乘AI之勢,聚群賢之力,於羊城錦繡,凌數智之巔。5月22日,2026 XCOPS智能運維管理人年會-廣州站成功舉辦。深掘傳統業務潛能,洞察數智變革脈絡,來自產學研各界的頂尖學者、行業精英及技術新秀齊聚一堂,以大模型為引擎,從架構演進、實戰淬鍊到成果轉化,共同探討運維與數據庫領域的智能升級與效能躍遷。
大會現場智見交鋒、創新熱潮湧動。現在,讓我們隨本文回溯大會高光時刻,縱覽核心亮點,再次沉浸於這場誠意滿滿、智慧迸發的技術盛宴!

【主會場】
本次大會特別邀請姜春宇先生發表開場致辭。他指出,以大模型為基座的運維智能體正成為智能運維的核心落地形態,AI與數據庫的融合也已從概念走向實踐,多模態數據管理、數據庫智能運維、AI原生數據庫等探索不斷深化。然而,兩大領域仍面臨技術突破難、產業落地成本高等挑戰。為此,中國信通院人工智能研究所聯合dbaplus社群等生態夥伴,持續推進行業研究與標準建設,助力企業數智化轉型。未來,中國信通院人工智能研究所將圍繞AI軟硬件、大模型、智能體及安全合規等多方面,與業界攜手探索AI時代的運維管理新路徑,共同推動產業高質量發展。
大模型的出現,加速了實現終極L5智能運維的步伐。會上,汪衛教授進一步闡釋了大模型在運維領域應用前景,同時深度剖析系統狀態感知、專業知識的獲取與表達、複雜任務決策等主要關鍵技術及應用場景,並指出當前大模型在運維場景落地中存在知識庫不夠準確、知識缺乏、根因判斷不準等不足,進而提出以泛化數據積累和深化大模型運用方式為核心的發展方向。
宋輝老師指出,企業AI落地想要突破瓶頸,需聚焦高頻、高價值場景。在運維領域,告警和故障的分析處理正是最典型的高價值場景。為此,新炬網絡提出一套基於LLM的告警和故障處理整體方案。該方案核心是通過大小模型協同實現秒級水平定界,並結合Multi-Agent垂直分層與專家Skills精準根因定位,形成完整的告警和故障處理閉環。作為這一方案的核心載體,新炬網絡自研的ZnAiops智能運維管理平台迎來迭代升級。該平台基於一體化基礎平台,構建起堅實的數據中台與智能中台,向上全面賦能全景觀測、SRE塔台與AI原生運維應用,實現從「監控」到「定界」再到「自癒」的全流程閉環運維能力。
將AI從「工具」升級為「基礎設施」,是當前企業智能化轉型中需要深入思考和解決的關鍵命題。王關勝老師以美圖業務為切入點,例舉了從「工具」到「系統」的轉型乏力、數據孤島與能力孤島等落地難題,分享行之有效的推進策略,並展示了美圖在AI提效上的具體產物與實踐成果。王老師指出,企業需要的不是無所不能的「工具」,而是懂SOP、戴工牌的「數字員工」。
當前,證券核心交易系統仍面臨業務連續性保障要求高、核心系統外購比例大、業務複雜度提升等運維難題。會上,沈波老師提出以「解耦、標準、智能、可視化」為原則的可擴展運維平台建設思路,分享多源數據統一、全鏈路觀測體系、系統觀測問題定位、智能診斷引擎等場景的落地方法,結合全景可觀測、端到端鏈路追蹤等實踐成果,總結出項目實施過程中建設方法論、組織協同、技術選型的三大關鍵成功經驗。
自搭難搞好、多雲難駕馭,如何攻克企業多雲運維管理的共性痛點?劉向陽老師指出,企業茍需建設多雲統一數字化底座,在此基礎上打造AI算力平台、全棧監控、自動化運維、智能化數據庫管理、AI賦能研發效能等體系,並分享雲中立的核心思路、架構設計,以及落地實踐經驗,針對製造業數字化底座建設的可參考、可複製建議。
當前,通用智能體解決垂類企業場景效率仍較低。結合多個落地案例,朱孫偉老師總結出垂類智能體數據轉為知識、數據準確度等多重挑戰,並分析RAG、MCP、SKILL三大架構特徵及問題。朱老師強調,評測體系已從簡單的模型能力驗證工具,轉變為驅動技術路線選擇、預測能力邊界、建立質量標準的戰略級基礎設施,企業需構建系統的評測體系、高質量的測試集,融合自動化評估與人工校驗,量化性能指標。
【大模型時代下的智能運維專場】
在生成式AI已深度嵌入企業架構的當下,運維正從「自動化」向「自主化」加速進階,迎來「自動駕駛級運維」的新可能。本次XCOPS廣州站聚焦垂類智能體落地、多Agent協同、核心系統信創與智能化平衡等現實難題,為企業在AI驅動下實現可落地、可復用的運維升級提供一線實戰參考。

【AI助力數據庫再進化專場】
在AI與大模型技術的驅動下,數據庫正從傳統存儲引擎向智能數據服務加速演進。本次XCOPS廣州站精選數據庫運維大模型應用實戰、基於向量搜索的智能應用開發、大型金融級數據庫改造全流程、AI Agent對企業數據服務模式的重構等議題,為企業應對智能化轉型提供系統性的實操指引。

【展位風采】
外場展區同樣熱鬧非凡、人頭攢動。各參展商各顯其能,攜核心產品集中亮相,新老朋友紛至沓來,踴躍交流互動,共覓合作良機與增長動能。

【特別鳴謝】
2026 XCOPS智能運維管理人年會-廣州站的圓滿收官,離不開一眾專家老師、合作夥伴、媒體同仁的傾力相助,特此鳴謝所有專家老師、台前幕後的工作人員,以及以下合作夥伴:

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