十年前，国产数据库以 "去 IOE""兼容替代" 为核心使命，在政府、金融等关键领域完成规模化部署，电科金仓、达梦等厂商凭借 Oracle 兼容能力实现百万级部署量。但随着大模型普及，数据形态从结构化扩展至非结构化文本、图像、向量等多元类型，传统数据库 "分门别类" 的架构难以应对高维向量检索、复杂语义计算等新需求，数据孤岛与工具链碎片化问题凸显。
在此背景下，"AI 与数据库深度融合" 成为产业共识。我国数据库学科带头人王珊教授指出，数据库内核与 AI 能力的结合，是释放数据核心价值的关键路径，正催生更智能、自适应的新一代数据库形态。国产数据库行业由此从 "平替时代" 迈入 "范式定义" 阶段，融合成为核心竞争赛道。
一、双向赋能：AI 与数据库融合的核心模式
当前国产数据库与 AI 的融合形成两大核心方向，实现 "AI 赋能数据库" 与 "数据库支撑 AI" 的双向价值闭环：
1. AI for DB：让数据库 "会思考、能自治"
通过将 AI 技术植入数据库全生命周期管理，解决传统运维复杂、性能衰减等痛点：
- 智能运维自治：电科金仓数据库一体机搭载的 "的卢运维智能体"，支持自然语言交互运维，故障预警准确率达 98% 以上，实现从 "被动救火" 到 "主动防御" 的转变；达梦、TiDB 通过 AI 动态优化索引结构，使查询速度提升 30%。
- 自适应性能优化：KES V9 2025 的智能优化器内置 150 + 逻辑优化规则，自动改写低效 SQL，多条件查询基数估计精度提升 25%；OceanBase 通过 AI 预测负载高峰，弹性分配资源，并发处理能力提升 20%。
- 全链路故障自愈：AI 算法实时监控运行状态，自动处置告警、修复异常，使数据库宕机率降低 50%，大幅减少人工干预成本。
2. DB for AI：为 AI 应用提供 "原生底座"
针对 AI 场景的核心需求，重构数据库内核架构，实现多模数据一体化支撑：
- 多模数据统一存储：KES V9 2025 原生支持结构化、文档、图、时序、向量五大数据模型，单条 SQL 即可完成跨模型复杂检索，彻底改变传统多数据库拼接的低效模式。
- 向量计算原生优化：重点强化向量数据处理能力，适配 RAG 问答、语义检索等 AI 原生场景，已在金融知识问答、交通图像查询等领域规模化应用。
- 超高吞吐数据集成：KFS Ultra 引入 "掣电融合数据复制引擎"，日吞吐量达千亿级，通过 AI 智能算力调度消除卡顿延迟，支撑 AI 模型训练的海量数据供给。
二、标杆实践：电科金仓的 "五个一体化" 融合路径
作为国产数据库的代表性厂商，电科金仓以 "融合数据库" 体系定义下一代产品形态，其 KES V9 2025 核心产品落地 "五个一体化" 理念，展现内核级融合的深度价值：
- 数据模型一体化：同一引擎支持五大主流数据模型，无需切换系统即可完成多类型数据处理；
- 语法兼容一体化：覆盖 Oracle、MySQL、SQL Server 等多数据库兼容模式，兼容性最高达 99%，降低迁移门槛；
- 部署形态一体化：支持集中式、分布式、边缘部署等多种形态，适配从核心业务到边缘节点的全场景；
- 开发运维一体化：打通监控、调优、自愈全链路，构建大规模集群的智能化运维体系；
- 应用场景一体化：无缝适配传统政务、金融核心业务与 AI 原生场景，实现 "一套数据库支撑全业务"。
配套产品矩阵进一步强化融合能力：云数据库 AI 版搭载 "赤兔加速引擎" 实现亚毫秒级响应，性能提升 30%；KEMCC 管控平台实现跨云、跨环境统一纳管；KFS Ultra 构建智能数据集成 "动脉"，形成完整的 AI 融合生态。
三、行业落地：从核心系统到 AI 场景的全面渗透
国产 AI 融合数据库已在多行业实现规模化应用，成为数字化转型的核心支撑：
- 政务领域：支撑各级政府数字化平台，实现政务数据多模整合与智能检索，提升服务效率；
- 金融行业：为银行、券商提供知识问答、风险监控等 AI 应用的底层支撑，保障核心交易系统稳定；
- 能源交通：服务国家电网智能调度、中国铁路线路巡防平台，处理海量时序数据与图像监测数据；
- 医疗健康：常德市第二人民医院等项目中，支撑医疗影像分析、电子病历智能检索，蝉联医疗领域市占率榜首。
四、挑战与趋势：融合之路的机遇与突破方向
尽管进展显著，国产数据库与 AI 融合仍面临多重挑战：算法与业务场景适配不足、AI 训练的数据安全风险、高端复合型人才稀缺、算力消耗较大等问题制约规模化落地。对此，行业正通过三大方向突破：
- 场景化模型训练：针对金融、能源等细分领域定制 AI 算法，提升模型泛化能力；
- 安全技术创新：采用数据脱敏、加密计算等技术，平衡 AI 训练需求与数据隐私保护；
- 云原生与硬件协同：通过云算力调度、专用芯片适配，降低 AI 运行的资源消耗。
未来趋势上，数据库将进一步向 "全自治智能化""AI 原生深度绑定" 演进：一方面实现自调优、自修复、自安全的全流程无人干预；另一方面成为 AI 工作流的核心枢纽，直接参与模型训练、推理与优化，从 "数据仓库" 升级为 "智能数据基础设施平台"。