7月15日，國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫廠商中電科金倉（北京） 科技 股份有限公司（以下簡稱“電科金倉”）在北京舉行了一場技術(shù)發(fā)布會，集中發(fā)布四款核心產(chǎn)品：AI時代的融合數(shù)據(jù)庫KES V9 2025、企業(yè)級統(tǒng)一管控平臺KEMCC、數(shù)據(jù)庫一體機(jī)（云數(shù)據(jù)庫AI版）以及企業(yè)級智能海量數(shù)據(jù)集成平臺KFS Ultra，并同步舉行了“金蘭組織2.0”啟動儀式。

如果放在過去幾年，這場發(fā)布會可能被歸入“信創(chuàng)替代”的常規(guī)范疇。但這一次，電科金倉試圖講述的不再是“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)庫形態(tài)”。

整個發(fā)布會貫穿了三個關(guān)鍵詞：“融合”“AI”“平臺能力”。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，國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫廠商開始面對一個更加復(fù)雜、也更具挑戰(zhàn)性的市場命題——如何在大模型時代支撐非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、高維向量檢索和復(fù)雜語義計算的新需求？

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

“國產(chǎn)替代”已近尾聲，融合才是接下來的戰(zhàn)場

十年前，中國數(shù)據(jù)庫行業(yè)的關(guān)鍵詞是“去IOE”與“國產(chǎn)替代”。在國家自主可控政策推動下，以政府、電信、 金融 、能源等關(guān)鍵領(lǐng)域為代表，信息系統(tǒng)加速從Oracle、IBM DB2等國外數(shù)據(jù)庫向國產(chǎn)方案遷移。在這一背景下，一批國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫廠商迅速崛起，其主要任務(wù)是完成“可用、可控、兼容”的目標(biāo)：對上層業(yè)務(wù)保持接口一致性，對底層系統(tǒng)實現(xiàn)穩(wěn)定承載。

金倉數(shù)據(jù)庫正是在這一階段建立了其在國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫行業(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)，金倉數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品廣泛應(yīng)用于金融、電信、能源、交通、醫(yī)療、制造等多個重點行業(yè)，累計部署超100萬套。多個行業(yè)數(shù)據(jù)顯示，當(dāng)前國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫在政府行業(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，國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫行業(yè)開始進(jìn)入一個更具挑戰(zhàn)性的“后信創(chuàng)時代”。這一階段的核心問題不再是“是否兼容、替代Oracle”，而是能否適配AI驅(qū)動下的新一代數(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、知識圖譜與時序流。隨之而來的，是更復(fù)雜的查詢負(fù)載、更動態(tài)的部署形態(tài)、更高并發(fā)與低延遲的性能要求，以及對模型推理與語義理解能力的數(shù)據(jù)庫原生支持。

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

也就是說，當(dāng)數(shù)據(jù)庫面對的不只是“存數(shù)據(jù)、查數(shù)據(jù)”，而是作為整個AI工作流的數(shù)據(jù)中樞時，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”成為國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫廠商所普遍關(guān)注的下一階段技術(shù)路徑。它不僅是一個產(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、查詢語法、運行環(huán)境、運維體系之間的壁壘，構(gòu)建一個面向未來的數(shù)據(jù)處理基礎(chǔ)設(shè)施平臺。

對于國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫而言，這不僅是一條技術(shù)演進(jìn)路線，也是一個新的戰(zhàn)略方向。

金倉數(shù)據(jù)庫打了一個樣

“融合數(shù)據(jù)庫”不是產(chǎn)品組合的宣傳術(shù)語，而是一種架構(gòu)層面的內(nèi)生能力。電科金倉不是通過多個產(chǎn)品之間的拼接來構(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)庫引擎之中。

這是一款真正意義上的“底座級產(chǎn)品”，承載了電科金倉對下一代數(shù)據(jù)庫形態(tài)的理解，也代表了國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫從“平替時代”向“范式定義”的躍遷嘗試。

電科金倉提出的“五個一體化”融合理念，就落地于KES V9 2025的設(shè)計之中：

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

語法兼容一體化： 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)點的多樣化需求；

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

應(yīng)用場景一體化： 從傳統(tǒng)政務(wù)、金融等核心業(yè)務(wù)場景，到AI原生場景如語義檢索、RAG問答等，均實現(xiàn)適配與優(yōu)化。

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

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

圍繞“AI for DB”和“DB for AI”兩個維度，電科金倉打造了深入融合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，新增了對鍵值、文檔、向量數(shù)據(jù)模型支持，滿足AI場景等新型業(yè)務(wù)需求，通過單條SQL就能完成跨模型復(fù)雜檢索。在系統(tǒng)管理上，通過融合AI技術(shù)的智能優(yōu)化器、全診斷過程支撐及SQL映射應(yīng)急機(jī)制，實現(xiàn)從性能問題感知到自治優(yōu)化的完整鏈路，大幅降低人工管理成本。

☆ 云數(shù)據(jù)庫一體機(jī)（AI版）：交付即智能

該一體機(jī)搭載“的盧運維智能體”，創(chuàng)新引入AI交互式運維模式，用戶通過自然語言即可驅(qū)動數(shù)據(jù)庫進(jìn)行自治運維操作，通過AI驅(qū)動SQL優(yōu)化，讓數(shù)據(jù)庫越用越快，并可通過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，大幅提升了運維效率與易用性。AI版一體機(jī)可在分鐘級完成部署，實現(xiàn)“開箱即用、自主運行”的交付體驗。

☆ KFS Ultra：打通數(shù)據(jù)流動的“動脈系統(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“數(shù)據(jù)動脈”，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。該產(chǎn)品通過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)流暢運行。同時內(nèi)置“K寶”智能助手，提供覆蓋部署、優(yōu)化、診斷的AI運維支持。

☆ KEMCC：讓數(shù)據(jù)庫管理走向智能化

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

在接受 媒體 采訪時，電科金倉指出，這四款產(chǎn)品不是獨立存在，而是面向AI應(yīng)用構(gòu)成“融合數(shù)據(jù)庫平臺”的四個維度：KES是內(nèi)核，KFS是數(shù)據(jù)流動層，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。

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

電科金倉在發(fā)布會上同步推出了“金蘭組織2.0”計劃，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)，打造國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫走向國際的新平臺。

這種協(xié)同體系，某種程度上是對Oracle+NVIDIA、Snowflake+OpenAI等國外組合形態(tài)的國產(chǎn)對標(biāo)。

電科金倉透露，目前其融合數(shù)據(jù)庫已在大量客戶場景中部署了AI場景的向量能力，涵蓋金融知識問答、交通圖像查詢、政務(wù)語義搜索等典型RAG應(yīng)用場景。

數(shù)據(jù)庫需要被重新發(fā)明一次，這是時代的饋贈

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

但AI時代的到來打破了這一認(rèn)知邊界。

1、數(shù)據(jù)庫需要被重新發(fā)明一次

大模型不僅在重寫前端應(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)庫不僅要處理數(shù)據(jù)，還要理解數(shù)據(jù)、參與計算、驅(qū)動推理。

電科金倉的“融合數(shù)據(jù)庫”路線正是在這種背景下做出的回應(yīng)。它不是某個單點技術(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——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)庫工具”轉(zhuǎn)向“數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施平臺”。

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

過去，在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫時代，中國廠商普遍追趕國外技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)；在NoSQL和NewSQL浪潮中，受限于應(yīng)用規(guī)模和場景契合度，多數(shù)廠商沒有進(jìn)入主舞臺。而今天，AI對數(shù)據(jù)庫提出的全新要求，讓所有廠商都必須重新開始。而國產(chǎn)廠商，終于站在了同一起跑線上。

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

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

2、格局未定，誰都有機(jī)會登頂

數(shù)據(jù)庫行業(yè)正在經(jīng)歷一次罕見的結(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”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，與OpenAI展開深度集成。

這一切都說明：傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫巨頭也必須進(jìn)化才能在AI時代存活。

而對于國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫廠商而言，這是歷史性機(jī)遇。以往，無論是事務(wù)模型、查詢引擎還是集群架構(gòu)，國產(chǎn)廠商都要從追趕開始；但今天，向量計算、知識索引、語義檢索、RAG中樞，這些新能力沒有明確標(biāo)準(zhǔn)，也沒有絕對領(lǐng)先者。

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

在這一波技術(shù)遷移中，電科金倉的動作已足夠快——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，更是一場產(chǎn)業(yè)角色的轉(zhuǎn)換。過去它是“國產(chǎn)替代者”，未來它可能成為“架構(gòu)重構(gòu)者”。在新一輪數(shù)據(jù)庫形態(tài)變革中，電科金倉選擇的“融合數(shù)據(jù)庫平臺”路線，既是基礎(chǔ)能力的升級，也是一種未來圖景的表達(dá)。

至于它能否成為中國版的“Oracle+Snowflake”，這一判斷需要交給時間。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“我們能否替代”，而是問“我們能否定義”。

電科金倉董事長仲愷指出，數(shù)據(jù)庫作為數(shù)字中國建設(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，國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫有廣闊的市場前景。據(jù)中國通信標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)會大數(shù)據(jù)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)推進(jìn)委員會 (CCSA TC601) 發(fā)布的《數(shù)據(jù)庫發(fā)展研究報告（2024年）》，預(yù)計到2028年，中國數(shù)據(jù)庫市場總規(guī)模將達(dá)到930.29億元，市場年復(fù)合增長率 (CAGR) 為12.23%。

可謂天地寬闊，任君翱翔。天時、地利、人和，時代給了我們一次難得的機(jī)會，希望國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫廠商不要浪費了。