2024年12月23日，OpenHarmony城市技術論壇(以下簡稱“技術論壇”)第12期——合肥站于中國科學技術大學高新校區圓滿舉辦。本次技術論壇聚焦于“智能時代基礎軟件與數據管理”的主題，深入研討OpenHarmony十大技術挑戰、智能數據底座、列存儲格式、鍵值存儲系統等技術領域最新進展。

　　嘉賓合照

　　本次技術論壇由OpenHarmony項目群技術指導委員會(以下簡稱“OpenHarmony TSC”)主辦，中國科學技術大學承辦，OpenHarmony智能數據管理TSG協辦。中國科學技術大學計算機學院特任教授李永坤擔任本次技術論壇的出品人，中國科學技術大學計算機學院特任教授李永坤與上海交通大學軟件學院副院長王肇國共同擔任主持人，邀請到了產學研界的多位專家學者出席論壇并進行技術報告，包括OpenHarmony項目群技術指導委員會主席、上海交通大學特聘教授陳海波，香港中文大學OpenHarmony技術俱樂部主任、香港中文大學Choh-Ming Li 講席教授、ACM和IEEE FellowJohn C.S. Lui，OpenHarmony項目群技術指導委員會委員、華為OS內核實驗室主任賈寧，華為嵌入式數據庫首席專家周敏奇，華為終端BG軟件部技術專家李有福，清華大學交叉信息研究院助理教授張煥晨，安徽大學副教授、安徽大學先進計算機系統研究所所長孫輝，中國人民大學講師謝旻暉等專家學者。本次技術論壇現場與會師生超過200人，線上直播觀看人數累計超過4萬。

　　論壇現場

　　OpenHarmony項目群技術指導委員會主席陳海波開場致詞，他表示，OpenHarmony的技術能力經過持續的發展，已日臻成熟。大家致力于面向萬物智聯的未來，構建一個分布式全場景協同的開源操作系統基座與生態系統。在這個過程中，數據管理的重要性愈發凸顯，特別是在萬物智聯的場景下，數據管理既迎來了前所未有的機遇，也面臨著全新的挑戰。陳海波指出，目前基于OpenHarmony的研究成果已在系統、數據庫、軟件工程等多個領域的學術會議上頻繁亮相，這充分展示了新時代產學研協同的巨大價值。相較于傳統的產學研協同模式，通過開源社區進行協同能夠迅速見效，從源于開源到回饋開源的過程，其效果十分顯著。研究人員能夠快速將技術成果應用于OpenHarmony，并迅速覆蓋至數億級設備和人群。他表示，這無疑是一種極具潛力和前景的新模式，值得大家深入探索與實踐。最后，陳海波希望借此次論壇的機會，各位專家能夠積極探討，共同推動OpenHarmony取得更大的進步。

　　陳海波致辭

　　香港中文大學OpenHarmony技術俱樂部主任、香港中文大學Choh-Ming Li 講席教授、ACM和IEEE Fellow John C.S. Lui出席活動并做《OpenHarmony: Opportunities and Responsibilities》技術報告。報告全面覆蓋了OpenHarmony的概況、核心技術要點，以及它在教育與研究領域所帶來的機遇。John C.S. Lui教授強調，OpenHarmony作為一個開放源代碼的項目，誠邀全球開發者攜手參與其建設與發展進程，共同在全球市場中贏得更為顯著的競爭優勢。他還特別指出，OpenHarmony為本科生以及研究生提供了諸多潛在的項目機會，這些項目聚焦于物聯網、人工智能等前沿領域。通過參與這些項目，學生們不僅能夠顯著增強自身的實踐能力和團隊協作精神，同時也將為OpenHarmony生態系統注入源源不斷的創新活力與新鮮血液。

　　OpenHarmony項目群技術指導委員會主席、上海交通大學特聘教授陳海波帶來《產學研協同的操作系統研究與OpenHarmony實踐》技術報告，剖析了前瞻性和影響深遠的操作系統研究路徑，以及構建卓越系統架構的有效策略與方法。他首先分享了操作系統研究中的幾個核心關注點：系統架構設計、性能深度優化以及安全強化措施，這些均是推動操作系統進步的關鍵要素。他隨后簡要追溯了操作系統的發展軌跡，強調了操作系統作為計算機系統的基石，為應用程序提供必要的運行平臺與基礎服務，對計算機科技的進步具有不可替代的推動作用。此外，他還從技術革新、產業發展到市場布局等多個維度綜合介紹了國內操作系統的現狀，并指出盡管國內操作系統研究已取得初步成果，但仍面臨著技術瓶頸、產業生態構建及市場競爭等多重挑戰。

　　OpenHarmony項目群技術指導委員會委員，華為OS內核實驗室主任賈寧帶來《OpenHarmony技術挑戰及代表性開源項目》技術報告。該報告深入探討了OpenHarmony——面向萬物智聯時代的開源終端操作系統的技術挑戰與代表性項目。OpenHarmony致力于為用戶提供極致流暢的操作體驗、純凈安全的系統環境、全場景智能互聯的生態基座，迎來前所未有的發展機遇。但這一進程中，OpenHarmony也面臨著諸多挑戰、包括如何構建以用戶為中心的App形態、多元化操控的自然交互體驗、場景化的資源管理策略、全生命周期的數據安全等。近年來，得益于各領域社區成員的參與和努力，OpenHarmony針對以上挑戰已有一些技術突破，并形成相應的開源項目，不僅彰顯了OpenHarmony在創新方面的實力，也進一步推動了其生態建設。同時也歡迎社區成員通過高校俱樂部、技術專家組、年度課題揭榜等形式，參與到OpenHarmony技術挑戰攻堅克難中。

　　華為嵌入式數據庫首席專家周敏奇出席活動并做《鴻蒙智能數據底座(ArkData/GaussPD)的機遇與挑戰》技術報告。周敏奇指出在Agentic AI時代，智能設備如AI Phone和AI PC等，為了提供高度個性化的服務，不僅需要具備理解世界的能力(依賴于LLM，即大型語言模型，以及VLM，即視覺語言模型)，還必須深刻理解用戶(這依賴于ArkData與GaussPD等先進技術)。然而，在設備性能、功耗及散熱等物理限制條件下，實現超過95%的用戶覆蓋率以及用戶信息理解覆蓋度，成為了極具挑戰性的任務。

　　華為終端BG軟件部技術專家李有福帶來《鴻蒙智慧數據底座介紹及難題討論》技術報告。李有福指出針對日益多樣化的智能終端設備，鴻蒙智慧數據底座作為一項創新性的技術框架，其核心使命在于提供具有高度融合性與多模態統一性的數據服務。這一數據底座不僅僅是一個數據處理平臺，更是連接用戶與智能設備之間的一座橋梁，它旨在通過關鍵數據管理和人工智能技術，構建一個能夠理解用戶心智的數據系統。這樣的系統不僅能夠根據用戶的偏好、行為模式提供個性化的服務，還能在不斷的學習和優化中，更加貼近用戶的真實需求，提升用戶體驗。

　　清華大學交叉信息研究院助理教授張煥晨帶來《Toward Next-Generation Columnar Storage Formats》技術報告，深入探討了列存儲格式的發展現狀與未來趨勢。報告中指出，自Apache Parquet和Apache ORC等列存儲格式誕生以來，它們便憑借高效的數據壓縮能力、出色的查詢性能以及對大數據處理框架的卓越支持，迅速在數據分析系統中占據了核心地位。然而，這些格式的設計均源于十多年前，當時它們主要應對的是海量數據存儲、快速查詢響應以及資源有效利用等大數據處理領域的挑戰。自那時起，無論是硬件技術還是工作負載環境都發生了顯著的變化。在硬件方面，我們見證了CPU核心數的快速增長、內存容量的不斷擴大以及存儲技術的持續革新，這些都極大地提升了數據處理的速度和效率。而在工作負載環境方面，數據分析任務也變得更加復雜多樣，從簡單的批量處理到實時的流處理，再到復雜的機器學習模型訓練，這些都對存儲格式提出了更加嚴格和多樣化的要求。

　　上海交通大學長聘副教授、上海交通大學軟件學院副院長王肇國出席活動并做《從云到端：從應用角度看數據管理問題》技術報告。王肇國在從實際應用的角度出發，深入剖析數據管理領域所面臨的潛在挑戰與最新研究進展，尤其聚焦于云端與終端數據管理系統的構建與優化。在云端層面，直面用戶訪問模式多樣化的嚴峻挑戰，創新性地提出了自動挖掘并應用SQL訪問優化規則的方法。該方法能夠智能識別并分析用戶的SQL查詢行為，自動生成并應用針對性的優化策略，從而顯著提升云端數據管理的效率與響應速度。而在終端層面，則以OpenHarmony數據管理系統為實例，生動展示了如何為多模態數據設計并實施一個高效且可靠的終端數據管理系統架構。該架構不僅能夠有效整合并處理來自不同源頭、不同格式的多模態數據，還能夠在資源受限的終端設備上實現數據的高效存儲與快速訪問。

　　安徽大學副教授、安徽大學先進計算機系統研究所所長孫輝帶來《近數據計算---加速鍵值存儲系統新架構》技術報告，基于LSM-tree的鍵值存儲系統常用于非結構化數據管理，但常受寫放大問題困擾，這主要受限于傳統的計算中心模式。近數據計算作為一種以數據為中心的方法，通過將compaction任務遷移到數據存儲位置，有效降低了compaction的代價，進而提升了系統性能。然而，隨著鍵值存儲系統規模的不斷擴大，盡管近數據計算能夠緩解部分壓力，但單個存儲盤的計算能力有限，難以完全滿足大規模數據處理的需求。為解決這一問題，我們提出了一種利用多盤并行近數據計算來優化compaction操作。為了實現這一系統，我們將深入研究高效的數據組織與分布策略，以充分利用多盤并行計算的優勢;設計適用于近數據計算系統的索引結構，以提高數據檢索效率;以及資源預測與均衡策略，以確保系統資源的合理分配和高效利用。

　　中國人民大學講師謝旻暉帶來了《面向推薦大模型的參數存儲系統研究》技術報告，謝旻暉指出，推薦模型作為深度學習領域的重要支柱，廣泛應用于互聯網核心商業場景。與計算密集型的傳統稠密大模型(如GPT)形成鮮明對比的是，大規模推薦模型因涉及萬億級別的稀疏參數頻繁隨機訪問，存儲瓶頸成為制約其性能提升的關鍵因素。傳統深度學習框架在設計之初主要聚焦于稠密模型，因此難以滿足推薦模型在高效訓練與精準預測方面的嚴苛需求。針對這一挑戰，謝旻暉全面剖析利用多層次內存體系(涵蓋GPU顯存、持久性內存、SSD等)構建推薦模型參數存儲系統所面臨的復雜挑戰，并詳細介紹通過創新技術加速訪存以顯著提升推理性能的方法。同時，謝旻暉還展示了集成系統RecStore，該系統旨在為現有深度學習框架提供功能完備、訪問高效且成本優化的參數存儲解決方案。

　　中國科學技術大學計算機學院特任教授李永坤帶來了《存儲系統I/O優化與Benchmark構建》技術報告，李永坤指出存儲系統性能一直是制約計算機系統性能提升的關鍵因素，特別是在當前數據密集型計算需求快速增長的情境下，數據訪存過程中的大規模數據遷移頻繁引發I/O性能瓶頸。李永坤分享了在存儲系統I/O性能優化領域的最新研究成果與實踐經驗，并提出了一個面向移動智能終端設備構建性能基準測試(Benchmark)的創新構想與具體實施方案。該方案將詳細探討Benchmark的工作負載特性、關鍵性能指標的選擇與設定，以及接口設計等多個核心方面，旨在為移動智能終端存儲系統的性能評估與優化提供科學、全面的支持，推動存儲系統技術的進一步發展。

　　OpenHarmony城市技術論壇旨在從“終端操作系統十大技術挑戰方向”出發，依托OpenHarmony技術俱樂部、聯合TSG等社區專家，以城市為活動單元，邀請本地高校、共建單位以及地區企業，聚焦當前OpenHarmony相關技術所面臨的難點問題，打造多元素對話交流平臺，促進產學研用生態閉環。截至目前，上海、武漢、長沙、北京、張掖、大連、廈門等城市舉辦了技術論壇活動，進一步推動了產學研深度協同，促進OpenHarmony技術和人才生態的繁榮發展。