讲座伊始，卢卫教授对陶建辉先生的到来表示欢迎，并简要介绍了陶建辉先生的行业背景以及涛思数据在物联网、工业大数据领域的领先实践。

陶建辉先生首先介绍了ODMP（Operational Data Management Platform）的概念及其在工业领域的广泛应用。他指出，ODMP主要用于采集、存储、处理和分析来自各种设备的实时和历史数据，是工业互联网不可或缺的基础设施。然而，当前的ODMP产品面临诸多挑战，包括行业知识积累的难度、IT（信息技术）与OT（操作技术）融合的障碍，以及难以形成泛行业标准产品等。他通过对比Aveva、Honeywell等商业产品，进一步阐述了这些挑战的具体表现。

随后，陶建辉先生阐释了大型语言模型（LLM）如何为数据管理平台带来创新。他指出，无论是普通用户还是数据分析师，在使用LLM进行数据分析时都面临挑战：普通人难以提出精准有效的问题（即写出好的提示词），而数据分析师则需要花费大量精力理解业务场景，确定“要做什么分析”，而非仅仅是编写SQL语句。

接着，陶建辉先生介绍了涛思数据开发的Self-Learning Data Management Platform（自学习数据管理平台），详细说明了该系统的核心目标、工作流程和技术难点。该平台旨在让数据“自己说话”，降低数据分析的门槛，让不具备深厚行业背景的人也能理解数据，从数据中挖掘价值。系统通过提取数据源的Schema（结构信息），结合一个通用的Asset（资产）管理模型（对应逻辑或物理实体），将这些描述信息发送给LLM。LLM基于这些信息，能够推断出可能的应用场景，并建议需要关注的指标和分析类型，甚至返回可视化报表（Panel）模板所需的参数。

陶建辉先生特别强调，为了确保准确性，该平台不直接让LLM生成SQL语句，而是基于LLM返回的Panel参数，由系统按照预设规则构建SQL，从而保证生成的查询是正确可执行的。执行SQL获取结果后，系统即可自动进行可视化展示。他坦言，开发过程中的主要难点在于构建一个通用的Asset管理模型，以及如何简化Panel参数的生成，后者通过引入“虚拟表”（Virtual Table）的概念得以解决，即将来自不同数据源、不同结构的表合并成一个简化的虚拟视图，极大地简化了后续的查询和参数构建过程。

最后，陶建辉先生简要介绍了涛思数据的高性能、分布式的物联网、工业大数据平台TDengine，同时提及了TDengine 4.0版本在工业数据平台方面的能力，以及TDAsset中集成大模型智能生成可视化报表的功能，并强调了TDengine的开源特性。

互动环节，现场师生就LLM在数据管理中的具体应用、自学习平台的未来发展方向、数据安全与隐私等问题与陶建辉先生进行了热烈讨论。杜小勇教授也对讲座内容进行了点评和总结，从学术角度阐述了AI与数据库结合带来的界面范式转变（从数据模型到信息模型），以及“自学习”概念在信息模型层面的潜在意义，引发了大家更深层次的思考。

本次德科前沿技术讲座为师生带来了一场关于AI与数据管理深度融合的精彩分享。陶建辉先生提出的基于LLM的自学习数据平台，不仅展示了前沿技术在解决实际工业痛点方面的巨大潜力，也为数据分析的未来发展方向提供了新的视角，激发了师生们对相关领域的浓厚兴趣和深入研究的动力。