7月15日，中國電科旗下金倉數(shù)據(jù)庫以一場名為“融合進(jìn)化 智領(lǐng)未來”的發(fā)布會，提出了自己的核心主張：真正的未來數(shù)據(jù)庫，是“融合”為體，“AI”為用。

　　電科金倉高級副總裁 冷建全

　　電科金倉高級副總裁冷建全帶來了主題為：“KES V9 2025： AI時代的融合數(shù)據(jù)庫”的演講，以技術(shù)人的務(wù)實與戰(zhàn)略眼光，剖析了國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫在AI時代的突圍路徑——并非簡單追逐熱點，而是以深厚的“五個一體化”融合能力筑基，讓AI成為錦上添花的加速器。

　　當(dāng)全行業(yè)追逐AI時，金倉為何把“融合”放在第一位？

　　面對“AI爆發(fā)帶來的新需求”這一命題，冷建全的回應(yīng)冷靜而清晰：向量數(shù)據(jù)等新型數(shù)據(jù)的存儲與高效計算確實是顯性需求，但電科金倉對產(chǎn)業(yè)本質(zhì)的洞察更為深入：數(shù)據(jù)庫的根基，亙古不變是解決數(shù)據(jù)的“存”與“算”，無論是傳統(tǒng)交易數(shù)據(jù)、時序數(shù)據(jù)，還是AI催生的向量數(shù)據(jù)，核心訴求依然是：存得省(高壓縮)、取得快(高效檢索)、算得快(高效計算)。

　　在行業(yè)熱議AI如何重塑數(shù)據(jù)庫時，電科金倉選擇了一條更綜合的路徑——融合+AI。冷建全指出，融合這一戰(zhàn)略并非臨時起意，而是三年前就已奠定框架。“AI是重要的應(yīng)用場景和增強手段，但‘融合’才是金倉產(chǎn)品的骨架和主要演進(jìn)方向。”客戶的最大痛點在于：割裂的技術(shù)棧帶來高昂的復(fù)雜性與成本。如果每種數(shù)據(jù)類型(關(guān)系型、文檔、向量、時序)、每種應(yīng)用場景、每種數(shù)據(jù)庫架構(gòu)都需要單獨的產(chǎn)品，選型、開發(fā)、同步、運維的復(fù)雜度將指數(shù)級上升，這是企業(yè)難以承受之重。

　　金倉數(shù)據(jù)庫的“融合”正是直擊這一痛點，其內(nèi)涵遠(yuǎn)超簡單的多模型支持，而是構(gòu)建了覆蓋數(shù)據(jù)庫全生命周期的“五個一體化”能力體系。

　　拆解“五個一體化”：國產(chǎn)替代的“成本削骨刀”

　　冷建全詳細(xì)闡釋了金倉數(shù)據(jù)庫“五個一體化”如何具體化解國產(chǎn)化替代的難題，并務(wù)實賦能AI場景：

　　多語法體系一體化兼容：應(yīng)用代碼平滑遷移的關(guān)鍵。KES V9 2025在全面覆蓋Oracle、MySQL兼容模式常用功能的基礎(chǔ)上，新增SQL Server兼容模式(常用功能覆蓋率達(dá)99%)及Sybase兼容模式(常用功能覆蓋率達(dá)95%)。這是國產(chǎn)替代“平替”落地的第一步。以醫(yī)療行業(yè)為例：該領(lǐng)域大量遺留系統(tǒng)基于SQL Server，金倉數(shù)據(jù)庫的深度兼容能力，為這類系統(tǒng)的無縫遷移鋪平了道路，顯著降低應(yīng)用改造的門檻和風(fēng)險。

　　多集群架構(gòu)一體化：匹配場景，滿足性能，平衡成本。提供從輕量級多租戶、主備、讀寫分離、多寫共享存儲集群(RAC)、到面向事務(wù)及分析等不同場景的分布式集群的全套方案。其價值在于“按需供給”：客戶不必為未來的、不確定的高峰流量提前支付高昂的分布式成本。金倉數(shù)據(jù)庫提供靈活演進(jìn)路徑，根據(jù)實際業(yè)務(wù)壓力和成本考量選擇最優(yōu)架構(gòu)。

　　多模數(shù)據(jù)一體化存儲：收斂技術(shù)棧的基石。核心是在單一數(shù)據(jù)庫中統(tǒng)一支持關(guān)系、文檔、向量、時序等數(shù)據(jù)模型。冷建全指出，多模數(shù)據(jù)一體化的核心價值在于“通過單一數(shù)據(jù)庫統(tǒng)型，避免一種模型一種庫，降低應(yīng)用開發(fā)、數(shù)據(jù)同步、運行維護(hù)等各種使用成本”，為應(yīng)用提供統(tǒng)一、實時的高質(zhì)量數(shù)據(jù)源。

　　多應(yīng)用場景一體化處理：打破TP/AP的傳統(tǒng)藩籬。數(shù)據(jù)庫需同時應(yīng)對交易處理(TP)、分析處理(AP)，并進(jìn)一步細(xì)化支撐時序分析、日志處理、AI推理等新興場景。融合架構(gòu)確保“一個平臺，支持多種場景”，避免業(yè)務(wù)割裂。

　　開發(fā)運維一體化管理：智能增效，降低使用門檻。為此，金倉數(shù)據(jù)庫引入兩類智能體：應(yīng)用開發(fā)智能體輔助生成SQL;運維智能體輔助DBA進(jìn)行智能巡檢、根因分析與調(diào)優(yōu)。其核心目標(biāo)是在持續(xù)提升易用性，讓國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫“更好用”，這是大規(guī)模推廣的前提。

　　“五個一體化”環(huán)環(huán)相扣，共同作用的結(jié)果是顯著降低國產(chǎn)化替代的總擁有成本(TCO)——從遷移改造成本、軟硬件采購成本，到長期的運維復(fù)雜度和人力成本。

　　AI的務(wù)實角色：不做顛覆者，甘當(dāng)“融合”加速器

　　在明確“融合”為主航道的基礎(chǔ)上，冷建全為電科金倉的AI應(yīng)用勾勒出清晰的邊界——賦能增效，而非顛覆重構(gòu)。

　　首先是向量計算，作為AI的“剛需”入口。金倉數(shù)據(jù)庫早在2017年就將向量模型應(yīng)用于公共安全領(lǐng)域，用于支撐以圖(如人臉及車牌)搜圖等應(yīng)用場景。其向量引擎已支持32位、16位浮點向量，稀疏浮點向量、二進(jìn)制向量等多種向量數(shù)據(jù)類型，可用于存儲包括圖像、文本、音視頻等的向量表示，并結(jié)合FALT索引、IVF_FLAT索引、HNSW索引等多種索引方法，實現(xiàn)對向量數(shù)據(jù)的快速檢索，滿足不同場景的精度與效率需求。

　　今年以來，由于大語言模型的爆火，向量模型更是得到快速應(yīng)用，從年初至今已有幾十家客戶部署，相關(guān)應(yīng)用場景主要集中于計算機視覺(如公共安全、電力巡檢等領(lǐng)域中的圖像向量)和智能客服、智能問答(文本向量)等。此外，金倉數(shù)據(jù)庫可以作為MCP Server，通過KES庫內(nèi)的實時信息，增強大模型的生成質(zhì)量(RAG)，從而幫助企業(yè)輕松構(gòu)建RAG知識庫，推動全行業(yè)AI普惠落地。

　　談及“智能運維”，冷建全認(rèn)為，這是提升數(shù)據(jù)庫易用性突破口，已經(jīng)成為當(dāng)前AI在數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域最能體現(xiàn)價值的場景。究其原因，數(shù)據(jù)庫性能優(yōu)化依賴底層算法，但在“讓數(shù)據(jù)庫更易管理、更易調(diào)優(yōu)”方面，AI大有可為。

　　具體到產(chǎn)品層面，本次發(fā)布會推出的數(shù)據(jù)庫一體機(云數(shù)據(jù)庫AI版)，其搭載的“的盧運維智能體”通過學(xué)習(xí)歷史負(fù)載與性能數(shù)據(jù)，可輔助進(jìn)行異常預(yù)測、根因定位、參數(shù)調(diào)優(yōu)建議，并能通過AI實現(xiàn)告警自動處置閉環(huán)，故障預(yù)警準(zhǔn)確率高達(dá)98%以上。

　　同步發(fā)布的企業(yè)級智能海量數(shù)據(jù)集成平臺KFS Ultra以AI技術(shù)為核心驅(qū)動力，面向多類數(shù)據(jù)實時共享分發(fā)場景，提供全鏈路智能化數(shù)據(jù)集成解決方案。特別引人關(guān)注的是“K寶”AI智能助手，它提供了涵蓋安裝部署、性能調(diào)優(yōu)、故障診斷與實時技術(shù)答疑等功能的智能運維支持。

　　在電科金倉內(nèi)部，AI的“幕后”價值也在不斷提升。在研發(fā)環(huán)節(jié)，AI輔助代碼生成、測試用例生成;在市場洞察環(huán)節(jié)，AI幫助分析需求趨勢。這些“幕后”應(yīng)用提升著金倉數(shù)據(jù)庫自身的效率與產(chǎn)品打磨精度。

　　融合是根本，AI是賦能。冷建全表示：“以數(shù)據(jù)庫的性能為例，我們的終極目標(biāo)是‘多、快、穩(wěn)、省’，其根本在于內(nèi)部算法與架構(gòu)設(shè)計，AI在此基礎(chǔ)上發(fā)揮優(yōu)化和輔助作用。金倉數(shù)據(jù)庫的根基，在于通過融合架構(gòu)解決數(shù)據(jù)的存、算、管、用。”

　　千行百業(yè)“平替”攻堅，融合底座價值凸顯

　　隨著信創(chuàng)進(jìn)入深水區(qū)，核心系統(tǒng)替代成為主戰(zhàn)場。本次電科金倉正式發(fā)布全新品牌口號——“數(shù)據(jù)庫平替用金倉”。電科金倉的“平替”方法論，融合能力正是其核心支撐。

　　全流程工具鏈保障：提供異構(gòu)數(shù)據(jù)同步軟件KFS(支持Oracle/金倉雙向同步、甚至第三方庫間同步)和異構(gòu)數(shù)據(jù)遷移工具KDTS，實現(xiàn)業(yè)務(wù)“不停機遷移”;獨創(chuàng)“雙軌并行”與“負(fù)載回放驗證”機制，確保切換平穩(wěn)可靠。

　　融合架構(gòu)應(yīng)對嚴(yán)苛要求：在強合規(guī)的金融、政務(wù)領(lǐng)域，融合架構(gòu)的多集群能力(如主備、RAC)滿足高可用(RTO<30秒)、等保合規(guī)與業(yè)務(wù)連續(xù)性要求，同時為未來AI應(yīng)用預(yù)留統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺。

　　在AI概念喧囂的當(dāng)下，金倉數(shù)據(jù)庫展現(xiàn)出了“國家隊”的定力與遠(yuǎn)見。冷建全的思考清晰地傳遞出電科金倉的戰(zhàn)略選擇：以“五個一體化”構(gòu)建強大的融合數(shù)據(jù)庫內(nèi)核，是應(yīng)對數(shù)據(jù)復(fù)雜度飆升、支撐國產(chǎn)化替代的基石;而AI，是優(yōu)化體驗、提升效率的賦能者，是讓強大內(nèi)核更易被客戶使用的“潤滑劑”和“加速器”。

　　這種“融合筑基，AI添翼”的務(wù)實路徑，不僅為電科金倉在激烈的市場競爭中構(gòu)筑了差異化的技術(shù)壁壘，更契合了千行百業(yè)在智能化轉(zhuǎn)型中對穩(wěn)定、高效、易用且總體成本可控的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的根本需求。當(dāng)潮水退去，真正支撐起中國數(shù)字經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的，必然是這些將硬核能力深植于“融合”基因的創(chuàng)新底座。