洞见AI时代数据底座的思考——YashanDB亮相2025可信数据库发展大会

7月16日，由中国通信标准化协会主办、中国信息通信研究院、中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会（CCSA TC601）承办的2025可信数据库发展大会在北京隆重召开，深圳计算科学研究院（深算院）携崖山数据库全栈解决方案参展，并在同期举办的“多模与分析型数据库&云原生数据库”论坛上，YashanDB技术总监欧伟杰发表《YashanDB：AI时代数据底座的思考》主旨演讲。作为国产数据库领域的创新代表，YashanDB此次参会不仅展示了其在AI时代数据库技术的前沿探索，更通过多项技术突破和行业实践案例，向业界展示了其作为新一代数据基础设施的核心价值。

会上，中国信息通信研究院权威发布《数据库发展研究报告（2025年）》与《中国数据库产业图谱（2025年）》。YashanDB深度参与报告核心章节“数据库关键技术”的研讨，基于其共享集群两地三中心容灾、集群节点秒级扩容以及领先的智能自治数据库体系，贡献了YashanDB在共享集群架构与AI for DB领域的突破性实践与前瞻洞察。

此次发布的产业图谱中，YashanDB再次强势入选「事务型数据库」领域，覆盖金融、政务及能源三大关键行业，更在金融行业事务型数据库领域获评“竞争者”；同时，其安全性能力亦获认可，入选「数据库安全」领域。 此次多维度入选，是业界对YashanDB核心技术实力、产品竞争力及安全能力的高度认可。

在随后的论坛分享中，面对IDC预测2028年全球数据量达393.8ZB的爆炸式增长，欧伟杰表示，“当生成式AI每天创造数十亿文本、图像、代码时，这场数据基础设施的深层变革，将决定未来AI产业的天花板高度。”欧伟杰援引近期Databricks收购Neon、Couchbase被高价收购等案例，表示数据管理与AI深度融合已成必然趋势，但随之也面临“3V+1S”挑战。

数据爆发式增长（Volume）：非结构化数据占比超80%，高维向量计算复杂度飙升；

数据实时变化（Velocity）：大模型需动态知识注入，传统批处理难以满足金融、医疗等行业的毫秒级响应；

多模态数据的语义鸿沟（Variety）：传统数据库无法兼顾语义对齐、扩展性、实时性，且表征对齐不彻底，缺乏统一数据管理框架；

安全隐私困境（Security）：大模型数据需求与隐私保护矛盾突出，实时脱敏要求超越传统加密能力，亟需新型安全系统。

针对这些挑战，YashanDB基于自主创新的技术路线，通过持续的理论突破和工程实践，构建了完整的AI底座数据管理能力。

基于原创理论提出“受限资源扩展”方案，在保障查询确定精度前提下实测效率提升5个数量级，有效解决了关系数据的大数据规模挑战。

基于语义连接实现多模态异构数据的跨模计算，支持关系&向量的混合查询，高效支撑AI多模态数据融合处理。

通过自适应异步处理方法，实现可扩展的实时数据更新及查询技术，同时兼顾更新查询效率与数据的实时性。

构建多模态安全架构，涵盖分层加密、动态访问控制、支持TEE的隐私保护跨模计算及轻量化隐私增强技术，全面保障数据全生命周期安全。

此外，YashanDB在HTAP混合负载、共享集群及并发事务处理等领域的突破，共同构建了其作为AI时代高性能大数据处理的核心基础能力。欧伟杰特别强调，YashanDB在早期进行内核设计时，就前瞻性地考虑了向高端共享集群形态的演进，并原创性地采用细粒度多版本并发管理机制、自适应异步事务调度、全局资源运行时调度、去中心化事务管理等技术，突破分布式数据库硬件依赖瓶颈，其4节点TPC-C性能突破618万tpmC，单节点横向扩展比大于0.8，全国产环境下实现与非国产环境下国际产品性能持平。目前，YashanDB已应用于央行数研所底层数据库升级、头部证券公司核心资产估值系统数据库升级、深圳燃气集团核心业务迁移、深圳水务集团“深水云脑”等重点项目。

未来，YashanDB将持续深化“理论+工程”的创新模式，围绕AI时代的数据管理需求，重点突破多模态数据处理、实时计算和隐私保护等关键技术，为企业的数字化转型提供更强大、更可靠、更安全的数据底座。