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这里即将点燃最硬核的学术火花！清华大学、北京邮电大学、太原理工大学、哈尔滨工业大学、重庆大学、贵州大学、上海大学、东南大学，8 所顶尖学府的技术大咖邀您共探时序数据管理的未来密码。

从时序数据质量治理到时空预测方法，从制造系统应用到卫星算力支撑，当 AI 浪潮撞上时序数据，前沿成果如何应用“破局”？

2025 IoTDB 用户大会科研学术分论坛干货太多，求深度解析？——今天，它来了！

科研学术分论坛内容详解

01 从卫星通信到卫星计算

嘉宾：王尚广，北京邮电大学计算机学院院长、特聘教授、博士生导师，天算星座发起人兼首席科学家，北邮 1 号、2 号、3 号卫星负责人

内容：在卫星运行任务中，时序数据管理已不仅止于极限环境存储与传输。本次演讲将系统阐述卫星技术从通信传输向计算处理的演进趋势，并报告北京邮电大学在卫星计算领域的相关研究成果。依托 IoTDB 为卫星核心软件载荷，为星-星、星-地数据协同提供核心支撑，本次演讲将重点解析北京邮电大学发起并主导构建的空天计算在轨试验平台，即天算星座的工作进展与建设成效，为推动卫星计算和网络技术发展提供重要实践参考。

02 时序数据处理助力工业智能

嘉宾：王莉：太原理工大学教授、博士生导师、人工智能系主任，中国计算机学会大数据专家委常委、副秘书长，CCF 人工智能与模式识别专家委执委，CCF 协同计算专委执委，人工智能学会服务智能专委委员

内容：本次演讲针对工业时序数据质量低、价值密度低等常见的突出问题，探讨人工智能技术进入新一轮快速发展周期的当下，如何有效利用现有新技术加强低质时序数据使用，加速高质量数据生成与应用等技术要点，并着重探讨此类技术集成到时序数据库 IoTDB 内生智能分析模块的可能性。作为典型应用场景，本次演讲将结合该类技术在煤系气智能抽采领域中的初步应用，为传统能源行业的数字化转型提供理论支撑和实践参考。

03 面向 AI 的工业物联网时序数据质量理：“画-检-修-查”技术体系创新实践

嘉宾：丁小欧，哈尔滨工业大学副教授、博士生导师，中国计算机学会（CCF）数据库专委执行委员、数据治理发展委员会执行委员

内容：在 AI 与数据库深度融合的新技术浪潮下，工业物联网时序数据质量治理已成为制约模型效能的关键瓶颈之一。作为清华大学 IoTDB 团队的长期合作伙伴，研究团队针对工业场景中数据质量管理工具自主可控的迫切需求展开了产学研探索攻关，构建了覆盖数据基础质量与数据效用质量的多重评估框架，创新性地提出了面向工业时序数据质量的“画-检-修-查”的技术体系。本次演讲将介绍这些技术在多个工业领域中的应用效果与经验，为构建国产化工业数据治理基础设施提供理论支撑与技术路径。

04 浮点时序数据压缩

嘉宾：李瑞远，重庆大学计算机学院副教授，中国计算机学会（CCF）高级会员、数据库专委会优秀执委，曾任京东城市时空数据组机构负责人

内容：随着传感器和物联网的发展，海量浮点时序数据在源源不断地产生。时序数据在传输和存储之前，通常需要进行压缩，从而减少带宽占用和存储占用，进而提高传输效率和查询效率。通用压缩算法无法适用于流式压缩场景，且压缩效率较慢；基于异或的浮点压缩算法未较好处理尾随零少的情况，因此压缩效果不佳。本次演讲将介绍重庆大学时空实验室近年来针对浮点时序数据的一系列无损压缩和有界压缩算法，相关工作已被 SIGMOD、VLDB、IoTJ、软件学报收录。

05 融合多源数据的时空动态感知研究

嘉宾：段晓旗，贵州大学计算机学院校聘副教授，硕士生导师

内容：随着城市化进程加速，人类活动与自然环境的交互日益复杂，传统静态分析方法难以应对动态变化，时空动态感知成为智慧城市、交通管理、气象预警等领域的核心挑战。当前研究存在数据异构性、动态耦合缺失、实时性不足三大瓶颈。本次演讲将介绍时空动态感知技术，探讨其对智慧城市与气候适应性研究的重要性，以及如何通过多源异构时空数据融合框架，结合深度学习与时空统计方法，揭示时空动态交互机制。

06 AI 驱动的制造系统决策方法及工业软件应用

嘉宾：孙衍宁，上海大学硕士生导师，机电工程与自动化学院讲师，CIMS 教研室主任

内容：针对制造业提质增效过程中存在的多源决策协同复杂、时序数据价值挖掘不充分及知识经验复用壁垒高等核心挑战，探讨 AI 驱动的制造系统智能决策方法与工业软件应用。以时序数据库 IoTDB 为桥梁，依托工业数字孪生技术构建全流程可视、可测、可控的决策环境，重点介绍 PLM 与数字孪生深度融合的产品生命周期协同优化、基于工业时序数据强机理分析算法的高精度预测诊断、大语言模型驱动的工业智能体平台等研究内容，并阐述在航空、航天、汽车、船舶、钢铁等制造业关键领域的应用成效，为产业智能化升级提供可落地的实践路径。

07 基于动态图提示的时空预测方法

嘉宾：林丽，东南大学计算机科学与工程学院讲师，硕士生导师

内容：时空预测旨在联合建模空间相关性和时间演变规律，以实现对未来多维空间下的序列预测目标，在工业界具有广泛的应用价值。由于时空数据的异质性，基于提示的图学习能够利用节点或任务特定提示信息，改善现有时空图学习方法在动态图结构上的推理能力。本次演讲将介绍在动态图上为时空预测提供未来快照提示的学习框架 ProST，通过冻结预训练时空预测模型的参数，并使用元学习更新子图提示参数，以适应下游时空预测任务，达到准确高效的时空预测目标。

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