第九屆數字中國建設峰會焦點：金倉數據庫夯實數智化核心支撐

【環球網科技報道 記者 張陽】2026年是“十五五”開局之年，也是數字中國建設第二個十年的起點。在這個關鍵節點上，人工智能已不再只是產業變革的“未來時”，而是重構生產方式、生活方式與治理方式的“現在進行時”。數據庫與操作系統、中間件作為數字經濟時代的基礎底座，正經歷從“兼容替代”到“智能原生”的深刻蛻變。

4月28日，在第九屆數字中國建設峰會上，以電科金倉為代表的本土數據庫廠商展出了AI融合創新成果，探索國產數據庫在AI時代的進化路徑，為數字中國建設筑牢數據智能底座。

AI從“加分項”變成“必選項”

過去十年，國產數據庫的核心命題是“自主可控”。政企客戶在選擇數據庫時，首要考量的是兼容性、穩定性、性能與安全性，能否平滑替代國際巨頭產品，是決定成敗的關鍵。

但這一邏輯正在被AI打破。電科金倉近一年與金融、政務、央國企等客戶的交流中發現，AI能力正成為新的選型要素。越來越多用戶主動問及：數據庫是否內置向量檢索？是否原生集成了AI能力？能否實現自治運維、自調優、自修復？

這并非偶然。2025年國務院印發的《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》，已將AI提升至驅動中國式現代化建設的核心引擎地位。企業不再滿足于“能用”，而是追求“好用”“智能”。在這種背景下，數據庫的智能化水平直接決定了上層應用的創新能力。正如電科金倉在采訪中所言，過去的企業IT架構像“各管一攤”的廚房——切菜、炒菜、烤面點要用不同的設備，傳統數據庫“專庫專用”帶來了嚴重的數據孤島、數據搬運和運維成本。而融合型數據庫完成了一場從“分庫自治”到“全域協同”的范式革命，它就像一個全能的“超級智能料理機”，讓企業把精力真正花在挖掘數據價值上，而不是在不同機器間來回折騰?？梢哉f，AI已從“加分項”變為“必選項”，這是一場選型邏輯的深層變革，也是國產數據庫彎道超車的歷史機遇。

AI for DB與DB for AI的協同創新

面對AI浪潮，數據庫廠商的反應各不相同。有的選擇在原有產品外圍封裝AI接口，有的則從內核出發，真正讓數據庫“長出”智能。電科金倉屬于后者，從數據庫內核出發，構建了“AI for DB”與“DB for AI”雙輪驅動的深度協同體系。

在AI for DB方面，電科金倉將AI技術用于數據庫自身的優化、運維與調優。傳統數據庫高度依賴專業DBA，成本高昂且效率受限。電科金倉通過將AI技術融入內核，實現了運維的智能化與自動化。其新一代金倉數據庫一體機搭載的“的盧運維智能體”，支持自然語言驅動自治運維、SQL優化與故障自動處置，故障預警準確率達98%以上，配合“赤兔引擎”提供百萬級并發吞吐能力，性能提升30%，真正實現“智能就緒，開箱即優”；融合數據庫KES V9搭載智能優化器，實現性能問題感知、分析、優化的全鏈路自治，極大降低人工干預成本。

而在DB for AI方面，電科金倉致力于為AI應用構筑堅實數據底座。AI大模型的繁榮催生了海量多模態數據處理需求，傳統架構難以高效支撐RAG、語義搜索等新興場景。電科金倉在內核中深度集成了高性能向量檢索引擎，通過創新融合架構實現多語法體系、多執行引擎、多存儲引擎、多集群架構、軟硬協同與AI大模型的深度融合，支持文本、圖像等多種模態數據的統一存儲與跨模聯合查詢。這種“雙向融合”的技術路線，不是簡單地在數據庫外面套一層AI外殼，而是讓AI成為數據庫的“原生器官”，從而決定了產品在智能時代的核心競爭力。

值得一提的是，電科金倉提出的“四個一體化”能力——多數據協議一體化兼容、多應用場景一體化承載、多模數據一體化處理、開發運維一體化管理——正是這種融合思想的集中體現。它實現了“數據不搬家，計算多面手”：數據都存在一個“池子”里，不同模型之間可直接關聯查詢，徹底省去繁瑣的數據同步開銷，讓數據真正實時可見，同時將運維團隊從管理多種迥異架構的苦海中解放出來，大幅降低總擁有成本。

千行百業落地，見證數智融合實踐價值

技術再前沿，最終要落腳到應用。數據庫的價值，終究要在千行百業中被驗證。從電科金倉在本次峰會上展示的實踐來看，AI與數據庫的融合已經不再是概念，而是正在能源、通信、金融、交通、醫療等領域扎實落地。

能源行業：服務“兩網兩建”、“三桶油”等大型能源集團，支撐國家電網智能電網調度控制系統平穩運行18年；助力中國海油完成300多個業務系統升級；通信行業：與三大運營商實現深度合作，覆蓋B域、O域、M域全域核心系統；金融行業：服務各類金融機構超200家，在高難度、復雜景金融場景下，助力中匯億達資金交易管理系統完成多個復雜功能模塊國產化升級，部分場景性能提升30%；醫療行業：服務近500家醫療機構完成數字化轉型，實現全層級、全系統覆蓋，引領醫療信創規?；涞亍３５率械诙嗣襻t院全棧信創項目成為全院信創標桿案例。交通行業：全面覆蓋軌道交通、公路、港口、航運等領域，支撐全國超20座高線城市軌道交通平穩運行。

這些落地案例覆蓋國計民生關鍵領域，既驗證了電科金倉產品的穩定性與兼容性，也展現了AI融合技術在提升效率、降低成本、保障安全方面的核心價值。更重要的是，作為中國電子科技集團（CETC）旗下深耕數據庫超過二十年的“國家隊”，電科金倉不僅實現了源代碼級自主可控，更緊密銜接上下游產業鏈：向下深度“使能”硬件，橫向無縫對接基礎軟件，反向適配應用軟件，聯合3500多家生態伙伴完成15000多款產品適配。去年啟動的“金蘭組織”2.0，聯合行業協會、科研機構、高校與頭部ISV，形成“產學研用”共同體，加速創新成果從實驗室向產業一線轉化。正如電科金倉所言，這不僅是“適配”，更是“開放協同”；不僅是“供應鏈”，更是“價值鏈”。

數據庫的下一站，是“智能基座”

當前，數字中國建設進入加速期，數據要素價值釋放與AI技術創新成為核心驅動力。國產數據庫作為基礎軟件核心，肩負著保障數字安全、支撐產業升級、激活新質生產力的重要使命。

過去，我們說數據庫是“數據倉庫”；后來演變為“數據平臺”；而今天，在AI驅動下，數據庫正在進化為“智能基座”。電科金倉的未來規劃清晰而令人期待：一方面深化AI for DB，讓數據庫具備“智駕”能力，實現自適應基數估計、自動執行計劃生成等功能；另一方面強化DB for AI，讓數據庫成為AI的原生計算平臺，高效支撐RAG、智能體記憶等場景，企業無需再將數據搬運到外部AI平臺，在絕對的數據隱私保障下實現數據賦能AI。

以電科金倉為代表的國產數據庫廠商，正通過融合架構與AI雙向賦能，試圖在這輪全球性技術重構中，從“跟隨者”轉變為“定義者”。我們在第九屆數字中國建設峰會上看到的不僅是一款款產品，更是一條清晰的路徑：中國市場擁有海量數據和豐富應用場景，讓數據庫等基礎軟件與AI深度融合，使數據底座真正智能起來——這是數字中國邁向第二個十年時，基礎軟件領域必須回答的時代命題。