近年来,支撑人工智能的数据管理与分析技术正成为大数据和人工智能领域研究的热点问题之一.利用和发展数据管理与分析理论技术,为提升人工智能系统全生命周期的效率和有效性提供基础性支撑,必将进一步促进基于大数据的人工智能技术发展与其在更大范围的推广应用.本专刊聚焦在数据管理与人工智能融合发展的过程中,数据库技术对人工智能的优化支撑作用,包括两方面:(1) 传统数据管理分析的理论技术对人工智能的数据和计算过程的优化;(2) 传统数据管理系统设计理念对开发通用且易用型人工智能平台的促进作用.因此,需要利用和发展现有数据库理论,构建形成新的技术和系统经验.专刊重点立足于数据库核心技术,探讨数据管理与分析技术对人工智能研究发展推动作用,特别是数据管理分析的理论技术对人工智能在数据和计算密集环节的优化,以及数据管理系统设计理念与开发经验对构建通用型人工智能平台的促进作用,重点关注数据管理与分析技术对人工智能在数据存储、算法优化、模型管理、模型服务、系统构建等方面的支撑作用. 本专刊公开征文,共收到投稿36篇.论文均通过了形式审查,内容涉及支撑人工智能的数据管理、分析、系统与应用.特约编辑先后邀请了 60多位专家参与审稿工作,每篇投稿至少邀请2位专家进行评审.稿件经初审、复审、NDBC 2020会议宣读和终审共4个阶段,历时6个月,最终有17篇论文入选本专刊.根据主题,这些论文可以分为5组.