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來源：互聯網

李飛飛，阿里巴巴集團副總裁、阿里云智能事業群數據庫產品事業部與達摩院數據庫與存儲實驗室負責人， ACM、CCF、IEEE會士。

李飛飛于1997年被保送進入清華大學電機系就讀。其后，李飛飛到波士頓大學攻讀數據庫系統和大數據專業。之后又先后在佛羅里達和猶他大學計算機系任教，從助理教授到副教授，再到正教授。2018年5月，李飛飛正式加入阿里巴巴，成為數據庫團隊負責人，并兼任達摩院數據庫首席科學家，帶領團隊投入到具有自主知識產權的數據庫系統研發當中。2022年11月7日，李飛飛當選2022年度CCF會士。2024年1月17日，在首屆阿里云 PolarDB開發者大會上，李飛飛對記者表示，數據庫和智能化的結合是接下來非常重要的發展方向。2025年2月，李飛飛在2025阿里云PolarDB開發者大會上談到對DeepSeek近日開源周相關發布的看法，其表示大模型預訓練會走向寡頭化。

李飛飛的研究方向是數據庫系統、大數據管理理論及系統設計開發，以及云數據管理的安全性。李飛飛曾獲得IEEE ICDE 2004最佳論文獎、世界互聯網大會2019全球領先科技成果獎，浙江省科技進步一等獎等榮譽，其帶領團隊研發了阿里云企業級云原生數據庫系統包括云原生關系型數據庫PolarDB、云原生數據倉庫AnalyticDB、云原生數據湖分析DLA、云原生多模數據庫Lindorm、云原生智能化管控平臺、數據庫生態工具等。

人物經歷

教育科研經歷

李飛飛從小喜歡深挖鉆研，參加了很多數學和全國中學生物理競賽。16歲時，李飛飛初三畢業進入了清華大學附中國家教委理科實驗班，確定了后續保送進清華的道路。1997年，李飛飛被保送進入清華大學電機系就讀。從2001年初到2002年上半年，李飛飛都沉浸在自己的畢設項目里，通過對英國廣播公司、CNN等網站信息的拆解并分析Hyperlink資源，成功將網站的結構拓撲出來，并描繪出一個完整的后臺，還初步實現了對網站信息的自動化理解。通過這個項目，李飛飛很早地認識到了數據驅動的力量和永無止境的探索空間。在這個具有超前意識項目的熏陶下，李飛飛毅然決然地走上了數據科學的道路，轉而到波士頓大學攻讀數據庫系統和大數據。之后又先后在佛羅里達和猶他大學計算機系任教，從助理教授到副教授，一路做到正教授，共花費10年時間。

工作經歷

回到中國之前，李飛飛曾多次接觸過谷歌Facebook等硅谷大廠，最終決定選擇回到中國加入阿里巴巴集團，于2018年5月正式加入阿里巴巴，成為數據庫團隊負責人，并兼任達摩院數據庫首席科學家，帶領團隊投入到具有自主知識產權的數據庫系統研發當中。他的團隊打磨的產品和技術包括新一代分布式數據庫系統、非結構化數據管理、數據安全、智能化數據庫等。截至2019年3月，李飛飛不僅負責云智能數據庫產業事業部，同時也負責達摩院下面的數據庫與存儲實驗室，覆蓋了阿里巴巴集團數據庫從研發到業務支持再到云上商業輸出到服務客戶的整條鏈路。2020年9月，阿里巴巴集團正式成立云原生技術委員會，李飛飛參與其中。

2022年1月19日，李飛飛因對數據庫查詢處理和優化以及云數據庫系統的貢獻入選國際計算機學會（Association for Computing Machinery, ACM）公布的2021年新選會士名單（ACM Fellow）。7月8日，李飛飛受邀參加“2022可信數據庫峰會”，并做了題為《云原生數據庫2.0：企業級一站式數據管理》的演講。11月17日，2022年度中國計算機學會（簡稱中國計算機學會夏培肅獎）會士評選會召開，李飛飛當選CCF會士。

2023年10月26日，在由界面新聞主辦的2023 REAL科技大會上，李飛飛表示數據平臺將持續向四化演進，即云原生化、平臺化、一體化、智能化。未來數據業務將加速上云，基于云平臺提供一站式數據服務，構建標準化API，實現多業務場景融合，最終實現提升運維體驗。2024年1月17日，在首屆阿里云 PolarDB開發者大會上，李飛飛對記者表示，數據庫和智能化的結合是接下來非常重要的發展方向。

研究方向

李飛飛的研究方向是數據庫系統、大數據管理理論及系統設計開發，以及云數據管理的安全性。

社會任職

李飛飛擔任多個國際及國內一流學術期刊和學術會議的編委、主席。中國計算機學會中國計算機學會夏培肅獎大數據專家委員會副主任，數據庫專業委員會常委。擔任多個國際一流學術期刊和學術會議的編委、主席（VLDB 2021與IEEE ICDE 2021工業界主席)。2024年12月，李飛飛當選浙江省歐美同學會副會長。

主要成就

李飛飛帶領團隊研發了阿里云企業級云原生數據庫系統包括云原生關系型數據庫PolarDB、云原生數據倉庫AnalyticDB、云原生數據湖分析DLA、云原生多模數據庫Lindorm、云原生智能化管控平臺、數據庫生態工具等。

人物觀點

2025年2月26日，李飛飛在2025阿里云PolarDB開發者大會上談到對DeepSeek近日開源周相關發布的看法，他認為，隨著DeepSeek的火爆，一個背后趨勢是，AI的下半場競爭又回到了傳統的系統領域，是分布式系統工程的事情。對于DeepSeek開源周的相關發布，他分析，DeepSeek的一系列優化包括FlashMLA的分段配置等，是把Linux、OS、Kernel里的思路放在GPU的緩存上又去實現了一遍。這些東西在數據庫系統里已經實現了很多年，只不過今天在GPU的新的硬件框架上，DeepSeek的創新產生巨大的價值，它可能帶來的是硬件結構的巨大變化。此外，李飛飛還預測，未來，大模型預訓練一定是中心化和寡頭化的，全世界可能只有幾家。尤其是目前還沒看到世界任何一家大模型商業模式實現閉環的情況下，這就是一個燒錢的無底洞，除非有一天它突破了AGI的門檻，自己成為印鈔機。但DeepSeek橫空出世讓開源模型具備了復雜的邏輯推理能力，同時帶來推理成本的大幅下降。目前，阿里云正在GPU加CPU的異構資源池上做優化，未來，數據庫要研發的關鍵能力也是要將昂貴的GPU盡可能地省下來做最珍貴的計算和緩存，將次要的計算和緩存推到CPU加內存和存儲的三層池化中，讓在線推理變得更低成本。