7月15日，国产数据库厂商中电科金仓（北京）科技股份有限公司(以下简称“电科金仓”)在北京举行了一场技术发布会，集中发布四款核心产品:AI时代的融合数据库KES V92025、企业级统一管控平台KEMCC、数据库一体机(云数据库AI版)以及企业级智能海量数据集成平台KFS Ultra，并同步举行了“金兰组织2.0”启动仪式。

如果放在過去幾年，這場發布會可能被歸入“信創替代”的常規範疇。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據庫形態”。

整个发布会贯穿了三个關鍵詞:“融合”“AI”“平台能力”。这背后的核心逻辑是清晰的:在“去IOE”与“兼容Oracle”的红利渐近尾声之际，国产数据库厂商开始面对一个更加复杂、也更具挑战性的市场命题——如何在大模型时代支撑非结构化数据、高维向量检索和复杂语义计算的新需求?

正如我國數據庫學科帶頭人王珊教授所說，數據庫內核與AI能力的深度結合，已成爲釋放數據核心價值的關鍵路徑，正催生著更智能、更自適應、更能應對複雜挑戰的新一代數據庫形態。這不僅是一個技術問題，更是産業方向選擇的問題。而電科金倉，作爲國産數據庫廠商中的代表性玩家，選擇了用“融合數據庫”體系作爲回應。

“國産替代”已近尾聲，融合才是接下來的戰場

十年前，中国数据库行业的關鍵詞是“去IOE”与“国产替代”。在国家自主可控政策推动下，以政府、电信、金融、能源等关键领域为代表，信息系统加速从Oracle、IBM DB2等国外数据库向国产方案迁移。在这一背景下，一批国产数据库厂商迅速崛起，其主要任务是完成“可用、可控、兼容”的目标:对上层业务保持接口一致性，对底层系统实现稳定承载。

金倉數據庫正是在這一階段建立了其在國産數據庫行業的核心位置。憑借與Oracle高度兼容的技術路線、平滑遷移工具鏈以及在關鍵系統中的穩定表現，金倉數據庫産品廣泛應用于金融、電信、能源、交通、醫療、制造等多個重點行業，累計部署超100萬套。多個行業數據顯示，當前國産數據庫在政府行業的滲透率已經較高，在金融、能源、電信等領域也實現規模化部署。

然而，隨著“信創替代”階段性任務逐步完成，國産數據庫行業開始進入一個更具挑戰性的“後信創時代”。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驅動下的新一代數據需求和系統形態。

以大模型爲代表的新型AI應用快速普及，數據模型不斷增加:從結構化數據擴展至非結構化文本、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，是更複雜的查詢負載、更動態的部署形態、更高並發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據庫原生支持。

與此同時，傳統數據庫産品“分門別類”的技術架構開始顯露疲態:關系型數據庫難以適配圖數據與向量索引，專用數據庫難以統一管控與調度，數據孤島與工具鏈碎片化問題愈發嚴重。

也就是說，當數據庫面對的不只是“存數據、查數據”，而是作爲整個AI工作流的數據中樞時，其産品能力、架構底層、生態整合模式，都需要重構。

在這樣的背景下，“融合數據庫”成爲國産數據庫廠商所普遍關注的下一階段技術路徑。它不僅是一個産品概念，更是一種架構性、體系化的戰略選擇:打破不同數據模型、查詢語法、運行環境、運維體系之間的壁壘，構建一個面向未來的數據處理基礎設施平台。

對于國産數據庫而言，這不僅是一條技術演進路線，也是一個新的戰略方向。

金倉數據庫打了一個樣

“融合数据库”不是产品组合的宣传术语，而是一种架构层面的内生能力。电科金仓不是通过多个产品之间的拼接来构建所谓“融合能力”，而是选择把这一理念深度注入到其核心产品——KES V92025融合数据库引擎之中。

這是一款真正意義上的“底座級産品”，承載了電科金倉對下一代數據庫形態的理解，也代表了國産數據庫從“平替時代”向“範式定義”的躍遷嘗試。

电科金仓提出的“五个一体化”融合理念，就落地于KES V92025的设计之中:

數據模型一體化:原生支持結構化、文檔、圖、時序、向量等五大主流數據模型，在同一個引擎中實現統一存儲與查詢;

語法兼容一體化:在异构兼容方面，KES V92025除覆盖Oracle、MySQL常用功能外，还新增了SQL Server和Sybase兼容模式，覆盖率分别达到99%与95%，大幅降低用户切换门槛;

部署形態一體化:支持集中式、分布式、讀寫分離、RAC等多種形態的靈活部署，滿足從核心業務系統到邊緣節點的多樣化需求;

開發運維一體化:打通监控、调优、自愈、巡检禑岖生命周期运维能力，构建面向大规模集群的运维支撑体系;

應用場景一體化:從傳統政務、金融等核心業務場景，到AI原生場景如語義檢索、RAG問答等，均實現適配與優化。

更重要的是，这一切并非功能模块的拼装，而是通过内核级架构重构实现的“融合内生性” —— 多模数据无需切换引擎、查询无需跨系统协调、部署与运维无需分别建设。这使得KES V92025成为支撑“融合数据库”愿景的真正技术载体。

需要指出的是，電科金倉不是爲了融合而融合，融合數據庫是爲了更好地支撐多場景下的應用、更好地滿足市場上湧現的新需求，尤其是爲AI的規模化商用奠定堅實基礎。

围绕“AI for DB”和“DB for AI”两个维度，电科金仓打造了深入融合AI能力的产品体系，此次发布的四款产品均融入了AI能力，并构建起一套支撑AI应用与赋能数据库管理的完整能力矩阵。

☆KES V92025:智能融合主引擎

該産品在多數據模型融合上，新增了對鍵值、文檔、向量數據模型支持，滿足AI場景等新型業務需求，通過單條SQL就能完成跨模型複雜檢索。在系統管理上，通過融合AI技術的智能優化器、全診斷過程支撐及SQL映射應急機制，實現從性能問題感知到自治優化的完整鏈路，大幅降低人工管理成本。

☆雲數據庫一體機（AI版）:交付即智能

該一體機搭載“的盧運維智能體”，創新引入AI交互式運維模式，用戶通過自然語言即可驅動數據庫進行自治運維操作，通過AI驅動SQL優化，讓數據庫越用越快，並可通過AI實現告警自動處置閉環，故障預警准確率高達98%以上，大幅提升了運維效率與易用性。AI版一體機可在分鍾級完成部署，實現“開箱即用、自主運行”的交付體驗。

☆KFS Ultra:打通数据流动的“动脉系统”

融合的前提是数据的广泛接入与调度。KFS Ultra作为金仓“数据动脉”，支持结构化、半结构化、非结构化数据的统一同步与管理。KFS Ultra还创新引入“掣电融合数据复制引”，日吞吐量可达千亿级。该产品通过AI智能算力调度，有效消除卡顿延迟，保障业务持续流畅运行。同时内置“K宝”智能助手，提供覆盖部署、优化、诊断的AI运维支持。

☆KEMCC:讓數據庫管理走向智能化

KEMCC作爲融合體系的“管控大腦”，覆蓋從部署到運維的整個生命周期管理。它提供集中式監控、自動巡檢、優化建議輸出，並內嵌AI輔助決策能力，支撐大規模、多實例數據庫資産的統一調度。

在接受媒體采訪時，電科金倉指出，這四款産品不是獨立存在，而是面向AI應用構成“融合數據庫平台”的四個維度:KES是內核，KFS是數據流動層，KEMCC是管控層，一體機是交付層，共同形成從底層到交付的全棧一體化平台。

此外，融合不是單靠數據庫廠商自身能完成的。此次發布會上，電科金倉同步宣布品牌升級，正式推出“數據庫平替用金倉”的新口號，意圖強化其在國産數據庫替代與智能化演進中的雙重角色。

電科金倉在發布會上同步推出了“金蘭組織2.0”計劃，在1.0階段基礎上，金蘭組織2.0不僅“破圈”聚合政産學研多方力量，還提出將影響力由中國拓展至全球，以共建技術生態、共享創新成果爲目標，打造國産數據庫走向國際的新平台。

這種協同體系，某種程度上是對Oracle+NVIDIA、Snowflake+OpenAI等國外組合形態的國産對標。

電科金倉透露，目前其融合數據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、政務語義搜索等典型RAG應用場景。

數據庫需要被重新發明一次，這是時代的饋贈

過去幾十年，數據庫作爲信息系統的“後端模塊”，其核心使命是存儲、組織與查詢結構化數據。在這一範式下，SQL語言、關系模型、事務機制構成了現代數據庫的基礎邏輯，也塑造了像Oracle、MySQL這樣的經典技術形態。

但AI時代的到來打破了這一認知邊界。

1、數據庫需要被重新發明一次

大模型不僅在重寫前端應用邏輯，也在倒逼後端數據系統徹底重構:

·輸入不再是清晰的字段，而是模糊的語義;

·數據不再僅是表格，而是圖譜、文檔、視頻、向量;

·查詢不再是規則匹配，而是理解意圖後的智能召回。

這意味著，數據庫不僅要處理數據，還要理解數據、參與計算、驅動推理。

電科金倉的“融合數據庫”路線正是在這種背景下做出的回應。它不是某個單點技術的演進，而是一種底層架構與産品角色的集體重寫——從“兼容Oracle”轉向“AI雙向賦能”;從“功能堆疊”轉向“內核融合”;從“數據庫工具”轉向“數據基礎設施平台”。

這條路徑的特別之處在于，它標志著國産數據庫廠商第一次在新一代技術範式轉型中實現了“同步起跑”。

過去，在關系型數據庫時代，中國廠商普遍追趕國外技術標准;在NoSQL和NewSQL浪潮中，受限于應用規模和場景契合度，多數廠商沒有進入主舞台。而今天，AI對數據庫提出的全新要求，讓所有廠商都必須重新開始。而國産廠商，終于站在了同一起跑線上。

電科金倉選擇從平台視角構建融合數據庫，不再滿足于“能用”“替代”，而是試圖抓住“AI時代的結構性重構機會”，以“融合”作爲切入點，對下一代數據庫形態下注。這既是一次嘗試，也是一種突破。

“數據庫需要被重新發明一次”——AI不是加功能，而是改底座。而電科金倉爲代表的國産數據庫廠商，正在嘗試拿回定義權。

2、格局未定，誰都有機會登頂

数据库行业正在经历一次罕见的结构性重塑期。例如，Oracle正在重构其AI支撑能力，重新定义Exadata与OCI的位置;MongoDB早已放下“文档数据库”的标签，全力投入AI for DB与向量检索;Snowflake则不断将自己延展为数据云平台，与OpenAI展开深度集成。

這一切都說明:傳統數據庫巨頭也必須進化才能在AI時代存活。

而對于國産數據庫廠商而言，這是曆史性機遇。以往，無論是事務模型、查詢引擎還是集群架構，國産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准，也沒有絕對領先者。

這是一個“技術範式重啓”的時代，第一次給予了國産廠商與全球同行“同步構建”的機會。

在這一波技術遷移中，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“明確提出融合、快速落地産品、形成體系閉環”的玩家之一。

這不僅是一次産品叠代，更是一場産業角色的轉換。過去它是“國産替代者”，未來它可能成爲“架構重構者”。在新一輪數據庫形態變革中，電科金倉選擇的“融合數據庫平台”路線，既是基礎能力的升級，也是一種未來圖景的表達。

至于它能否成爲中國版的“Oracle+Snowflake”，這一判斷需要交給時間。但可以確定的是，它已經踏出了至關重要的第一步:不再問“我們能否替代”，而是問“我們能否定義”。

电科金仓董事长仲恺指出，数据库作为数字中国建设的核心支撑，正成为激活新质生产力的关键引擎。因此，随着数字经济、新质生产力的快速发展，国产数据库有广阔的市场前景。据中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会 （CCSA TC601） 发布的《数据库发展研究报告(2024年)》，预计到2028年，中国数据库市场总规模将达到930.29亿元，市场年复合增长率 (CAGR) 为12.23%。

可謂天地寬闊，任君翺翔。天時、地利、人和，時代給了我們一次難得的機會，希望國産數據庫廠商不要浪費了。

（推廣）