OceanBase全面擁抱AI新進展：OB Cloud支持十億級多類型向量數(shù)據(jù)，數(shù)十家企業(yè)實現(xiàn)AI應用落地

白交 2025-06-26 13:27:28 來源：量子位

白交 發(fā)自 凹非寺

量子位 | 公眾號 QbitAI

大模型熱潮席卷全球，越來越多企業(yè)擁抱AI變革。一個普遍卻棘手的難題橫亙在眼前：

強大的基座模型并非萬能鑰匙，如何讓AI真正融入核心業(yè)務、解決實際問題并創(chuàng)造價值，成為從構(gòu)想到落地的關鍵鴻溝。

模型易得，落地難行。這幾乎是當前企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的集體困境。

在此背景下，獨立數(shù)據(jù)庫廠商OceanBase宣布其云數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品OB Cloud，已實現(xiàn)AI能力的開發(fā)部署及生態(tài)集成。

更引發(fā)行業(yè)關注的，是其已經(jīng)取得的落地成績——

已有涵蓋電商零售、互聯(lián)網(wǎng)服務、物流運輸、智能設備、教育、企業(yè)服務等數(shù)十家不同行業(yè)的頭部企業(yè)，基于OB Cloud率先實現(xiàn)了AI應用從0到1的關鍵性落地。

從搜索與推薦、智能問答（RAG）到企業(yè)級Agent……他們真正幫助企業(yè)將AI從概念轉(zhuǎn)變?yōu)楝F(xiàn)實生產(chǎn)力。

這種部署集成與行業(yè)應用，既意味著OceanBase在全面擁抱AI戰(zhàn)略落地，推動AI時代一體化數(shù)據(jù)底座上邁出了第一步，也蘊含著更深層次的行業(yè)意義——

當基座模型迭代放緩，行業(yè)加速滲透時，為什么OB Cloud云數(shù)據(jù)庫會成為企業(yè)落地AI的選擇？OB Cloud又是如何破解了企業(yè)AI落地「最后一公里」的核心難題？讓我們一探究竟。

企業(yè)落地瓶頸不在模型

這兩天，奧特曼轉(zhuǎn)發(fā)了他們ChatGPT的一項戰(zhàn)績，移動APP下載量遠遠超過其他社交平臺。

關于ChatGPT刷新的紀錄還有很多，比如上線17個月用戶突破8億、年搜索量是谷歌的5.5倍，而實現(xiàn)這些僅用了兩年半時間。

以ChatGPT為代表，“AI正在成為移動互聯(lián)網(wǎng)之后新一代基礎設施”已經(jīng)成為行業(yè)共識。

今年5月，Mary Meeker在AI趨勢報告中寫道，AI普及速度超越了歷史任何一項技術創(chuàng)新。AI不再是工具，而是平臺級基礎設施的接替者。

當AI在行業(yè)中加速滲透，企業(yè)這邊也在循序漸進地朝著「AI規(guī)?；涞亍惯~進。

伯俊科技作為深耕零售行業(yè)26年、服務5000多家零售客戶的科技服務商，第一時間擁抱AI，基于其梳理與實踐，將企業(yè)AI建設劃分為三個階段：

工具體驗、業(yè)務融合，再到更為深入的流程創(chuàng)新。

AI建設初期，他們部署原生AI模型，為不同業(yè)務側(cè)提供AI助手。這個階段目標僅為提高員工的效率，而不影響業(yè)務流程。

而隨著AI與更多業(yè)務知識融合，企業(yè)也對AI的能力有了深刻理解，那么就可以思考AI怎么去打破組織間的壁壘，突破員工能力的邊界，實踐一些原來不能做或不想做的事情。

像伯俊他們自己現(xiàn)在打造的“AI全運營托管”，相當于一個智慧大腦，聯(lián)動線上線下、公私域的細分領域智能體，實現(xiàn)商品運營、庫存、私域運營等全方位AI托管。

不過企業(yè)要想完成整套AI建設并非易事，準確來說需跨過諸多障礙。

首先是技術與場景的適配。

目前企業(yè)數(shù)據(jù)技術主要針對結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，然而AI時代會產(chǎn)生大量的圖文音視頻（圖片、文本、音頻、視頻）等非格式化數(shù)據(jù)，這對數(shù)據(jù)處理帶來了巨大的挑戰(zhàn)。而且不同類型的數(shù)據(jù)對應著不同的技術棧，企業(yè)處理起來就更復雜了。

此外，AI擅長數(shù)據(jù)價值提煉分析，但傳統(tǒng)企業(yè)中部分場景（如風控）對時效性要求極高，如何在同一技術棧中兼顧實時與分析場景，成為企業(yè)難題。

其次是成本與性能之間的平衡。

海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)會推高存儲成本，而實時查詢需求又要求企業(yè)在存儲成本與查詢性能間權衡。技術棧的增加，也讓企業(yè)在開發(fā)與運維上面臨挑戰(zhàn)。

安全、數(shù)據(jù)合規(guī)這方面的問題同樣不容忽視——如何將私有云與公有云技術棧統(tǒng)一，以及還有在私有云里相關技術合規(guī)性、跨云合規(guī)性問題等等亟待解決。

以上，企業(yè)落地瓶頸可總結(jié)成一個關鍵詞，那就是數(shù)據(jù)底座。

企業(yè)的優(yōu)勢在于數(shù)據(jù)，但挑戰(zhàn)也在數(shù)據(jù)。AI落地的關鍵可能在于如何把數(shù)據(jù)跨業(yè)務跨模態(tài)地打通，然后釋放它的最大價值。

但這次能看到的是已經(jīng)有很多企業(yè)，開始實現(xiàn)AI從0到1再到規(guī)?；涞亍?/p>

包括伯俊在內(nèi)，還有in銀泰商業(yè)、攜程、三維家、卡佩希、中國聯(lián)通軟研院、九訊云等等。

它們的應用場景與需求各異，卻都在這一歷史節(jié)點成功且全面地擁抱 AI。而它們的共同點是：選擇了OB Cloud。

伯俊科技將全線AI產(chǎn)品架構(gòu)升級至OB Cloud，通過其TP/AP/AI多模向量一體化能力，構(gòu)建企業(yè)內(nèi)部知識庫體系，打造“伯俊AI通識小助手”等RAG工具，從而實現(xiàn)商品/用戶標簽自動映射、查詢秒級響應、庫存調(diào)度分鐘級響應，形成AI驅(qū)動的運營閉環(huán)。

全面架構(gòu)在云上的互聯(lián)網(wǎng)百貨公司in銀泰商業(yè)則結(jié)合OB Cloud的向量檢索能力和LLM技術，打造了智能問數(shù)平臺，實現(xiàn)業(yè)務數(shù)據(jù)實時溯源與查詢解讀，支持門店業(yè)績深度歸因分析的智能問診。

此外，OB Cloud在攜程、三維家、卡佩希落地“以圖搜圖”的搜索及個性化推薦場景；支撐中國聯(lián)通軟研院、九訊云等實現(xiàn)RAG智能問答的高效混合檢索。

隨之而來的問題是，有這么多AI與云技術廠商，為什么他們要選擇OB Cloud？

為什么選擇OB Cloud？

首先值得說道的是，OB Cloud有著不同于其他云廠商的天然優(yōu)勢——多云原生。

它是構(gòu)建在阿里云、騰訊云、華為云、AWS、百度智能云、Google Cloud等全球主流公有云基礎設施上的原生自研數(shù)據(jù)庫，目前已覆蓋亞太、中東、非洲、歐洲、美洲等超過50個區(qū)域、超過170個地區(qū)。這使得企業(yè)能夠在全球范圍內(nèi)獲得強一致、靈活、可擴展的云數(shù)據(jù)庫服務，無論本地業(yè)務還是跨境運營。

而且OB Cloud可以在任何一朵云上實現(xiàn)互聯(lián)互通，并提供跨云容災與分鐘級故障切換能力，這是其他云廠商所做不到的，但OceanBase作為中間商有能力在合理、合法、合規(guī)的情況下，將多云數(shù)據(jù)連接起來，避免了重復建設的問題，實現(xiàn)更高價值的數(shù)據(jù)利用。

這其實對有出海需求的企業(yè)很重要，OB Cloud可以幫助他們快速合規(guī)地開展業(yè)務。

其次，就在于OB Cloud天然的AI能力與優(yōu)勢。

根據(jù)OceanBase副總裁、公有云事業(yè)部總經(jīng)理尹博學的介紹，最突出的其實就是他們一體化架構(gòu)的探索，面向AI無需引入額外技術棧。

前面提到，面向不同數(shù)據(jù)類型需要不同技術棧，導致數(shù)據(jù)處理起來很復雜。但這一點在OB Cloud迎刃而解。

在一個數(shù)據(jù)底座中，它能同時支持事務處理、實時分析與AI工作負載等，無需引入多套系統(tǒng)或額外技術棧。

性能層面，在VectorDBBench基準測試中，OceanBase向量能力在同等環(huán)境下性能表現(xiàn)達到了業(yè)界主流開源向量數(shù)據(jù)庫的最優(yōu)水平。

數(shù)據(jù)規(guī)模層面，一體化架構(gòu)融合內(nèi)存與磁盤的分布式處理能力，支持千萬級到十億級規(guī)模的多類型向量數(shù)據(jù)處理，覆蓋不同規(guī)模企業(yè)的多樣化需求。

擴展性層面，OB Cloud原生分布式架構(gòu)具備靈活的彈性擴縮容能力，支撐AI應用各階段高速增長的數(shù)據(jù)存儲與處理。

具體在分析場景中，這種一體化架構(gòu)就發(fā)揮出了它的價值——

AI分析不再依賴ETL、數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)或副本同步，能夠直接作用于最新的業(yè)務數(shù)據(jù)，讓洞察從“延遲生成”轉(zhuǎn)變?yōu)椤皩崟r獲得”。

除了架構(gòu)的一體化，還有多模向量一體化。這點其實蠻重要，隨著更多非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)涌入給數(shù)據(jù)處理檢索帶來挑戰(zhàn)，尤其像RAG、推薦系統(tǒng)、多模態(tài)搜索這種典型場景。

OB Cloud原生支持文本、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、JSON和向量數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理與查詢，支持混合檢索能力，解決了異構(gòu)數(shù)據(jù)處理割裂、開發(fā)門檻高等現(xiàn)實問題。

再有就是提供開箱即用的產(chǎn)品和工具，降低AI應用門檻。

比如他們這次重點介紹的PowerRAG。

傳統(tǒng)RAG技術需要大量工程投入，企業(yè)需要消耗很多時間和成本資源。但PowerRAG直接構(gòu)建成了一站式平臺。企業(yè)只需上傳文檔，即可快速構(gòu)建智能問答入口。

它提供包括文檔解析、知識切片、上下文回調(diào)、精排與大模型集成在內(nèi)的全流程產(chǎn)品能力，集成了知識庫、知識搜索、內(nèi)容搜索所需模塊的所有解決方案。

針對一些業(yè)內(nèi)常見的痛點，它也進行了一些優(yōu)化。

比如處理用戶上傳文檔的時候，其他RAG開發(fā)平臺可能就“一刀切”，但PowerRAG可以基于內(nèi)容形態(tài)的差異化進行解析，對文檔的段落結(jié)構(gòu)（如標題、注釋、段落等）、表格、圖片采取不同的解析策略，面向復雜文檔解析容易出現(xiàn)信息丟失或誤讀的痛點，提升了關鍵信息的提取精度與完整性，從而大幅增強后續(xù)檢索的召回率。

此次OB Cloud所展現(xiàn)的，不只是“可以支持AI”，而是OceanBase在深度洞察企業(yè)AI規(guī)?；涞仄款i后，給出的關鍵解決方案：

一個開箱即用、深度集成AI能力、規(guī)模化降本、能真正支撐業(yè)務創(chuàng)新的現(xiàn)代數(shù)據(jù)基礎設施平臺，實現(xiàn)從“Bring Data to AI”（被動適配）到“Bring AI to Data”（主動就緒）的范式升級。

云數(shù)據(jù)庫與AI融合的未來

大模型浪潮下，云數(shù)據(jù)庫與AI的融合已是企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的必然路徑。

這種融合的底層邏輯在于二者的天然契合。

一方面，云數(shù)據(jù)庫的彈性擴展、成本優(yōu)化、高可用架構(gòu)，為海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理、實時AI推理等AI工作負載提供了堅實支撐；

另一方面，多模態(tài)數(shù)據(jù)調(diào)用、低延遲向量檢索、混合分析等需求，正倒逼云數(shù)據(jù)庫突破傳統(tǒng)“存儲工具”的定位，向“智能引擎”進化。

這種雙向驅(qū)動，使得以OB Cloud為代表的云數(shù)據(jù)庫率先完成角色蛻變——從被動存儲數(shù)據(jù)的“倉庫”，升級為主動釋放數(shù)據(jù)價值的智能生產(chǎn)力中樞。

這其實也是OceanBase全面擁抱AI后，OB Cloud率先實現(xiàn)AI化部署的原因。而后者的選擇與實踐，也代表了云數(shù)據(jù)庫的未來形態(tài)。

隨著模型的能力提升，應用場景越來越多，如何能把這個模型到應用的路修得更高效，成為技術提供方的發(fā)展方向和使命。

而一體化既是此次OB Cloud升級呈現(xiàn)出來的答案，同時也是尹博學所強調(diào)的未來趨勢：

像數(shù)據(jù)處理、加工和計算采用一體化架構(gòu)才是最高效的路徑。未來發(fā)展的方向不應是分散處理標量、向量等各類數(shù)據(jù)場景。因為這種分散模式在成本、效率和穩(wěn)定性上都難以達到最優(yōu)。

因此，如果一個產(chǎn)品能夠?qū)⑦@些問題更多在其內(nèi)部閉環(huán)解決，我們認為它將是未來更具生命力的解決方案。

綜上所述，大模型時代對數(shù)據(jù)處理效能提出了前所未有的要求。

構(gòu)建從模型到應用的“高速路”，關鍵在于底層基礎設施的智能化升級。

OB Cloud的實踐揭示，具備一體化架構(gòu)、能閉環(huán)解決多模態(tài)數(shù)據(jù)處理與智能計算需求的云數(shù)據(jù)庫，正是這條道路的核心支撐。

它超越了存儲工具的定位，成為主動釋放數(shù)據(jù)價值的智能引擎，成為當下企業(yè)面向AI落地的理想選擇。