7 月 15 日，国产数据库厂商中电科金仓（北京）科技股份有限公司在北京举行技术发布会，集中发布了四款核心产品：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，并同步启动了'金兰组织 2.0'计划。
如果放在过去几年，这场发布会可能被归入'信创替代'的常规范畴。但这一次，电科金仓试图讲述的不再是'我们也能做、我们可以兼容'，而是'我们能不能定义下一代数据库形态'。整个发布会贯穿了三个关键词：'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？
正如我国数据库学科带头人王珊教授所说，数据库内核与 AI 能力的深度结合，已成为释放数据核心价值的关键路径，正催生着更智能、更自适应、更能应对复杂挑战的新一代数据库形态。这不仅是一个技术问题，更是产业方向选择的问题。而电科金仓，作为国产数据库厂商中的代表性玩家，选择了用'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，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。
金仓数据库正是在这一阶段建立了其在国产数据库行业的核心位置。凭借与 Oracle 高度兼容的技术路线、平滑迁移工具链以及在关键系统中的稳定表现，金仓数据库产品广泛应用于金融、电信、能源、交通、医疗、制造等多个重点行业，累计部署超 100 万套。多个行业数据显示，当前国产数据库在政府行业的渗透率已经较高，在金融、能源、电信等领域也实现规模化部署。
然而，随着'信创替代'阶段性任务逐步完成，国产数据库行业开始进入一个更具挑战性的'后信创时代'。这一阶段的核心问题不再是'是否兼容、替代 Oracle'，而是能否适配 AI 驱动下的新一代数据需求和系统形态。
以大模型为代表的新型 AI 应用快速普及，数据模型不断增加：从结构化数据扩展至非结构化文本、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、更动态的部署形态、更高并发与低延迟的性能要求，以及对模型推理与语义理解能力的数据库原生支持。
与此同时，传统数据库产品'分门别类'的技术架构开始显露疲态：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与调度，数据孤岛与工具链碎片化问题愈发严重。
也就是说，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、生态整合模式，都需要重构。
在这样的背景下，'融合数据库'成为国产数据库厂商所普遍关注的下一阶段技术路径。它不仅是一个产品概念，更是一种架构性、体系化的战略选择：打破不同数据模型、查询语法、运行环境、运维体系之间的壁垒，构建一个面向未来的数据处理基础设施平台。
对于国产数据库而言，这不仅是一条技术演进路线，也是一个新的战略方向。
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 V9 2025 融合数据库引擎之中。
这是一款真正意义上的'底座级产品'，承载了电科金仓对下一代数据库形态的理解，也代表了国产数据库从'平替时代'向'范式定义'的跃迁尝试。
电科金仓提出的'五个一体化'融合理念，就落地于 KES V9 2025 的设计之中：
- 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：在异构兼容方面，KES V9 2025 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；
- 部署形态一体化：支持集中式、分布式、读写分离、RAC 等多种形态的灵活部署，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、金融等核心业务场景，到 AI 原生场景如语义检索、RAG 问答等，均实现适配与优化。
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 V9 2025 成为支撑'融合数据库'愿景的真正技术载体。
需要指出的是，电科金仓不是为了融合而融合，融合数据库是为了更好地支撑多场景下的应用、更好地满足市场上涌现的新需求，尤其是为 AI 的规模化商用奠定坚实基础。
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 V9 2025：智能融合主引擎
该产品在多数据模型融合上，新增了对键值、文档、向量数据模型支持，满足 AI 场景等新型业务需求，通过单条 SQL 就能完成跨模型复杂检索。在系统管理上，通过融合 AI 技术的智能优化器、全诊断过程支撑及 SQL 映射应急机制，实现从性能问题感知到自治优化的完整链路，大幅降低人工管理成本。
云数据库一体机（AI 版）：交付即智能
该一体机搭载'的卢运维智能体'，创新引入 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，通过 AI 驱动 SQL 优化，让数据库越用越快，并可通过 AI 实现告警自动处置闭环，故障预警准确率高达 98% 以上，大幅提升了运维效率与易用性。
AI 版一体机可在分钟级完成部署，实现'开箱即用、自主运行'的交付体验。
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：让数据库管理走向智能化
KEMCC 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。它提供集中式监控、自动巡检、优化建议输出，并内嵌 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。
在接受媒体采访时，电科金仓指出，这四款产品不是独立存在，而是面向 AI 应用构成'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，共同形成从底层到交付的全栈一体化平台。
此外，融合不是单靠数据库厂商自身能完成的。此次发布会上，电科金仓同步宣布品牌升级，正式推出'数据库平替用金仓'的新口号，意图强化其在国产数据库替代与智能化演进中的双重角色。
电科金仓在发布会上同步推出了'金兰组织 2.0'计划，在 1.0 阶段基础上，金兰组织 2.0 不仅'破圈'聚合政产学研多方力量，还提出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，打造国产数据库走向国际的新平台。
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。
电科金仓透露，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，数据库作为信息系统的'后端模块'，其核心使命是存储、组织与查询结构化数据。在这一范式下，SQL 语言、关系模型、事务机制构成了现代数据库的基础逻辑，也塑造了像 Oracle、MySQL 这样的经典技术形态。
但 AI 时代的到来打破了这一认知边界。
1. 数据库需要被重新发明一次
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——从'兼容 Oracle'转向