2025年8月23日，第十六届中国数据库技术大会(DTCC2025)圆满落下帷幕。这场历时三天的盛会由IT168联合旗下ITPUB、ChinaUnix两大技术社区主办，以“智能创新 数赢未来”作为核心主题，致力于探索AI时代数据库技术未来的发展方向。
此次大会经过精心设计，设置2大主会场，16+技术专场。在这些会场中，众多前沿议题被深入探讨，其中涉及数据库自主可控架构设计、数据库内核解析、分布式数据库、云原生数据库、实时数仓等内容展开分享和探讨，同时，还根据AI应用落地需求，加强设置了AI For DB、Data+AI、向量数据库与RAG检索技术实践等AI应用实践专场。
大会主场：智能创新 数赢未来
本主场围绕探索前沿创新，聚焦技术热点为内容主线，分享和探讨数据领域最新技术趋势、研究成果和优秀案例展现，不仅关注技术突破，更注重落地实践，为行业提供前瞻性洞察和实践指南。
8.21专场1：数据库内核•技术创新
数据库作为IT基础核心，为IT科技进步有着重要的地位，掌控数据库内核技术，也将是企业实现自主的必要功课，本专题重点围绕内核创新技术进行讨论，深度解密内核核心技术，探讨数据库内核最新创新技术。
8.21专场2：数据库自主可控之路-(上)
数据库技术的自主与可控，实现真正的技术为业务赋能。无论是金融行业对数据管理的严苛要求、传统企业对数据安全的特殊规则、或是企业对数据库高可用重点需求，对数据库技术选型的超高标准，结合金融场景形成金融特色的数据库解决方案，覆盖数据库自身及数据库相关的技术方案和实施路径。
8.21专场3：融合数据库技术与实践
超融合是未来：一个数据库融合其他数据库特性。数据库是用什么原理，兼容了其他数据库的哪些数据格式和属性。怎么做到融合数据的处理?最终解决了哪些场景的问题。
8.21专场4：AI For DB(上)
AI For DB 是将人工智能技术应用于数据库管理的创新方法，通过机器学习和深度学习技术，AI For DB 能够显著提升数据库的性能、自动化程度和安全性。促进人率提升，减少人为故障。目前很多中大型企业客户，数据库的管理其实还停留在“刀耕火种”的原始状态。本专场将从企业内的痛点与难点出发并进行解决，分享更多AI For DB经验。
8.22大会主场：智能创新 数赢未来
本主场围绕探索前沿创新，聚焦技术热点为内容主线，分享和探讨数据领域最新技术趋势、研究成果和优秀案例展现，不仅关注技术突破，更注重落地实践，为行业提供前瞻性洞察和实践指南。
8.22专场5：分布式数据库性能最佳实践
分布式数据库的优点在于提高系统的可靠性、可用性，提高系统性能系统可以根据距离选择离用户最近的数据副本进行操作，减少通信代价，改善整个系统的性能。
8.22专场6：数据库自主可控之路-(下)
数据库技术的自主与可控，实现真正的技术为业务赋能。无论是金融行业对数据管理的严苛要求、传统企业对数据安全的特殊规则、或是企业对数据库高可用重点需求，对数据库技术选型的超高标准，结合金融场景形成金融特色的数据库解决方案，覆盖数据库自身及数据库相关的技术方案和实施路径。
8.22专场7：实时数仓与湖仓一体应用实践(上)
对于企业而言，到底是选择擅长事务型工作的数据仓库来满足数据时效性要求，还是采用数据类型更为丰富的数据湖实现湖仓架构，亦或是采用 Hadoop+MPP 模式下的湖仓分体，再或者是通过采用流处理引擎，来释放数据价值?本专场将详细介绍湖仓一体多重特性，最佳实践经验及典型案例。
8.22专场8：Data+AI(上)
Data+AI是指将数据(Data)与人工智能(AI)技术深度融合，多模数据管理(统一处理结构化与非结构化数据)，实现基于AI大模型的各种数据分析应用、智能化交互(自然语言查询)、跨机构数据协作等等。
8.22专场9：AI For DB(下)
AI For DB 是将人工智能技术应用于数据库管理的创新方法，通过机器学习和深度学习技术，AI For DB 能够显著提升数据库的性能、自动化程度和安全性。促进人率提升，减少人为故障。目前很多中大型企业客户，数据库的管理其实还停留在“刀耕火种”的原始状态。本专场将从企业内的痛点与难点出发并进行解决，分享更多AI For DB经验。
8.23专场10：多云与云原生数据库开发与实践
本专场聚焦云原生技术在分布式系统与数据库领域的创新应用，涵盖分布式事务框架的智能化演进、数据库容器化与智能化运维，以及多中心云原生数据库架构的实践探索。分享内容深入探讨了如何通过开源技术、AI赋能和容器化等手段，应对复杂业务场景下的性能、效率和安全挑战，为金融科技及其他行业的数字化转型提供前沿思路和实践经验。
8.23专场11：数据要素与数据资产管理
企业数据采集渠道丰富，导致很多企业数据资产无法创高价值，反而需要花更多成本用于存储和保存。数据治理是一种管理和保护数据资源的综合性方法。它涵盖了数据的收集、存储、处理、传输和使用，旨在确保数据的质量、可用性、安全性和合规性。
8.23专场12：数据工具创新
数据库技术这几年高速发展，同时我们更多需要一些数据库管理工具，例如数据库的平滑迁移、异构数据的同步管理，本专场将分享一些工具管理和技巧等。
8.23专场13：向量数据库与RAG检索技术实践
向量检索是继大模型后的火爆技术，RAG检索与优化，提升召回率等目标向量检索针对主要场景包括以图搜图、音视频检索、搜索、推荐、广告和安防等。本专场主题重点是围绕向量检索技术实现方面主题分享。
8.23专场14：实时数仓与湖仓一体应用实践(下)
对于企业而言，是否真的需要时实时数仓来满足业务需求，针对当前大数据和人工智能的成熟程度，是否通过传统的数据+AI就可以满足现有业务需求?或者实时数仓在实际业务中扮演的角色。
8.23专场15：DataOPS
通过对数据相关人员、工具和流程的重新组织，打破协作壁垒，构建集开发、治理、运营于一体的自动化数据流水线，不断提高数据产品交付效率与质量，实现高质量数字化发展。
8.23专场16：大数据平台建设
如果缺乏有效的数据整体架构设计或者部分能力缺失，大数据和业务产生了巨大的鸿沟，从而导致企业在使用大数据的过程中出现数据不可知、需求难实现、数据难共享等一系列问题，本场针对一些数据平台设计思路来帮助业务减少数据开发中的痛点和难点。
8.23专场17：Data+AI(下)
Data+AI是指将数据(Data)与人工智能(AI)技术深度融合，多模数据管理(统一处理结构化与非结构化数据)，实现基于AI大模型的各种数据分析应用、智能化交互(自然语言查询)、跨机构数据协作等等。
