业者,借助主题演讲与小组讨论,剖析大模型落地及行业应用进程中的技术实践、商业路径与合作契机。


舞台议题涵盖AI技术与产品研发、行业场景落地、企业商业模式升级、AI产业投融资以及AI合规治理,打通技术侧与产业侧的创新实践,为行业交流与商务协作提供多维视角。


在本次论坛中,矩阵起源AI首席科学家郭律将带来主题演讲《不是更快,而是更对——AI Native时代数据基础设施的范式转移》,探讨如何通过可审计、可复现的基准测试与真实应用实践,构建更适配Agent工作方式的数据基础设施。



主题演讲


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不是更快,而是更对 —— AI Native时代数据基础设施的范式转移

当 AI 从工具变成生产者,数据基础设施的"用户"正在从人转向Agent——而Agent的读写模式与人截然不同:高频小写入取代批量加载,持续 schema演进取代固定表结构,向量×结构化混合查询取代纯SQL,全链路可观测性取代事后日志。


本演讲提出:AI Native时代,数据基础设施的评判标准应从"更快"转向"更适配"。基于自研 benchmark 评测(审计级可复现、公开落盘竞品对比),我将介绍一套面向Agent工作负载的全栈数据基础设施——MatrixOne(面向Agent的数据库)、MOI(文档解析 → RAG → NL2SQL的Agent数据栈)、Memoria(长期记忆)、Astra(Agent运行时)——以及它们在真实Agent场景中的差异化优势。


结论不是"我们最快",而是"我们为Agent工作负载而建"。

演讲时间:2026年11月20日

演讲舞台:人工智能



嘉宾简介


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郭律

矩阵起源

AI首席科学家

上海交通大学模式识别与智能系统博士,近20年AI经验:8年算法研究叠加10余年产业实践。历任华为云AI解决方案专家(19级)、腾讯云资深AI产品专家(11级),并先后于普华永道、IBM任咨询经理。具备芯片—大模型—AI平台—行业方案的全栈能力,主导多个亿级AI产品从0到1落地,覆盖制造、半导体、金融与政务。


核心专长:首席规划昇腾910/310大模型加速(训推性能提升超15%),参与盘古多模态规划上市;主导腾讯云TI-ONE/TI-S/TI-Matrix从0到1,公有云企业用户超1000家;贯通制造业AI方法论,覆盖质检、异常检测、成本预测、AI审图与FABMove分析。标杆项目:工行AI联创(千万级)、金盘科技问数/AI中台、中芯国际生产辅助、华虹MOVE预测归因。持有华为可信认证(专业级)、Java/PMP/系统分析师;发明专利2项、SCI/EI论文5篇。


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虹桥国际科技周

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⏰ 2026.11.20-22

📍 国家会展中心(上海)

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HONGQIAO TECH WEEK


往期精彩回顾


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【关于虹桥国际科技周】


虹桥国际科技周将于2026年11月20日至22日在国家会展中心(上海)举办。虹桥国际科技周以"全球科技愿景,落地中国势能"为主题,汇聚全球企业、远见领袖、初创公司、投资机构及前沿解决方案提供商,旨在通过会议、展览、文化体验与高端社交的深度融合,缔结变革性伙伴关系,发现重新定义亚洲乃至全球行业的关键技术。

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