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最近一年，AI 应用已经渗透到每个业务环节，但瓶颈正在从模型转向数据层：实时分析、上下文理解、多模态处理，如何构建能够真正支撑 AI 场景的数据架构，成为技术团队的共同挑战。线下交流的价值，正是在这里体现。比起刷文章或看视频，更重要的是和一群正在做同样事情的人坐在同一个空间里，聊架构、聊实践、聊解决方案。3 月 7 日，Data for AI Meetup 来到深圳。这不仅是一场技术分享，更是一次在社区与同行之间建立连接的机会。

这次我们聊什么

  • 本次 Meetup 围绕 AI 时代的数据基础设施，从不同视角展开：
  • 数据湖元数据与治理如何支撑 AI 场景
  • 多模态数据湖在真实业务中的架构实践
  • 云原生数据平台的设计演进
  • 半结构化数据与 No-ETL 实时分析解法
  • 开源、AI 和 Data 技术社区生态的趋势和共建

本次分享嘉宾来自腾讯、OPPO、Datastrato、ScopeDB 等团队，以及 Apache 软件基金会、LF APAC AI & Data 和开源社等知名社区。既有大规模业务实践，也有开源基础设施经验，将从不同角度呈现 AI 数据层的真实挑战与解决思路。

如果你正在搭建 AI 数据架构，这些议题值得现场深聊。
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议程亮点

堵俊平｜Datastrato

Datastrato 创始人兼 CEO，原 LF AI & Data 基金会董事主席，Apache 软件基金会成员，数据与开源领域专家。曾任全球 500 强企业开源业务总经理、腾讯开源负责人兼大数据研发总监、Cloudera Hadoop 团队负责人等

AI Agent 时代的数据控制：从「什么时候我们才可以用 OpenClaw 来做数据管理？」谈起

近期 OpenClaw 🦞 的快速走红，让不少团队开始重新思考 AI Agent 的演进路径。随着 AI Agent 从工具走向系统，数据控制层正在成为新的基础设施问题。OpenClaw 虽仍处于早期阶段，但其设计理念为 AI 原生数据管理提供了重要线索。本分享将以「何时可以用 OpenClaw 进行数据管理」为切入点，讨论 AI Agent 时代数据治理与控制范式的演进。

张帅｜腾讯

腾讯云 TBDS 大数据存储团队核心成员，AI 数据湖研发负责人，深耕大数据技术近 10 年，在 Iceberg、Lance 等表格式优化和治理方面有丰富经验

AI 数据湖元数据和存储治理

在 AI 场景下，数据湖不仅承载数据，更需要支撑高频迭代与复杂治理需求。张帅将结合腾讯云 TBDS 团队实践，分享在 Iceberg、Lance 等表格式体系下的数据湖元数据与存储治理设计，以及其在真实业务中的应用经验。

David｜OPPO

OPPO 大数据高级架构师，开源高性能云原生缓存系统 Curvine 项目负责人

OPPO 多模态数据湖架构实践：统一元数据与高性能访问

随着多模态 AI 应用在手机、影像与智能服务中的不断落地，数据湖需要同时承载图像、日志、向量等多种数据形态，传统架构在元数据统一与访问性能上面临新的挑战。多模态场景的复杂性，也让数据治理与数据访问路径成为系统设计的关键。
本分享将基于 OPPO 的一线实践，介绍多模态数据湖的整体架构设计，以及 Gravitino 与 Curvine 在统一元数据管理与加速数据读写方面的组合应用经验，呈现多模态数据基础设施在真实业务中的落地路径与技术取舍。

史少锋｜Datastrato

Datastrato VP of Engineering, Apache Member, Apache Incubator PMC, Gravitino PMC member，超过 18 年的云计算、大数据和开源项目经验

AI 原生元数据平台的能力与实践

在多云与 AI 协同场景下，统一元数据平台成为数据治理的重要基础。本议题将介绍 Apache Gravitino 的架构与核心能力，并解析 1.1.0 新特性（包括 Lance 支持与安全增强等），分享其在跨集群与 AI 数据治理中的落地价值；同时还会和大家剧透即将在 3 月中发布的 1.2.0 最新版本内容。

tison｜ScopeDB

ScopeDB 联合创始人，Apache 软件基金会董事，以及多个顶级开源项目（OpenDAL、ZooKeeper、Flink）的核心成员

半结构化数据实时分析实践：No-ETL 与按需建模

云原生技术已经发展十余年，但不少数据平台仍沿用传统架构，将复杂的数据流水线直接搬到云上，未能真正释放弹性计算与对象存储的优势。与此同时，日志、事件流与 AI 对话数据的爆发，使半结构化数据逐渐成为实时分析的核心形态。
本分享将结合 ScopeDB 的设计实践，探讨 No-ETL 与按需建模（Schema on the fly）如何简化数据链路、降低数据处理成本，并更好地支撑 AI 与 Agent 场景下的新型数据模型，呈现数据架构在 AI 时代的演进趋势。

谁适合参加

  • 正在搭建或优化 AI 数据基础设施的架构师和工程师
  • 关注数据湖、元数据管理、多模态数据处理的技术负责人
  • 希望了解开源数据项目（Iceberg、Gravitino、Lance 等）实践经验的开发者
  • 对 AI Agent、云原生数据架构感兴趣的从业者

活动信息

📅 时间：2026 年 3 月 7 日（周六）下午 13:00-17:30
📍 地点：深圳·深国际华南数字谷 H 栋 4 楼
🎟 报名：免费参加，需通过审核（请完整填写报名信息）👉 扫码或点击报名
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期待 3 月 7 日（周六）在深圳与你相见。

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