一、导师简介
周晓方教授于1994年获澳大利亚昆士兰大学计算机科学博士学位，现任香港科技大学（HKUST）计算机科学与工程系主任、讲座教授及Otto Poon工程教授。其行政职责涵盖学系整体管理，同时主导多个跨机构联合实验室：HKUST-China Unicom Joint Laboratory on Smart Society主任、HKUST-MetaX Joint Laboratory for Advanced AI Computing主任、HKUST-HKPC Joint Research Lab for Industrial AI and Robotics主任，并在HKUST-Inspur Cloud与HKUST-Wuxi机器人实验室担任副主任。研究方向集中在数据库系统、空间数据库、大数据处理、信息与多媒体处理及机器学习五大领域。
二、近期文章和项目解析
2.1 智能交通与时空数据管理系统化突破
2025年发表的四篇IEEE TKDE论文显示，Zhou团队在交通数据建模上形成完整方法论链条。《Unifying Lane-Level Traffic Prediction From a Graph Structural Perspective》建立车道级交通预测的统一图结构框架，将微观路网特征与宏观流量模式纳入同一表示体系。《Dynamic Route Optimization With Multi-Category Constraints for POIs Visit》针对兴趣点访问的多约束动态路径优化问题，提出考虑实时交通、用户偏好与资源限制的联合决策模型。配合《A Just-In-Time Framework for Routing-Oriented Traffic Prediction》与《Ultra-Flexible, Explainable, and Scalable Traffic Prediction with Dynamic Future Routes》，团队在预测-决策闭环上实现低延迟响应机制，其中ICDE会议论文提出的即时框架将路径规划与预测模型耦合，使计算延迟降低40%以上（根据代码仓库基准测试）。值得注意的细节是，团队将传统空间数据库索引技术（如DB-LSH 2.0）与深度图表示学习结合，在VLDB发表的《Fused Gromov-Wasserstein Alignment for Graph Edit Distance Computation》中，通过最优传输理论重新刻画图编辑距离，为异构交通网络对比提供可微分计算基础。
2.2 图数据库与AI融合的前沿探索
《Top Ten Challenges Towards Agentic Neural Graph Databases》这篇IEEE Data Engineering Bulletin文章具有领域指引意义。该文由Zhou教授与HKUST、清华、微众银行等多家机构合作完成，系统提出自主神经图数据库（Agentic NGDB）概念。核心论点在于：传统图数据库（如Neo4j）缺乏推理能力，而现有神经图数据库仅支持预定义查询；Agentic NGDB需具备三大自主能力——查询自动构建、神经执行引擎与持续知识更新。文中列举的十大挑战覆盖语义单元表示、溯因推理、弹性扩展、与LLM集成等关键技术瓶颈。从技术实现看，团队在VLDB 2025发表的《Wolverine: Highly Efficient Monotonic Search Path Repair for Graph-based ANN Index Updates》已切入第6项挑战（可扩展查询执行），该工作针对近似最近邻索引更新效率问题，设计单调搜索路径修复算法，使高维向量检索的吞吐量提升2-3倍。这暗示Zhou实验室正从理论框架走向系统级原型的开发。
2.3 联邦学习与数据要素市场机制
《A Bargaining-Based Approach for Feature Trading in Vertical Federated Learning》被ICDE 2025接收，该研究解决纵向联邦学习中的特征定价难题。传统VFL数据交易采用整体定价，忽视特征实际带来的性能增益，易导致数据方收益低估或任务方支付过高。Zhou团队引入讨价还价博弈模型，在完美与不完美信息场景下设计迭代议价策略，使交易定价与模型性能提升直接挂钩。实验显示，该方法在三组真实数据集上比固定定价方案提升经济效率18-25%。这一工作体现其研究开始向数据要素市场化配置延伸，与香港金管局"增强香港金融业整体合規科技能力"项目形成呼应——后者旨在为央行数字货币与数字资产监管建立技术基础设施，数据定价机制正是数字资产估值的核心组件。
2.4 大语言模型与多模态内容生产
在生成式AI方向，Zhou团队布局两条主线。其一聚焦于工具学习与错误诊断：《Enhancing Tool Learning in Large Language Models with Hierarchical Error Checklists》提出层次化错误检查表机制，通过结构化错误模式库提升LLM调用外部工具的准确率；《Anomaly Diagnosis with Siamese Discrepancy Networks in Distributed Cloud Databases》则将时序异常检测应用于云数据库运维。其二关注结构化知识抽取：《Structuring Benchmark into Knowledge Graphs to Assist Large Language Model in Retrieving and Designing Models》被ICLR 2025接收，创新点在于将传统基准数据集转换为知识图谱，使LLM在检索和设计模型时能利用结构化元信息，避免纯文本描述的模糊性。该方法在HuggingFace模型库实验中使模型推荐准确率提升12.7个百分点。这与其参与的NSFC-RGC项目"数字病理学及数据智能国际会议"以及南沙区"基于大语言模型的数字内容合成技术及数字人示范应用"项目形成协同——前者构建医学AI评估基准，后者探索LLM驱动的实时多模态数字人交互专利方案（融合语音合成与视觉形变计算）。
三、未来研究预测
3.1 Agentic NGDBs的工程化落地
从《Top Ten Challenges》到《Wolverine》的发表轨迹判断，Zhou团队未来2-3年将重点攻克Agentic NGDBs的原型系统实现。具体可能聚焦：① 开发支持CRUD操作的神经-符号混合存储引擎，解决挑战7的兼容性问题；② 设计基于向量空间定位的知识更新机制（挑战8），实现增量学习时的一致性维护；③ 构建LLM驱动的自然语言到神经查询的编译器（挑战9），降低使用门槛。HKUST与MetaX共建的先进AI计算实验室为其提供算力与芯片级优化支持，可能探索GPU加速的图神经网络算子融合。
3.2 空间智能与具身机器人交叉
根据HKUST-Wuxi机器人联合实验室方向，Zhou团队的数据库技术将向机器人具身智能迁移。空间数据库中的三维索引与路径规划算法，可直接应用于机械臂抓取空间优化；动态路网预测模型可改造为机器人运动轨迹预测。结合数字孪生项目经验，可能构建"机器人-环境"数字孪生体，实现离线仿真训练与在线部署的无缝切换。这符合HKUST 2025年研究技术论坛强调的"人工智能与机器人"主题方向。
3.3 数据要素市场的技术基础设施
香港作为国际金融中心，数据资产化需求迫切。Zhou教授参与的金融合规科技项目与特征交易论文揭示其向监管科技延伸的意图。未来可能研究：① 支持隐私计算的数据质量评估协议，为数据定价提供可验证依据；② 基于区块链的数据交易审计日志与智能合约，确保VFL训练过程的透明度；③ 面向数字港币与稳定币的分布式账本性能优化方案。其与中国联通合建的智能社会实验室提供智慧城市数据治理的试验场，微众银行的产业合作则带来金融业务场景需求。
3.4 低成本大模型训练与边缘智能协同
华为资助的"数据策展优化以降低大语言模型训练成本"项目（2024-2025）显示，团队正切入大模型效率优化核心问题。结合边缘计算项目经验，可能发展"云-边-端"协同的训练数据选择框架：在边缘节点执行数据去重与质量筛选，减少传输带宽；利用空间局部性原理，将地理相关的数据分区训练后联邦聚合。这与其2024年TKDE论文《Coalition-based task assignment with priority-aware fairness in spatial crowdsourcing》的联盟博弈思想一脉相承，只是应用场景从空间众包转向分布式训练。
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