文章摘要
【关 键 词】 AI落地、云数据库、企业转型、数据底座、多模向量
大模型技术快速发展，AI正从概念验证阶段迈向规模化应用阶段。如何让AI真正融入核心业务、解决实际问题并创造价值，成为企业智能化转型的关键挑战。独立数据库厂商OceanBase推出的云数据库产品OB Cloud，已在电商零售、互联网服务、物流运输等多个行业实现AI应用从0到1的突破，为解决这一难题提供了实践样本。
当前企业AI落地面临多重障碍。数据底座成为核心瓶颈，主要体现在三方面：传统技术栈难以处理海量非结构化数据；实时分析场景与离线计算需求难以兼顾；多云环境下的数据合规与安全挑战。伯俊科技等企业的实践表明，AI建设需经历工具体验、业务融合到流程创新三个阶段，而跨业务跨模态的数据整合能力是推动AI价值释放的关键。
OB Cloud的差异化优势在于其多云原生架构和一体化数据处理能力。作为覆盖全球主流云平台的自研数据库，它实现了跨云容灾与分钟级故障切换，特别适合出海企业需求。技术层面，其TP/AP/AI多模向量一体化架构可同时支持事务处理、实时分析与AI工作负载，在VectorDBBench测试中达到业界主流向量数据库最优水平。这种设计使AI分析能直接作用于最新业务数据，将洞察延迟从小时级缩短至实时。
针对典型AI场景，OB Cloud推出PowerRAG等开箱即用工具。该平台通过差异化文档解析策略提升信息提取精度，集成知识库构建、混合检索等全流程功能，将传统需要数周开发的RAG应用部署时间大幅压缩。在实际案例中，银泰商业基于向量检索能力构建智能问数平台，实现业务数据实时溯源；携程等企业则利用其多模态支持能力落地”以图搜图”等创新应用。
云数据库与AI的融合呈现明确演进趋势。从被动存储到主动赋能的转变正在发生，数据库角色从”数据仓库”进化为”智能引擎”。OceanBase副总裁尹博学指出，一体化架构将成为未来主流，分散处理标量、向量等数据场景的模式在成本效率上难以最优。OB Cloud的实践表明，能够闭环解决多模态数据处理与智能计算需求的基础设施，将成为企业AI规模化落地的核心支撑，推动行业实现从”Bring Data to AI”到”Bring AI to Data”的范式升级。
原文和模型
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【原文作者】 量子位
【摘要模型】 deepseek/deepseek-v3-0324
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