7月15日，國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)廠商中電科金倉(cāng)（北京）科技股份有限公司（以下簡(jiǎn)稱“電科金倉(cāng)”）在北京舉行了一場(chǎng)技術(shù)發(fā)布會(huì)，集中發(fā)布四款核心產(chǎn)品：AI時(shí)代的融合數(shù)據(jù)庫(kù)KES V9 2025、企業(yè)級(jí)統(tǒng)一管控平臺(tái)KEMCC、數(shù)據(jù)庫(kù)一體機(jī)（云數(shù)據(jù)庫(kù)AI版）以及企業(yè)級(jí)智能海量數(shù)據(jù)集成平臺(tái)KFS Ultra，并同步舉行了“金蘭組織2.0”啟動(dòng)儀式。

如果放在過(guò)去幾年，這場(chǎng)發(fā)布會(huì)可能被歸入“信創(chuàng)替代”的常規(guī)范疇。但這一次，電科金倉(cāng)試圖講述的不再是“我們也能做、我們可以兼容”，而是“我們能不能定義下一代數(shù)據(jù)庫(kù)形態(tài)”。

整個(gè)發(fā)布會(huì)貫穿了三個(gè)關(guān)鍵詞：“融合”“AI”“平臺(tái)能力”。這背后的核心邏輯是清晰的：在“去IOE”與“兼容Oracle”的紅利漸近尾聲之際，國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)廠商開(kāi)始面對(duì)一個(gè)更加復(fù)雜、也更具挑戰(zhàn)性的市場(chǎng)命題——如何在大模型時(shí)代支撐非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、高維向量檢索和復(fù)雜語(yǔ)義計(jì)算的新需求？

正如我國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)學(xué)科帶頭人王珊教授所說(shuō)，數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)核與AI能力的深度結(jié)合，已成為釋放數(shù)據(jù)核心價(jià)值的關(guān)鍵路徑，正催生著更智能、更自適應(yīng)、更能應(yīng)對(duì)復(fù)雜挑戰(zhàn)的新一代數(shù)據(jù)庫(kù)形態(tài)。這不僅是一個(gè)技術(shù)問(wèn)題，更是產(chǎn)業(yè)方向選擇的問(wèn)題。而電科金倉(cāng)，作為國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)廠商中的代表性玩家，選擇了用“融合數(shù)據(jù)庫(kù)”體系作為回應(yīng)。

“國(guó)產(chǎn)替代”已近尾聲，融合才是接下來(lái)的戰(zhàn)場(chǎng)

十年前，中國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)行業(yè)的關(guān)鍵詞是“去IOE”與“國(guó)產(chǎn)替代”。在國(guó)家自主可控政策推動(dòng)下，以政府、電信、金融、能源等關(guān)鍵領(lǐng)域?yàn)榇恚畔⑾到y(tǒng)加速?gòu)腛racle、IBM DB2等國(guó)外數(shù)據(jù)庫(kù)向國(guó)產(chǎn)方案遷移。在這一背景下，一批國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)廠商迅速崛起，其主要任務(wù)是完成“可用、可控、兼容”的目標(biāo)：對(duì)上層業(yè)務(wù)保持接口一致性，對(duì)底層系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定承載。

金倉(cāng)數(shù)據(jù)庫(kù)正是在這一階段建立了其在國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)行業(yè)的核心位置。憑借與Oracle高度兼容的技術(shù)路線、平滑遷移工具鏈以及在關(guān)鍵系統(tǒng)中的穩(wěn)定表現(xiàn)，金倉(cāng)數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品廣泛應(yīng)用于金融、電信、能源、交通、醫(yī)療、制造等多個(gè)重點(diǎn)行業(yè)，累計(jì)部署超100萬(wàn)套。多個(gè)行業(yè)數(shù)據(jù)顯示，當(dāng)前國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)在政府行業(yè)的滲透率已經(jīng)較高，在金融、能源、電信等領(lǐng)域也實(shí)現(xiàn)規(guī)模化部署。

然而，隨著“信創(chuàng)替代”階段性任務(wù)逐步完成，國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)行業(yè)開(kāi)始進(jìn)入一個(gè)更具挑戰(zhàn)性的“后信創(chuàng)時(shí)代”。這一階段的核心問(wèn)題不再是“是否兼容、替代Oracle”，而是能否適配AI驅(qū)動(dòng)下的新一代數(shù)據(jù)需求和系統(tǒng)形態(tài)。

以大模型為代表的新型AI應(yīng)用快速普及，數(shù)據(jù)模型不斷增加：從結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)擴(kuò)展至非結(jié)構(gòu)化文本、圖像、音頻、視頻；從二維表格拓展至高維向量、知識(shí)圖譜與時(shí)序流。隨之而來(lái)的，是更復(fù)雜的查詢負(fù)載、更動(dòng)態(tài)的部署形態(tài)、更高并發(fā)與低延遲的性能要求，以及對(duì)模型推理與語(yǔ)義理解能力的數(shù)據(jù)庫(kù)原生支持。

與此同時(shí)，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品“分門別類”的技術(shù)架構(gòu)開(kāi)始顯露疲態(tài)：關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)難以適配圖數(shù)據(jù)與向量索引，專用數(shù)據(jù)庫(kù)難以統(tǒng)一管控與調(diào)度，數(shù)據(jù)孤島與工具鏈碎片化問(wèn)題愈發(fā)嚴(yán)重。

也就是說(shuō)，當(dāng)數(shù)據(jù)庫(kù)面對(duì)的不只是“存數(shù)據(jù)、查數(shù)據(jù)”，而是作為整個(gè)AI工作流的數(shù)據(jù)中樞時(shí)，其產(chǎn)品能力、架構(gòu)底層、生態(tài)整合模式，都需要重構(gòu)。

在這樣的背景下，“融合數(shù)據(jù)庫(kù)”成為國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)廠商所普遍關(guān)注的下一階段技術(shù)路徑。它不僅是一個(gè)產(chǎn)品概念，更是一種架構(gòu)性、體系化的戰(zhàn)略選擇：打破不同數(shù)據(jù)模型、查詢語(yǔ)法、運(yùn)行環(huán)境、運(yùn)維體系之間的壁壘，構(gòu)建一個(gè)面向未來(lái)的數(shù)據(jù)處理基礎(chǔ)設(shè)施平臺(tái)。

對(duì)于國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)而言，這不僅是一條技術(shù)演進(jìn)路線，也是一個(gè)新的戰(zhàn)略方向。

金倉(cāng)數(shù)據(jù)庫(kù)打了一個(gè)樣

“融合數(shù)據(jù)庫(kù)”不是產(chǎn)品組合的宣傳術(shù)語(yǔ)，而是一種架構(gòu)層面的內(nèi)生能力。電科金倉(cāng)不是通過(guò)多個(gè)產(chǎn)品之間的拼接來(lái)構(gòu)建所謂“融合能力”，而是選擇把這一理念深度注入到其核心產(chǎn)品——KES V9 2025融合數(shù)據(jù)庫(kù)引擎之中。

這是一款真正意義上的“底座級(jí)產(chǎn)品”，承載了電科金倉(cāng)對(duì)下一代數(shù)據(jù)庫(kù)形態(tài)的理解，也代表了國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)從“平替時(shí)代”向“范式定義”的躍遷嘗試。

電科金倉(cāng)提出的“五個(gè)一體化”融合理念，就落地于KES V9 2025的設(shè)計(jì)之中：

數(shù)據(jù)模型一體化：原生支持結(jié)構(gòu)化、文檔、圖、時(shí)序、向量等五大主流數(shù)據(jù)模型，在同一個(gè)引擎中實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一存儲(chǔ)與查詢；

語(yǔ)法兼容一體化：在異構(gòu)兼容方面，KES V9 2025除覆蓋Oracle、MySQL常用功能外，還新增了SQL Server和Sybase兼容模式，覆蓋率分別達(dá)到99%與95%，大幅降低用戶切換門檻；

部署形態(tài)一體化：支持集中式、分布式、讀寫(xiě)分離、RAC等多種形態(tài)的靈活部署，滿足從核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)到邊緣節(jié)點(diǎn)的多樣化需求；

開(kāi)發(fā)運(yùn)維一體化：打通監(jiān)控、調(diào)優(yōu)、自愈、巡檢等全生命周期運(yùn)維能力，構(gòu)建面向大規(guī)模集群的運(yùn)維支撐體系；

應(yīng)用場(chǎng)景一體化：從傳統(tǒng)政務(wù)、金融等核心業(yè)務(wù)場(chǎng)景，到AI原生場(chǎng)景如語(yǔ)義檢索、RAG問(wèn)答等，均實(shí)現(xiàn)適配與優(yōu)化。

更重要的是，這一切并非功能模塊的拼裝，而是通過(guò)內(nèi)核級(jí)架構(gòu)重構(gòu)實(shí)現(xiàn)的“融合內(nèi)生性” —— 多模數(shù)據(jù)無(wú)需切換引擎、查詢無(wú)需跨系統(tǒng)協(xié)調(diào)、部署與運(yùn)維無(wú)需分別建設(shè)。這使得KES V9 2025成為支撐“融合數(shù)據(jù)庫(kù)”愿景的真正技術(shù)載體。

需要指出的是，電科金倉(cāng)不是為了融合而融合，融合數(shù)據(jù)庫(kù)是為了更好地支撐多場(chǎng)景下的應(yīng)用、更好地滿足市場(chǎng)上涌現(xiàn)的新需求，尤其是為AI的規(guī)模化商用奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

圍繞“AI for DB”和“DB for AI”兩個(gè)維度，電科金倉(cāng)打造了深入融合AI能力的產(chǎn)品體系，此次發(fā)布的四款產(chǎn)品均融入了AI能力，并構(gòu)建起一套支撐AI應(yīng)用與賦能數(shù)據(jù)庫(kù)管理的完整能力矩陣。

☆KES V9 2025：智能融合主引擎

該產(chǎn)品在多數(shù)據(jù)模型融合上，新增了對(duì)鍵值、文檔、向量數(shù)據(jù)模型支持，滿足AI場(chǎng)景等新型業(yè)務(wù)需求，通過(guò)單條SQL就能完成跨模型復(fù)雜檢索。在系統(tǒng)管理上，通過(guò)融合AI技術(shù)的智能優(yōu)化器、全診斷過(guò)程支撐及SQL映射應(yīng)急機(jī)制，實(shí)現(xiàn)從性能問(wèn)題感知到自治優(yōu)化的完整鏈路，大幅降低人工管理成本。

☆云數(shù)據(jù)庫(kù)一體機(jī)（AI版）：交付即智能

該一體機(jī)搭載“的盧運(yùn)維智能體”，創(chuàng)新引入AI交互式運(yùn)維模式，用戶通過(guò)自然語(yǔ)言即可驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行自治運(yùn)維操作，通過(guò)AI驅(qū)動(dòng)SQL優(yōu)化，讓數(shù)據(jù)庫(kù)越用越快，并可通過(guò)AI實(shí)現(xiàn)告警自動(dòng)處置閉環(huán)，故障預(yù)警準(zhǔn)確率高達(dá)98%以上，大幅提升了運(yùn)維效率與易用性。AI版一體機(jī)可在分鐘級(jí)完成部署，實(shí)現(xiàn)“開(kāi)箱即用、自主運(yùn)行”的交付體驗(yàn)。

☆KFS Ultra：打通數(shù)據(jù)流動(dòng)的“動(dòng)脈系統(tǒng)”

融合的前提是數(shù)據(jù)的廣泛接入與調(diào)度。KFS Ultra作為金倉(cāng)“數(shù)據(jù)動(dòng)脈”，支持結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的統(tǒng)一同步與管理。KFS Ultra還創(chuàng)新引入“掣電融合數(shù)據(jù)復(fù)制引”，日吞吐量可達(dá)千億級(jí)。該產(chǎn)品通過(guò)AI智能算力調(diào)度，有效消除卡頓延遲，保障業(yè)務(wù)持續(xù)流暢運(yùn)行。同時(shí)內(nèi)置“K寶”智能助手，提供覆蓋部署、優(yōu)化、診斷的AI運(yùn)維支持。

☆KEMCC：讓數(shù)據(jù)庫(kù)管理走向智能化

KEMCC作為融合體系的“管控大腦”，覆蓋從部署到運(yùn)維的整個(gè)生命周期管理。它提供集中式監(jiān)控、自動(dòng)巡檢、優(yōu)化建議輸出，并內(nèi)嵌AI輔助決策能力，支撐大規(guī)模、多實(shí)例數(shù)據(jù)庫(kù)資產(chǎn)的統(tǒng)一調(diào)度。

在接受媒體采訪時(shí)，電科金倉(cāng)指出，這四款產(chǎn)品不是獨(dú)立存在，而是面向AI應(yīng)用構(gòu)成“融合數(shù)據(jù)庫(kù)平臺(tái)”的四個(gè)維度：KES是內(nèi)核，KFS是數(shù)據(jù)流動(dòng)層，KEMCC是管控層，一體機(jī)是交付層，共同形成從底層到交付的全棧一體化平臺(tái)。

此外，融合不是單靠數(shù)據(jù)庫(kù)廠商自身能完成的。此次發(fā)布會(huì)上，電科金倉(cāng)同步宣布品牌升級(jí)，正式推出“數(shù)據(jù)庫(kù)平替用金倉(cāng)”的新口號(hào)，意圖強(qiáng)化其在國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)替代與智能化演進(jìn)中的雙重角色。

電科金倉(cāng)在發(fā)布會(huì)上同步推出了“金蘭組織2.0”計(jì)劃，在1.0階段基礎(chǔ)上，金蘭組織2.0不僅“破圈”聚合政產(chǎn)學(xué)研多方力量，還提出將影響力由中國(guó)拓展至全球，以共建技術(shù)生態(tài)、共享創(chuàng)新成果為目標(biāo)，打造國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)走向國(guó)際的新平臺(tái)。

這種協(xié)同體系，某種程度上是對(duì)Oracle+NVIDIA、Snowflake+OpenAI等國(guó)外組合形態(tài)的國(guó)產(chǎn)對(duì)標(biāo)。

電科金倉(cāng)透露，目前其融合數(shù)據(jù)庫(kù)已在大量客戶場(chǎng)景中部署了AI場(chǎng)景的向量能力，涵蓋金融知識(shí)問(wèn)答、交通圖像查詢、政務(wù)語(yǔ)義搜索等典型RAG應(yīng)用場(chǎng)景。

數(shù)據(jù)庫(kù)需要被重新發(fā)明一次，這是時(shí)代的饋贈(zèng)

過(guò)去幾十年，數(shù)據(jù)庫(kù)作為信息系統(tǒng)的“后端模塊”，其核心使命是存儲(chǔ)、組織與查詢結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。在這一范式下，SQL語(yǔ)言、關(guān)系模型、事務(wù)機(jī)制構(gòu)成了現(xiàn)代數(shù)據(jù)庫(kù)的基礎(chǔ)邏輯，也塑造了像Oracle、MySQL這樣的經(jīng)典技術(shù)形態(tài)。

但AI時(shí)代的到來(lái)打破了這一認(rèn)知邊界。

1、數(shù)據(jù)庫(kù)需要被重新發(fā)明一次

大模型不僅在重寫(xiě)前端應(yīng)用邏輯，也在倒逼后端數(shù)據(jù)系統(tǒng)徹底重構(gòu)：

·輸入不再是清晰的字段，而是模糊的語(yǔ)義；

·數(shù)據(jù)不再僅是表格，而是圖譜、文檔、視頻、向量；

·查詢不再是規(guī)則匹配，而是理解意圖后的智能召回。

這意味著，數(shù)據(jù)庫(kù)不僅要處理數(shù)據(jù)，還要理解數(shù)據(jù)、參與計(jì)算、驅(qū)動(dòng)推理。

電科金倉(cāng)的“融合數(shù)據(jù)庫(kù)”路線正是在這種背景下做出的回應(yīng)。它不是某個(gè)單點(diǎn)技術(shù)的演進(jìn)，而是一種底層架構(gòu)與產(chǎn)品角色的集體重寫(xiě)——從“兼容Oracle”轉(zhuǎn)向“AI雙向賦能”；從“功能堆疊”轉(zhuǎn)向“內(nèi)核融合”；從“數(shù)據(jù)庫(kù)工具”轉(zhuǎn)向“數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施平臺(tái)”。

這條路徑的特別之處在于，它標(biāo)志著國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)廠商第一次在新一代技術(shù)范式轉(zhuǎn)型中實(shí)現(xiàn)了“同步起跑”。

過(guò)去，在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)代，中國(guó)廠商普遍追趕國(guó)外技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)；在NoSQL和NewSQL浪潮中，受限于應(yīng)用規(guī)模和場(chǎng)景契合度，多數(shù)廠商沒(méi)有進(jìn)入主舞臺(tái)。而今天，AI對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)提出的全新要求，讓所有廠商都必須重新開(kāi)始。而國(guó)產(chǎn)廠商，終于站在了同一起跑線上。

電科金倉(cāng)選擇從平臺(tái)視角構(gòu)建融合數(shù)據(jù)庫(kù)，不再滿足于“能用”“替代”，而是試圖抓住“AI時(shí)代的結(jié)構(gòu)性重構(gòu)機(jī)會(huì)”，以“融合”作為切入點(diǎn)，對(duì)下一代數(shù)據(jù)庫(kù)形態(tài)下注。這既是一次嘗試，也是一種突破。

“數(shù)據(jù)庫(kù)需要被重新發(fā)明一次”——AI不是加功能，而是改底座。而電科金倉(cāng)為代表的國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)廠商，正在嘗試拿回定義權(quán)。

2、格局未定，誰(shuí)都有機(jī)會(huì)登頂

數(shù)據(jù)庫(kù)行業(yè)正在經(jīng)歷一次罕見(jiàn)的結(jié)構(gòu)性重塑期。例如，Oracle正在重構(gòu)其AI支撐能力，重新定義Exadata與OCI的位置；MongoDB早已放下“文檔數(shù)據(jù)庫(kù)”的標(biāo)簽，全力投入AI for DB與向量檢索；Snowflake則不斷將自己延展為數(shù)據(jù)云平臺(tái)，與OpenAI展開(kāi)深度集成。

這一切都說(shuō)明：傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)巨頭也必須進(jìn)化才能在AI時(shí)代存活。

而對(duì)于國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)廠商而言，這是歷史性機(jī)遇。以往，無(wú)論是事務(wù)模型、查詢引擎還是集群架構(gòu)，國(guó)產(chǎn)廠商都要從追趕開(kāi)始；但今天，向量計(jì)算、知識(shí)索引、語(yǔ)義檢索、RAG中樞，這些新能力沒(méi)有明確標(biāo)準(zhǔn)，也沒(méi)有絕對(duì)領(lǐng)先者。

這是一個(gè)“技術(shù)范式重啟”的時(shí)代，第一次給予了國(guó)產(chǎn)廠商與全球同行“同步構(gòu)建”的機(jī)會(huì)。

在這一波技術(shù)遷移中，電科金倉(cāng)的動(dòng)作已足夠快——它不是唯一的探索者，但它是少數(shù)“明確提出融合、快速落地產(chǎn)品、形成體系閉環(huán)”的玩家之一。

這不僅是一次產(chǎn)品迭代，更是一場(chǎng)產(chǎn)業(yè)角色的轉(zhuǎn)換。過(guò)去它是“國(guó)產(chǎn)替代者”，未來(lái)它可能成為“架構(gòu)重構(gòu)者”。在新一輪數(shù)據(jù)庫(kù)形態(tài)變革中，電科金倉(cāng)選擇的“融合數(shù)據(jù)庫(kù)平臺(tái)”路線，既是基礎(chǔ)能力的升級(jí)，也是一種未來(lái)圖景的表達(dá)。

至于它能否成為中國(guó)版的“Oracle+Snowflake”，這一判斷需要交給時(shí)間。但可以確定的是，它已經(jīng)踏出了至關(guān)重要的第一步：不再問(wèn)“我們能否替代”，而是問(wèn)“我們能否定義”。

電科金倉(cāng)董事長(zhǎng)仲愷指出，數(shù)據(jù)庫(kù)作為數(shù)字中國(guó)建設(shè)的核心支撐，正成為激活新質(zhì)生產(chǎn)力的關(guān)鍵引擎。因此，隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)、新質(zhì)生產(chǎn)力的快速發(fā)展，國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)有廣闊的市場(chǎng)前景。據(jù)中國(guó)通信標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)會(huì)大數(shù)據(jù)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)推進(jìn)委員會(huì) (CCSA TC601) 發(fā)布的《數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)展研究報(bào)告（2024年）》，預(yù)計(jì)到2028年，中國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)總規(guī)模將達(dá)到930.29億元，市場(chǎng)年復(fù)合增長(zhǎng)率 (CAGR) 為12.23%。

可謂天地寬闊，任君翱翔。天時(shí)、地利、人和，時(shí)代給了我們一次難得的機(jī)會(huì)，希望國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)廠商不要浪費(fèi)了。