当下，AI 原生数据库正从行业热词走向落地深水区。从内核技术迭代到应用场景拓展，全行业都在探索数据库与 AI 深度融合的路径。但与此同时，市场上的产品方案参差不齐：不少仍停留在“传统数据库外挂大模型接口”“AI 运维工具包装升级”的表层改造，也让行业对“什么是真正的 AI 原生数据库”的思考愈发深入。

 

      在达梦数据看来，问题的关键，在于厘清AI for DB（人工智能赋能数据库）与DB for AI（数据库支撑人工智能应用）的双向价值。真正的 AI 原生数据库，既不是单点 AI 功能的堆砌，也不是蹭热点的概念包装，而是扎根自主安全数据库内核，实现 AI for DB 与 DB for AI 双轮深度融合的系统性进化。

 

      基于这一判断，达梦数据围绕多模态智能数据库开展体系化技术布局。以“多模归一，全域智达”为价值理念，依托自主根技术与原生智能体能力，围绕语义检索、多模查询、湖库一体三大核心方向，旨在构建覆盖内核算子、多模检索、湖库全域的下一代智能数据底座。

      语义检索：让数据库从"查关键词"进化到"懂你意思"

 

      提到 AI 赋能数据库，很多人第一反应是智能运维、自动调优——这些确实有用，但在达梦数据看来，它们还只是"外围辅助"。真正的硬核玩法，是把 AI 能力直接种进数据库的查询内核里。

 

      打个比方：传统数据库查数据，像图书馆里按书名精确找书——你说"人工智能"，它只给你书名里带这四个字的；但语义检索不一样，它懂你"真正想找什么"——你问"怎么用 AI 提升数据库性能"，它能把那些讲"大模型优化查询效率"的内容也找出来，哪怕标题里一个"AI"都没有。

 

      更关键的是调度方式：面向未来，达梦数据计划让查询优化器自己"拿主意"——有时候先让 AI 做一轮语义"海选"，把明显不相关的数据筛掉，再交给关系型查询做"精准复试"；有时候反过来，先用传统数据库扫描缩小范围，再让 AI 做语义"精排"。两种路径灵活切换，好处很实在：无效数据在底层就被提前过滤掉，大模型不用反复算那些没用的内容，查询更快；而且全程数据不出库，对政企核心业务来说，安全这根弦始终绷得紧紧的。

      多模态混合检索：一条 SQL，同时"翻开四本账"

 

      做 AI 应用的开发者大概率都踩过这个坑：企业的数据像被分进了四个不同的保险柜：结构化数据在关系型数据库里，向量数据在向量数据库里，图数据在图数据库里，文档全文又在搜索引擎里。想同时查？只能像"拼乐高"一样把四套系统拼起来，接口对接、数据搬运、一致性维护……不仅链路冗长，效率还低。

 

      达梦数据的多模态混合检索，就是来拆这堵墙的：它把关系型、向量、图、文档全文这四类查询能力，统一收编进同一套产品引擎里。

 

      对开发者来说，变化简单到令人舒适——不用再学四套查询语法、不用再写跨库数据同步脚本，只需要写一条 SQL，四类数据的混合检索同步完成：关系过滤、向量相似度匹配、图关系遍历、全文关键词搜索，在同一个引擎里一气呵成。一套数据库，承载企业全模态数据的智能查询，多模态 AI 应用的落地门槛，就这样被拉低了。

      湖库一体化:别让数据湖成了"只存不用"的冷宫

 

      还有一件事容易被忽略：企业的全量数据，远不止数据库里那些规整的结构化数据。事实是，更多的原始数据、非结构化数据，都沉淀在数据湖里。原因很实在——数据湖成本更低、更能装。于是就有了行业里一个通病：只查库、不连湖。数据库里的东西查得很顺，湖里那部分全量数据，AI 却调不动。

 

      面向未来，达梦数据将探索实现数据库与数据湖双向无缝打通，目标达成库内结构化数据、湖内海量全量数据均可统一查询。但这里有个绕不开的难题：直接读湖，慢。

 

      达梦数据的解法是两招。一是兼容——产品将全面兼容 Apache Iceberg 等开放表格式与主流标准文件格式，让湖里的数据不用搬家就能被认出来。二是提速——通过自研的缓存调度策略，把湖内高频访问的热数据预加载到本地缓存，用的时候直接从手边拿。

 

      一句话总结，就是既保住数据库的高性能，也接住数据湖的低成本、大容量。

      概念喧嚣终会褪去，技术内核才是穿越周期的底气。达梦数据不做 AI 数据库的概念追随者，而是以 AI for DB 与 DB for AI 双向融合为路径，扎根自主根技术，用内核原生的落地能力，回答行业对 AI 数据库的真实期待 —— 让企业真正实现“多模归一，全域智达”。

 

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来源：达梦数据