2025年3月中國民航局發布統計公報顯示，過去一年，全年旅客運輸量達到7.3億人次，同比增長18.1%，國際旅客量同比增長130%，勢頭強勁。這不僅標志著中國民航業迎來歷史性復蘇，也展現出中國經濟強大的活力與韌性。

在這一亮眼數據的背后，一場由“AI技術革命”與“國產升級”雙驅的民航數智化轉型正與時間賽跑加速進行。雙驅背景下，如何以數據為支點、以AI為杠桿搶占制高點，書寫中國智慧民航新篇章？作為基礎軟件的數據庫就成為了關鍵力量。

AI與國產雙驅下的民航數據庫升級挑戰

自2022年《智慧民航建設路線圖》（以下簡稱“《路線圖》”）印發以來，我國智慧民航建設穩步推進。伴隨年初DeepSeek大模型給全球AI進程按下加速鍵，民航業的AI應用也正逐步從邊緣場景延伸至核心場景。

以智能決策為例，航班調度需實時分析天氣、客流、機組資源，AI算法助力動態優化航線網絡與客座率；以精準服務為例，實現個性化推薦，中國南方航空基于AI的“明珠智企”平臺已支持秒級營銷響應。

然而，傳統集中式數據庫已成為制約AI落地的關鍵瓶頸，受限于架構僵化、擴展性不足、多模態能力弱等，難以支撐AI時代的海量結構&非結構數據實時分析與高并發處理需求。

與此同時，根據國家政策，民航行業作為“2+8+N”中交通行業的核心領域，已下達明確時間表，2024年6月完成操作系統國產化升級、2027年核心系統全面實現國產改造、2035年實現關鍵核心技術自主可控。時間表的推進進一步壓縮技術試錯空間。

目前，民航核心系統仍高度依賴Oracle、MySQL等傳統數據庫，存在數據安全風險與“卡脖子”隱患。中航信、南航等頭部機構已啟動核心系統數據庫國產升級，但中小航司及機場因技術能力薄弱，仍面臨“不敢轉、不會轉”的困境。

“根自研”一體化數據庫加速“智慧民航”建設

《路線圖》指出，到2025年，民航數字化轉型取得初步實現“出行一張臉、監管一平臺”階段性成果，并在2035年實現智慧化覆蓋全要素、全流程、全場景，全面實現“五個一”（ 出行一張臉、物流一張單、通關一次檢、運行一張網、監管一平臺??）。

AI與國產升級交匯的雙重浪潮下，民航業需要一款技術能力與政策導向高度契合，既是AI效率提升“加速器”也是國產升級“安全閥”的一體化數據庫，助力構建全域整合的民航大數據體系，加速 “智慧民航”建設。

1.“根自研”是民航國產數據庫選型的“1”：只有不基于任何開源數據庫技術完全自主研發的“根自研”數據庫，才能避免使用國外開源技術所帶來的潛在合規、知識產權、SLA等風險。100%的根自研，是選型升級的基礎。

2.立足當下，加速升級，選擇可平滑遷移、易管理、低成本的數據庫

• 可平滑遷移：數據庫高度兼容Oracle和MySQL，可沿用開發商已有開發經驗，應用不需要針對數據庫做分庫分表改造，平滑遷移將大幅降低應用改造成本和項目實施周期，降低整體替換風險。

• 易管理：近年來，國產數據庫經過長期打磨，少數頭部數據庫廠商已從“可用”邁向“好用”，選擇具有成熟人才培養體系、配套工具體系的數據庫廠商，將大幅降低運維/開發等的學習成本，進入國產數據庫應用正循環。

• 低成本：從應用改造、軟硬件資源使用、運維復雜性等多維度評估數據庫遷移和使用成本，OceanBase通過高性能、高數據壓縮、高兼容能力、運維簡便等產品能力，為民航行業帶來實際的“降本增效”。

3.著眼未來，面向AI，選擇一體化數據庫

• 多架構一體化（單機+分布式+DBaaS），牢守民航業務連續性“生命線”

民航業務對連續性要求極高，尤其在航班座控、機票銷售、離港運行、旅客服務等關鍵業務系統中，單一機房故障都可能導致全球化業務中斷。數據庫需要具備極高的可用性和容錯能力。

一體化數據庫通過多場景容災以及單機、主備、分布式等多樣化的部署形態，可實現同城多活、異地雙活、跨航站樓多活等高可用和容災模式。在國產數據庫中，OceanBase首個做到 RPO=0，RTO＜8s，為民航復雜場景下的安全運行筑牢高可用防線。

• 多工作負載一體化（TP+AP），打破民航“數據豎井”釋放算力潛能

在節假日前的訂票高峰期及營銷活動期間，航司需要實時動態調整航班艙位和余票信息。面對瞬時數十萬級并發查詢與交易請求，傳統架構OLTP與OLAP分離導致數據延遲，決策滯后。

原生分布式架構可實現自動彈性擴縮容，結合 HTAP 混合負載能力，確保關鍵業務鏈路毫秒級響應；支持航司根據實時數據動態調整銷售策略，從技術層面有效支持客座率和RASK（座公里收入）的提升。

• 多模一體化（SQL+NoSQL+AI），構筑民航新一代“數據智能底座”

隨著AI應用的不斷深入，民航需處理旅客行為畫像、行李追蹤圖像、航班調度等半結構化、非結構化等多模態數據。

與此同時，數據庫具備多模態數據融合的數據存儲和智能查詢，以實現航班調度數據的秒級分析、旅客行為標簽的精準檢索等多模態場景統一，助力航司動態優化航線網絡、預測客流高峰。

OceanBase金融&政企事業部總經理李楠表示：“OceanBase從2010年立項寫下第一行代碼以來，做到了100%根自研，經過10余年金融級場景的打磨，目前在民航領域已上線中國航信、中國南方航空、中國聯合聯航、長龍航空、攜程等行業典型客戶的核心系統。”

隨著“智慧民航”深入推進，區別于傳統數據庫，一體化數據庫不再只是簡單的數據管理工具，而是推動數據資源“管起來、用起來、活起來”的AI時代的新一代數據底座。

先行者正以一體化數據庫為支點，

撬動民航數智化躍遷

面對AI與國產升級的雙重浪潮，民航下一個數據庫的選型，將不再只是簡單的平替，而是面向未來的新一代數據底座的升級。

中國航信擁有全球最大的BSP數據處理中心，2022年10月啟動國產數據庫選型工作，基于OceanBase的全棧國產解決方案，于2024年開始全鏈路核心系統國產試點升級。升級后，實現RPO=0，RTO＜8s，業務連續性達99.999%。同時，通過整合微服務化后的業務數據庫，硬件資源成本顯著降低。

中國聯合航空于從2020年啟動數字化轉型工作， 2022年正式上線OceanBase。其推出的中國首款機票盲盒，核心是通過大數據和數學模型，預測未來一個月或者更長時間的每個航段可能有多少艙位無法賣出。準確的預測除了科學模型外，還需要動態感知數據變化，以獲取準確的數據。

中國聯合航空信息中心總經理馮振宇曾介紹：“OceanBase自上線以來從未出現過宕機情況，不僅成功地應對了機票盲盒等營銷活動帶來的高并發挑戰，還幫助中聯航實現了眾多業務的快速迭代和創新。”

長龍航空在運營中面臨航班信息、客戶信息、運行控制等大量數據實時分析的需求，但原主備模式數據庫存在穩定性不足、無法滿足實時分析等問題。上線OceanBase后，長龍航空業務系統實現0故障穩定運行，存儲成本節省70%。同時，基于OceanBase的HTAP能力構建實時數倉，使乘客行為分析、航班調度、資源管理等場景的數據實時處理更高效。

民航先行者正以一體化數據庫為支點，構建安全、敏捷、智能的數據底座，撬動民航數智化躍遷。李楠表示：“‘根自研’OceanBase將持續深化一體化數據庫的技術能力，助力建設‘智慧民航’，助力中國民航企業在云端書寫新傳奇。”（中國民航報 通訊員羅蘭）

編輯|張 彤

校對|張 薇

審核|程 凌