4月18日下午，中国人民大学—中电科金仓（北京）科技股份有限公司数据库协同创新联合实验室（以下简称“联合实验室”）季度例会在中国人民大学国家治理大数据和人工智能创新平台举行。中国人民大学王珊教授，数据工程与知识工程教育部重点实验室主任杜小勇，数据库与商务智能教育部工程研究中心主任陈红，电科金仓高级副总裁冷建全，联合实验室主任、信息学院副院长、重点实验室副主任卢卫，电科金仓系统架构部、研发部、测试部、项目管理部相关代表，人大信息学院、重点实验室相关教师代表出席会议。

杜小勇在致辞中指出，人大与金仓的合作源远流长，希望双方持续深化产学研结合，推动数据库技术协同创新。

卢卫介绍了联合实验室的总体情况，并阐明本次会议的目标：一是结合上一年度的项目进展与金仓团队深入交流；二是坚持“企业真问题、真研究问题，真解决问题”的核心导向。

在研项目进展汇报环节，刘爽介绍了数据库测试相关项目：针对KES重点代码覆盖率的提升，结合全局知识图谱与LLM局部代码理解取得了良好效果；开展了基于多智能体的缺陷查询工作；针对慢查询危害大、客户场景无法调优、测试端无法复现的难题，提出了数据与负载协同驱动的数据库仿真数据生成方案DBRepro，成果投稿至ASE 2026；此外，还提出了测试方案与测试用例自动生成的新方法。张心怡报告了数据库智能查询优化与参数调优项目，针对运维可观测性有限等问题设计了KeenInsight系统，相关成果被VLDB 2026录用，另有一篇论文投稿至SIGMOD 2027。吴云乘报告了敏感数据分类分级研究，调研了同类数据库产品与技术，提出了自己的解决方案。孙亚辉报告了面向大规模向量数据的DiskANN索引技术研究，指出现有HNSW内存向量索引在向量规模大时内存消耗过高、难以本地部署，提出了改进的磁盘索引方案，在多个方面取得良好进展。卢卫报告了数据与负载双驱动的多写数据库一体机智能路由项目，针对频繁缓存融合降低性能的企业真问题，提出了一套智能事务路由方案，在真实系统上取得了良好测试效果。

未来合作需求对接环节，冷建全总体介绍了金仓应用架构及数据库架构演进，分析了AI原生架构的影响，点明了未来技术布局及重点预研方向。随后，金仓研发人员还介绍了TP领域预研需求、AP场景需求、非关系模型规划、大模型智能体、全密态数据库等具体课题与研发瓶颈。张静提出了Text2SQLClaw项目—基于Skills和Harness构建Text2SQL智能体，介绍了已有工作基础及合作需求。李直旭介绍了智能体时代的高质量知识工程项目，指出知识工程是智能体的核心底座，强调适配智能体的知识库应多样化且有多应用模式，高质量知识库不在于堆数据而在于治理，并介绍了当前项目框架。汇报期间，双方就各技术方向进行了深入交流与需求对接。

会议总结环节，杜小勇指出联合实验室在“企业真问题、真研究问题、真解决问题”方面取得了良好成效，启发大家持续深化对企业真问题的思考。王珊回顾了人大与金仓的合作历程与成效，表达了进一步深化合作的期望。

会议由陈红教授主持。

本次季度例会系统梳理了联合实验室在研项目的最新进展，明确了未来合作方向，为双方持续深化数据库核心技术协同创新、推动产学研用深度融合奠定了基础。