7 月 15 日，电科金仓在北京举行技术发布会，集中推出四款核心产品：AI 时代的融合数据库 KES V9 2025、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。同步启动的'金兰组织 2.0'计划，则标志着其生态建设从国内走向全球。
过去几年，国产数据库常被贴上'信创替代'的标签。但这次，电科金仓试图讲述的是更深层的逻辑——不再仅仅是'兼容 Oracle'，而是'定义下一代数据库形态'。贯穿发布会的三个关键词是：'融合'、'AI'与'平台能力'。在去 IOE 红利渐近尾声的背景下，国产厂商面临的新命题是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。
正如王珊教授所言，数据库内核与 AI 能力的深度结合，正催生着更智能、自适应的新一代数据库形态。这不仅是技术问题，更是产业方向的选择。电科金仓选择用'融合数据库'体系作为回应。
'国产替代'已近尾声，融合才是接下来的战场
十年前，中国数据库行业的关键词是'去 IOE'与'国产替代'。在国家自主可控政策推动下，信息系统加速从 Oracle、IBM DB2 等国外数据库向国产方案迁移。金仓数据库凭借与 Oracle 高度兼容的技术路线，累计部署超 100 万套，广泛应用于金融、电信、能源等重点行业。
然而，随着'信创替代'阶段性任务逐步完成，行业进入更具挑战性的'后信创时代'。核心问题不再是'是否兼容'，而是能否适配 AI 驱动下的新一代数据需求。
大模型普及带来了数据模型的剧变：从结构化扩展至文本、图像、音频、视频；从二维表格拓展至高维向量、知识图谱与时序流。随之而来的是更复杂的查询负载、更高并发要求，以及对模型推理能力的原生支持。传统数据库'分门别类'的架构开始显露疲态：关系型数据库难以适配图数据与向量索引，专用数据库难以统一管控。
当数据库面对的不只是'存数据、查数据'，而是作为整个 AI 工作流的数据中枢时，其产品能力、架构底层都需要重构。在这样的背景下，'融合数据库'成为普遍关注的下一阶段技术路径。
金仓数据库打了一个样
'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。电科金仓没有通过多个产品拼接来构建所谓'融合能力'，而是将其深度注入到核心产品 KES V9 2025 之中。
这款底座级产品承载了电科金仓对下一代数据库形态的理解，落地于'五个一体化'融合理念：
- 数据模型一体化：原生支持结构化、文档、图、时序、向量等五大主流数据模型，在同一个引擎中实现统一存储与查询。
- 语法兼容一体化：除覆盖 Oracle、MySQL 常用功能外，新增 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。
- 部署形态一体化：支持集中式、分布式、读写分离、RAC 等多种形态，满足从核心业务系统到边缘节点的多样化需求。
- 开发运维一体化：打通监控、调优、自愈、巡检等全生命周期运维能力，构建面向大规模集群的运维支撑体系。
- 应用场景一体化：从传统政务、金融场景，到 AI 原生场景如语义检索、RAG 问答，均实现适配与优化。
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。
围绕'AI for DB'和'DB for AI'两个维度，此次发布的四款产品均融入了 AI 能力：
- KES V9 2025：智能融合主引擎。新增键值、文档、向量数据模型支持，单条 SQL 即可完成跨模型复杂检索。通过融合 AI 技术的智能优化器及全诊断过程，实现从性能问题感知到自治优化的完整链路。
- 云数据库一体机（AI 版）：交付即智能。搭载'的卢运维智能体'，引入 AI 交互式运维模式，用户通过自然语言即可驱动数据库进行自治运维操作。故障预警准确率高达 98% 以上，可在分钟级完成部署。
- KFS Ultra：打通数据流动的'动脉系统'。支持结构化、半结构化、非结构化数据的统一同步与管理，创新引入'掣电融合数据复制引'，日吞吐量可达千亿级。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：让数据库管理走向智能化。作为融合体系的'管控大脑'，覆盖从部署到运维的整个生命周期管理，内嵌 AI 辅助决策能力，支撑大规模、多实例数据库资产的统一调度。
这四款产品共同构成'融合数据库平台'的四个维度：KES 是内核，KFS 是数据流动层，KEMCC 是管控层，一体机是交付层，形成从底层到交付的全栈一体化平台。
此外，电科金仓同步宣布品牌升级，推出'数据库平替用金仓'的新口号，并推出'金兰组织 2.0'计划，将影响力由中国拓展至全球，以共建技术生态、共享创新成果为目标。
这种协同体系，某种程度上是对 Oracle+NVIDIA、Snowflake+OpenAI 等国外组合形态的国产对标。目前，其融合数据库已在大量客户场景中部署了 AI 场景的向量能力，涵盖金融知识问答、交通图像查询、政务语义搜索等典型 RAG 应用场景。
数据库需要被重新发明一次，这是时代的馈赠
过去几十年，数据库的核心使命是存储、组织与查询结构化数据。SQL 语言、关系模型、事务机制构成了现代数据库的基础逻辑。但 AI 时代的到来打破了这一认知边界。
大模型不仅在重写前端应用逻辑，也在倒逼后端数据系统彻底重构：输入不再是清晰的字段，而是模糊的语义；数据不再仅是表格，而是图谱、文档、视频、向量；查询不再是规则匹配，而是理解意图后的智能召回。
这意味着，数据库不仅要处理数据，还要理解数据、参与计算、驱动推理。电科金仓的'融合数据库'路线正是在这种背景下做出的回应。它不是某个单点技术的演进，而是一种底层架构与产品角色的集体重写。
这条路径的特别之处在于，它标志着国产数据库厂商第一次在新一代技术范式转型中实现了'同步起跑'。过去，在关系型数据库时代，中国厂商普遍追赶国外技术标准；而在今天，AI 对数据库提出的全新要求，让所有厂商都必须重新开始。国产厂商终于站在了同一起跑线上。
电科金仓选择从平台视角构建融合数据库，不再满足于'能用''替代'，而是试图抓住'AI 时代的结构性重构机会'。至于它能否成为中国版的'Oracle+Snowflake'，这一判断需要交给时间。但可以确定的是，它已经踏出了至关重要的第一步：不再问'我们能否替代'，而是问'我们能否定义'。
据中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会发布的《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，市场年复合增长率为 12.23%。
