作为AI应用的数据底座，如何顺应“AI时代”的发展要求，是数据库产业的必答题。

10月24日，海量数据 1024 开发者日暨产品发布会圆满落幕。发布会围绕“面向下一代 AI 原生应用的数据基座”，联合产学研伙伴，共同探讨未来数据库升级路径。同时发布了海量数据库向标联合、多模协同两项重磅能力升级。

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AI 原生应用爆发，数据库迎来全新挑战

海量数据董事长、总裁肖枫在致辞中表示：当前，人工智能已成为全社会关注的核心关键词，AI应用正加速渗透。数据库作为AI应用的数据底座，如何顺应“AI时代”的发展要求，是数据库产业的必答题。

肖枫特邀产学研伙伴，探讨面对下一代AI原生应用的数据库演进方向。

海量数据董事长、总裁 肖枫

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产学研对话，共议AI原生数据库演进方向

围绕数据库的演进，IDC 中国王楠、清华大学教授、数据智能北京市重点实验室主任李国良、海量数据董事长、总裁肖枫、数智引航产品总监王养浩展开了精彩的四方圆桌讨论。

王楠指出，根据IDC的观察，2025年-2030年，中国AI数据基础设施正在以每年37.7%的复合增速增长，一个巨大的AI数据基础设施市场正在形成。市场越大、底层数据支撑的压力越大。

数据库不能只增加一个新功能，更要在稳定支撑核心业务的同时，处理更复杂的数据和更高的计算要求。

李国良认为，数据库正在从“存储和查询数据的系统”，演变为“支撑智能体感知、记忆、推理与行动的数据底座”。这很可能是继分布式和云原生之后，数据库发展的下一个重要阶段。

他概括了在AI与Agent时代，数据库应该具备的六大特征：多模态处理、自然语言交互、语义事务、细粒度弹性伸缩、长短期记忆和安全治理。

清华大学教授、数据智能北京市重点实验室主任 李国良

肖枫认为，企业数据库的AI化改造应在兼顾改造复杂度、投入成本与应用价值的前提下，实现平滑、无感的升级。不应该再建一套彼此割裂的数据体系。因此，数据库需要既承接原有业务条件和规则，也要让应用理解新的语义需求。

海量数据库将全力搭建好面向下一代AI原生应用的桥梁。

王养浩结合金融投研与智能投顾场景，指出AI必须融入现有业务体系，数据底座需要支持多模态数据关联、增量数据一致性和高效在线查询。数智引航的向量数据库产品VexDB，通过向量存储和检索引擎，打造了AI数据的统一底座。

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海量数据产品升级：多模原生 融算一体

海量数据产品经理黄薇以“多模原生、融算一体”为主线，发布海量数据库向标联合、多模协同两项能力升级，两项能力共同推动数据库从数据承载平台向智能数据基座演进。

通过推动语义检索与业务查询高效协同，在经过向标联合的海量数据库中，一条SQL就能完成病例语义匹配、多表关联、业务筛选和结果排序，并由数据库统一优化执行路径。在400万病例量级的医疗康复知识库应用中，响应延迟降低46%、效率提升1倍。

通过执行策略与资源调度优化，提升多类计算的协作效率。海量数据库在多模协同计算方面获得大幅性能提升，“融算一体”在大规模、高并发的复杂计算链路下，依然保持高性能与低资源消耗，形成面向生产环境的持续承载能力，推动多模态能力在核心生产系统中规模化落地。

在百万级混合检索测试中，QPS 超过1万、召回率稳定超过99%

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从分布式扩展到轻量化部署，

VexDB打造面向AI应用的数据底座

数智引航首席专家孙佶介绍了VexDB在分布式架构与轻量化部署方面的进展。

分布式VexDB支持数据分片、并行计算、弹性扩容和高可用容灾。

测试中，三节点在20并发下QPS由约1300增至3200，索引创建最高加速3.47倍；通过异步索引更新机制，写入吞吐最高提升10倍，新数据毫秒级可查。

面向本地及端侧应用，VexDB-Lite可通过插件嵌入PostgreSQL、DuckDB、SQLite，并利用图挂桶、子图分割技术降低存储与内存开销。

在安防视觉智能场景中，VexDB支持单节点承载10亿以上数据、15分钟写入3000万以上数据，分布式查询延迟低于500毫秒。

孙佶强调，数据库技术应在真实生产环境中验证，适应不同规模与资源条件下的业务需求。

从圆桌到产品发布，本次发布会始终围绕一个议题：国产数据库的AI原生升级之路，最终要落实到应用效果、运行效率和使用成本上。

为此，海量数据将持续加大研发投入，依托数据智能北京市重点实验室，携手数智引航等伙伴推进核心技术攻关，将前沿研究转化为能够支撑真实业务的产品能力。

放眼人类计算产业的历史，基础软件的格局从未像今天这样面临重塑的可能，海量数据库的所有努力，都是为了在AI时代筑牢国产基础软件的核心底座，以底层实力决胜顶层竞争。

数据库的进步，离不开基础软件开发者们的长期投入。