移動云“信創(chuàng)力量 智繪云圖”

當前，越來越多的企業(yè)開始把AI嵌入業(yè)務流程，每一輪對話、每一次推理，每一個Agent產(chǎn)生的決策，都需要被記錄和分析。數(shù)據(jù)庫不再是那個安靜躺在機房里儲存數(shù)據(jù)的“倉庫”，它要理解語義、檢索多模態(tài)內(nèi)容、為智能體提供記憶，甚至在加密狀態(tài)下完成計算。國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫同樣被AI加速催化，推動其從“能不能用”向“好不好用”跨越。

AI時代，數(shù)據(jù)庫“長出”新能力

人工智能技術的爆發(fā)，正深刻改變數(shù)據(jù)庫發(fā)展方向。

一方面，AI對數(shù)據(jù)庫提出了全新的要求。文本、圖像、視頻、音頻等多類型數(shù)據(jù)的廣泛應用，推動數(shù)據(jù)庫從單一結(jié)構化存儲向多模態(tài)統(tǒng)一管理方向發(fā)展；AI訓練和推理依賴海量數(shù)據(jù)，要求數(shù)據(jù)庫具備大規(guī)模存儲和高并發(fā)處理能力；智能應用對實時反饋的要求極高，也在倒逼數(shù)據(jù)庫提升響應速度。

另一方面，AI技術本身也在深刻賦能數(shù)據(jù)庫，推動其向自動調(diào)優(yōu)、智能運維、自適應優(yōu)化等方向演進，讓數(shù)據(jù)庫從被動工具進化為可以“自我管理”的智能系統(tǒng)，具備自動化、自優(yōu)化的能力，數(shù)據(jù)不需要離開數(shù)據(jù)庫就能被檢索、被推理。對此，移動云HaishanDB給出的答案是：內(nèi)生AI+全�？尚�。

“內(nèi)生AI”主要包含三個維度，讓智能從“外掛”變成本能。

混合檢索：一語盡搜多模態(tài)，智能召回更精準

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫只會處理結(jié)構化數(shù)據(jù)，面對監(jiān)控視頻、操作日志、關系圖譜等不同形態(tài)數(shù)據(jù)時，需要在應用層分別調(diào)用不同的庫，再把結(jié)果拼起來，效率低。現(xiàn)在HaishanDB把向量檢索、全文檢索、圖檢索、結(jié)構化查詢?nèi)诤线M同一套執(zhí)行計劃，一條SQL語句即可完成多模態(tài)數(shù)據(jù)的聯(lián)合召回與智能重排，讓開發(fā)過程省心又省力。

庫內(nèi)AI：數(shù)據(jù)不出安全域，推理降至毫秒級

HaishanDB把推理能力做進了數(shù)據(jù)庫內(nèi)核。數(shù)據(jù)不用離開數(shù)據(jù)庫，模型直接在數(shù)據(jù)旁邊跑，不僅能夠做到“數(shù)據(jù)不出庫”，還能將推理延遲從秒級降至毫秒級。同時，在庫外大模型與庫內(nèi)小模型的協(xié)同下，模型越用越準，成本越用越低，實現(xiàn)性能與經(jīng)濟的雙重優(yōu)化。

長期記憶：跨域共享不越界，記憶歸屬歸用戶

HaishanDB基于數(shù)據(jù)庫原生能力構建長期記憶服務。對話歷史、用戶偏好、任務狀態(tài)等全部結(jié)構化存儲，跨會話保持，跨Agent記憶共享，組織內(nèi)多個智能體可訪問共享知識庫，實現(xiàn)高效協(xié)同，同時通過細粒度權限管控確保信息不越界。此外，用戶記憶獨立存儲，不被具體的Agent產(chǎn)品綁定，真正實現(xiàn)“記憶屬于用戶，不屬于某個應用”。

“全�？尚拧笔荋aishanDB貫穿數(shù)據(jù)生命周期的系統(tǒng)工程，從加密、權限、架構三個層面構建縱深防御體系。數(shù)據(jù)在存儲、傳輸、計算三個階段全程加密，數(shù)據(jù)庫本身亦無法讀取明文。同時，在“細粒度”權限管控下，每個Agent、每個用戶、每個跨部門查詢，數(shù)據(jù)主權邊界都清晰、可審計。而且數(shù)據(jù)庫核心采用自研架構，運行在國產(chǎn)信創(chuàng)環(huán)境上，不依賴境外技術棧，全面符合金融、政務、醫(yī)療等行業(yè)安全要求。

HaishanDB基于數(shù)據(jù)庫原生能力構建長期記憶服務

從“能用”到“好用”：千行百業(yè)，讓技術落地生根

技術的價值最終要在真實場景中檢驗。目前，移動云HaishanDB已在全國31個省份落地推廣，支撐超千套系統(tǒng)替換，覆蓋政務、金融、醫(yī)療、教育、互聯(lián)網(wǎng)等九大行業(yè)。

工業(yè)質(zhì)檢：推理從秒級到毫秒級，數(shù)據(jù)不出廠區(qū)

在工業(yè)質(zhì)檢場景中，每分鐘幾千張零件圖像是常態(tài)。以前的做法是把圖像傳到云端大模型推理，單張響應2秒至5秒，產(chǎn)線等不起。更重要的是工廠的圖紙和質(zhì)檢數(shù)據(jù)都屬于核心機密，不能往外傳。

HaishanDB庫內(nèi)AI可滿足這一場景下的質(zhì)檢小模型直接部署在內(nèi)核層，圖像入庫就觸發(fā)推理，響應延遲從秒級壓到毫秒級。推理全程在庫內(nèi)完成，數(shù)據(jù)從未離開工廠網(wǎng)絡，做到真正“數(shù)據(jù)不出庫”。大模型用于模型冷啟動與持續(xù)微調(diào)，小模型承擔99%的高頻推理，系統(tǒng)整體Token成本可降低超90%。

HaishanDB工業(yè)質(zhì)檢場景

醫(yī)療影像：海量數(shù)據(jù)，信息安全一絲不漏

某省級醫(yī)保影像云平臺，全年要支撐1255萬人次的醫(yī)學影像調(diào)閱。CT、核磁、超聲，每張片子動輒幾百MB，醫(yī)生調(diào)閱必須快速響應，患者數(shù)據(jù)不能出半點差錯，這對平臺數(shù)據(jù)庫的并發(fā)、延遲和數(shù)據(jù)安全都提出了更高的要求。

HaishanDB作為云原生數(shù)據(jù)庫，采用計算—存儲分離架構，支持海量影像數(shù)據(jù)的高效存儲與實時調(diào)閱，平均響應時間預期控制在100毫秒以內(nèi)；同時，HaishanDB將AI計算嵌入數(shù)據(jù)庫引擎內(nèi)部，可實現(xiàn)影像入庫時在庫內(nèi)完成AI特征提取與預篩，醫(yī)生調(diào)閱時直接看到預篩結(jié)果，判讀效率顯著提升。安全方面，HaishanDB提供國密加密、全密態(tài)安全計算能力，確保影像數(shù)據(jù)在存儲、傳輸、調(diào)閱全程加密。

HaishanDB醫(yī)療影像場景

智能辦公：跨Agent協(xié)同，權限邊界清晰

某省級政務云的智能辦公平臺部署了多個職能Agent：公文起草、合規(guī)審查、數(shù)據(jù)分析……Agent之間要共享知識、傳遞上下文，但需嚴控跨部門、跨職級數(shù)據(jù)的流轉(zhuǎn)。

HaishanDB作為面向智能體的新一代數(shù)據(jù)庫，為多Agent協(xié)同提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)底座。在記憶管理上，HaishanDB支持智能體長時記憶能力，可統(tǒng)一存儲和管理短期工作記憶、長期陳述性記憶與程序性記憶，多個Agent按需共享上下文，無需重復輸入，協(xié)同效率大幅提升。

在檢索能力上，HaishanDB提供多�；旌蠙z索，支持向量語義檢索與關鍵詞全文檢索的融合召回，讓Agent生成的內(nèi)容更準、更快。在安全管控上，HaishanDB以三權分立拆分數(shù)據(jù)庫核心管理權限，聯(lián)動組織架構落實最小化分級授權，按部門、職級精細化管控數(shù)據(jù)訪問權限，達成分權制衡、按需授限、全程行為可追溯，確保內(nèi)部數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)安全規(guī)范、有據(jù)可依。

HaishanDB智能辦公場景

內(nèi)生AI讓數(shù)據(jù)庫從被動存儲走向主動智能，全�？尚抛屆恳淮螖�(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)都經(jīng)得起審視。未來，隨著AI技術的深入應用和信創(chuàng)工程的全面推進，移動云HaishanDB將持續(xù)深化AI原生能力，完善全鏈路安全體系，致力于成為智能時代可信賴的數(shù)據(jù)基礎設施，支撐千行百業(yè)在自主可控的軌道上實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與智能化升級。（來源：移動云）

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