OceanBase CTO楊傳輝WAIC分享：讓數(shù)據(jù)庫從人類友好到Agent友好

“大模型學(xué)了全人類的知識，但可能讀不懂你公司的一張表?！?月20日，在上海世博中心舉行的2026世界人工智能大會（WAIC）“貴州·AI驅(qū)動?xùn)|西部協(xié)同發(fā)展論壇”上，OceanBase CTO楊傳輝點(diǎn)出，這正是當(dāng)前AI產(chǎn)業(yè)化落地的核心痛點(diǎn)。

在這場聚焦“東模西數(shù)”協(xié)同新范式的高級別論壇上，楊傳輝以《OceanBase AI數(shù)據(jù)庫支撐東模西數(shù)落地探索與實(shí)踐》為題發(fā)表演講。他指出，數(shù)據(jù)庫必須從“人類操作的工具”進(jìn)化為“Agent自主消費(fèi)的智能底座”，并現(xiàn)場介紹了OceanBase在金融、交通等行業(yè)的實(shí)踐探索西部銀行與大型航企的實(shí)戰(zhàn)案例——當(dāng)西部金融與交通核心系統(tǒng)完成AI化改造，東西部AI產(chǎn)業(yè)共振便有了最堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)依托。

 

（圖說：OceanBase CTO楊傳輝在WAIC發(fā)表演講）

 

AI數(shù)據(jù)庫：讓數(shù)據(jù)成為大模型“聽得懂、用得上”的燃料

數(shù)據(jù)是AI時(shí)代的燃料。楊傳輝指出，AI時(shí)代的數(shù)據(jù)管理正面臨三個(gè)根本性變化：使用者從人和傳統(tǒng)應(yīng)用擴(kuò)展到Agent，數(shù)據(jù)形態(tài)從結(jié)構(gòu)化變成了多模態(tài)，交互方式從SQL變成了自然語言和語義搜索。如果數(shù)據(jù)庫還停在原地，再好的模型、再強(qiáng)的算力也難以發(fā)揮價(jià)值。

“傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫里存的是字段、是行和列，但大模型要的是上下文、是語義、是能夠直接消費(fèi)的信息?！睏顐鬏x說。如果數(shù)據(jù)庫不能解決這個(gè)問題，大模型就算算力再強(qiáng)，也無法在企業(yè)真實(shí)場景中落地。

楊傳輝認(rèn)為，AI時(shí)代的數(shù)據(jù)庫進(jìn)化不能停留在修修補(bǔ)補(bǔ)，而是系統(tǒng)性重構(gòu)。過去，數(shù)據(jù)庫是為人類操作設(shè)計(jì)的——人寫SQL、人看報(bào)表、人做決策。但在AI時(shí)代，大量任務(wù)將由Agent自動執(zhí)行，數(shù)據(jù)庫不僅要對人友好，也要對Agent友好。

面對這些變化，OceanBase提出了“湖庫一體”的AI數(shù)據(jù)庫——“庫”具備一致性、可靠性、實(shí)時(shí)性與擴(kuò)展性，“湖”擅長規(guī)模與開放性，AI時(shí)代兩者合而為一。

一方面，將結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)統(tǒng)一存放在對象存儲之上，通過多模表統(tǒng)一管理所有數(shù)據(jù)類型，打破數(shù)據(jù)孤島；另一方面，在一份統(tǒng)一的數(shù)據(jù)之上，同時(shí)支持事務(wù)處理（TP）、實(shí)時(shí)分析（AP）和AI工作負(fù)載。相較傳統(tǒng)多系統(tǒng)方案，OceanBase AI數(shù)據(jù)庫可降低整體TCO約30%-50%，讓企業(yè)不必在多個(gè)系統(tǒng)之間搬運(yùn)數(shù)據(jù)，讓分析和AI能力直接生長在數(shù)據(jù)之上。

 

 

西部實(shí)踐：從“數(shù)據(jù)孤島”到“智能底座”

在“東模西數(shù)”的框架下，數(shù)據(jù)、算力、模型與應(yīng)用場景需要高效協(xié)同。楊傳輝指出，模型和算力之間還有一個(gè)容易被忽視的關(guān)鍵環(huán)節(jié)——數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施。沒有統(tǒng)一、高效、智能的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，模型無法獲取可信的上下文，模型與算力很難真正進(jìn)入生產(chǎn)系統(tǒng)，最大化業(yè)務(wù)價(jià)值，東西部協(xié)同就缺少了“最后一公里”的支撐。

OceanBase在西部的實(shí)踐，恰恰印證了這一點(diǎn)。

西部地區(qū)一家擁有百年歷史的“老字號”銀行，此前該行擁有近30款數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)?；贠ceanBase一體化數(shù)據(jù)底座，該行將交易、實(shí)時(shí)分析、實(shí)時(shí)數(shù)倉統(tǒng)一整合，無需為每個(gè)業(yè)務(wù)負(fù)載單獨(dú)建設(shè)分布式集群，約50%的系統(tǒng)已運(yùn)行在OceanBase之上，大幅節(jié)約了投資成本。預(yù)計(jì)到2027年，這一比例將升至全行系統(tǒng)的85%。面向AI時(shí)代，該行正推進(jìn)大模型與知識庫建設(shè)，OceanBase的向量、文檔等多模態(tài)能力也將幫助進(jìn)一步收斂數(shù)據(jù)技術(shù)棧到AI數(shù)據(jù)庫，讓數(shù)據(jù)成為AI的“燃料庫”。

“過去數(shù)據(jù)是孤島，要等它‘翻山越嶺’去往不同的系統(tǒng)；現(xiàn)在數(shù)據(jù)成為智能底座，所有能力在上面自然生長?！睏顐鬏x這樣形容。

另一家大型航司的難點(diǎn)，在于讓數(shù)據(jù)“被信任”。其智能問數(shù)服務(wù)曾長期卡在“準(zhǔn)確率瓶頸”——答不準(zhǔn)，業(yè)務(wù)就不敢用，更談不上輔助決策，數(shù)據(jù)價(jià)值無從釋放?；贠ceanBase AI 數(shù)據(jù)庫，這家航企落地智能問數(shù)場景，一舉跨越“準(zhǔn)確率瓶頸”：業(yè)務(wù)人員用自然語言提問即可秒級取數(shù)，問數(shù)準(zhǔn)確率顯著提升；實(shí)時(shí)洞察進(jìn)入經(jīng)營一線，直接輔助核心決策。數(shù)據(jù)，也從"不敢信"的資產(chǎn)變?yōu)楹诵臎Q策的信任底座。

 

從“存放數(shù)據(jù)”到“驅(qū)動智能”：OceanBase的AI時(shí)代答案

 “東模西數(shù)”的規(guī)模化落地，需要建立連接大模型與算力的現(xiàn)代數(shù)據(jù)架構(gòu)。面向生產(chǎn)系統(tǒng)，AI 數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施既要具備一致性、可靠性、實(shí)時(shí)性和擴(kuò)展性，也要統(tǒng)一管理多模態(tài)數(shù)據(jù)，為模型與AI應(yīng)用持續(xù)提供可信的業(yè)務(wù)上下文。

“大模型是引擎，數(shù)據(jù)是燃料，數(shù)據(jù)庫是底盤?！睏顐鬏x在演講最后說，“底盤不穩(wěn)，引擎再強(qiáng)也跑不起來?！?/p>

目前，這套湖庫一體的AI數(shù)據(jù)庫已在螞蟻阿福、靈光等場景完成大規(guī)模驗(yàn)證，正在加速走向企業(yè)級市場。從承載千行百業(yè)的核心系統(tǒng)升級，到面向AI時(shí)代的數(shù)據(jù)智能引擎，OceanBase正致力于從“存放數(shù)據(jù)”升級為“驅(qū)動智能”。

“我們有信心，在AI時(shí)代再造一個(gè)OceanBase?！睏顐鬏x說。

面向AI時(shí)代，OceanBase AI數(shù)據(jù)庫正將企業(yè)核心數(shù)據(jù)底座的能力延伸至多模態(tài)與AI工作負(fù)載，為“東模西數(shù)”的協(xié)同創(chuàng)新和規(guī)?；涞靥峁┛煽恐?。