景盛配资 OceanBase全面拥抱AI新进展：OB Cloud支持十亿级多类型向量数据，数十家企业实现AI应用落地

大模型热潮席卷全球景盛配资，越来越多企业拥抱 AI 变革。一个普遍却棘手的难题横亘在眼前：

强大的基座模型并非万能钥匙，如何让 AI 真正融入核心业务、解决实际问题并创造价值，成为从构想到落地的关键鸿沟。

模型易得，落地难行。这几乎是当前企业智能化转型的集体困境。

在此背景下，独立数据库厂商 OceanBase宣布其云数据库产品 OB Cloud，已实现 AI 能力的开发部署及生态集成。

更引发行业关注的，是其已经取得的落地成绩——

已有涵盖电商零售、互联网服务、物流运输、智能设备、教育、企业服务等数十家不同行业的头部企业，基于OB Cloud率先实现了 AI 应用从 0 到 1 的关键性落地。

从搜索与推荐、智能问答（RAG）到企业级 Agent ……他们真正帮助企业将 AI 从概念转变为现实生产力。

这种部署集成与行业应用，既意味着 OceanBase 在全面拥抱 AI 战略落地，推动 AI 时代一体化数据底座上迈出了第一步，也蕴含着更深层次的行业意义——

当基座模型迭代放缓，行业加速渗透时，为什么 OB Cloud 云数据库会成为企业落地 AI 的选择？OB Cloud 又是如何破解了企业 AI 落地「最后一公里」的核心难题？让我们一探究竟。

企业落地瓶颈不在模型

关于 ChatGPT 刷新的纪录还有很多，比如上线 17 个月用户突破 8 亿、年搜索量是谷歌的 5.5 倍，而实现这些仅用了两年半时间。

以 ChatGPT 为代表，" AI 正在成为移动互联网之后新一代基础设施"已经成为行业共识。

今年 5 月，Mary Meeker 在 AI 趋势报告中写道，AI 普及速度超越了历史任何一项技术创新。AI 不再是工具，而是平台级基础设施的接替者。

当 AI 在行业中加速渗透，企业这边也在循序渐进地朝着「AI 规模化落地」迈进。

伯俊科技作为深耕零售行业 26 年、服务 5000 多家零售客户的科技服务商，第一时间拥抱 AI，基于其梳理与实践，将企业 AI 建设划分为三个阶段：

工具体验、业务融合，再到更为深入的流程创新。

AI 建设初期，他们部署原生 AI 模型，为不同业务侧提供 AI 助手。这个阶段目标仅为提高员工的效率，而不影响业务流程。

而随着 AI 与更多业务知识融合，企业也对 AI 的能力有了深刻理解，那么就可以思考 AI 怎么去打破组织间的壁垒，突破员工能力的边界，实践一些原来不能做或不想做的事情。

像伯俊他们自己现在打造的" AI 全运营托管"，相当于一个智慧大脑，联动线上线下、公私域的细分领域智能体，实现商品运营、库存、私域运营等全方位 AI 托管。

不过企业要想完成整套 AI 建设并非易事，准确来说需跨过诸多障碍。

首先是技术与场景的适配。

目前企业数据技术主要针对结构化数据，然而 AI 时代会产生大量的图文音视频（图片、文本、音频、视频）等非格式化数据，这对数据处理带来了巨大的挑战。而且不同类型的数据对应着不同的技术栈，企业处理起来就更复杂了。

此外，AI 擅长数据价值提炼分析，但传统企业中部分场景（如风控）对时效性要求极高，如何在同一技术栈中兼顾实时与分析场景，成为企业难题。

其次是成本与性能之间的平衡。

海量非结构化数据会推高存储成本，而实时查询需求又要求企业在存储成本与查询性能间权衡。技术栈的增加，也让企业在开发与运维上面临挑战。

安全、数据合规这方面的问题同样不容忽视——如何将私有云与公有云技术栈统一，以及还有在私有云里相关技术合规性、跨云合规性问题等等亟待解决。

以上，企业落地瓶颈可总结成一个关键词景盛配资，那就是数据底座。

企业的优势在于数据，但挑战也在数据。AI 落地的关键可能在于如何把数据跨业务跨模态地打通，然后释放它的最大价值。

但这次能看到的是已经有很多企业，开始实现 AI 从 0 到 1 再到规模化落地——

包括伯俊在内，还有 in 银泰商业、携程、三维家、卡佩希、中国联通软研院、九讯云等等。

它们的应用场景与需求各异，却都在这一历史节点成功且全面地拥抱 AI。而它们的共同点是：选择了OB Cloud。

伯俊科技将全线 AI 产品架构升级至 OB Cloud，通过其 TP/AP/AI 多模向量一体化能力，构建企业内部知识库体系，打造"伯俊 AI 通识小助手"等 RAG 工具，从而实现商品 / 用户标签自动映射、查询秒级响应、库存调度分钟级响应，形成 AI 驱动的运营闭环。

全面架构在云上的互联网百货公司 in 银泰商业则结合 OB Cloud 的向量检索能力和 LLM 技术，打造了智能问数平台，实现业务数据实时溯源与查询解读，支持门店业绩深度归因分析的智能问诊。

此外，OB Cloud 在携程、三维家、卡佩希落地"以图搜图"的搜索及个性化推荐场景；支撑中国联通软研院、九讯云等实现 RAG 智能问答的高效混合检索。

随之而来的问题是，有这么多 AI 与云技术厂商，为什么他们要选择 OB Cloud？

为什么选择 OB Cloud？

首先值得说道的是，OB Cloud 有着不同于其他云厂商的天然优势——多云原生。

它是构建在阿里云、腾讯云、华为云、AWS、百度智能云、Google Cloud 等全球主流公有云基础设施上的原生自研数据库，目前已覆盖亚太、中东、非洲、欧洲、美洲等超过 50 个区域、超过 170 个地区。这使得企业能够在全球范围内获得强一致、灵活、可扩展的云数据库服务，无论本地业务还是跨境运营。

而且 OB Cloud 可以在任何一朵云上实现互联互通，并提供跨云容灾与分钟级故障切换能力，这是其他云厂商所做不到的，但 OceanBase 作为中间商有能力在合理、合法、合规的情况下，将多云数据连接起来，避免了重复建设的问题，实现更高价值的数据利用。

这其实对有出海需求的企业很重要，OB Cloud 可以帮助他们快速合规地开展业务。

其次，就在于 OB Cloud 天然的 AI 能力与优势。

根据OceanBase 副总裁、公有云事业部总经理尹博学的介绍，最突出的其实就是他们一体化架构的探索，面向 AI 无需引入额外技术栈。

前面提到，面向不同数据类型需要不同技术栈，导致数据处理起来很复杂。但这一点在 OB Cloud 迎刃而解。

在一个数据底座中，它能同时支持事务处理、实时分析与 AI 工作负载等，无需引入多套系统或额外技术栈。

性能层面，在 VectorDBBench 基准测试中，OceanBase 向量能力在同等环境下性能表现达到了业界主流开源向量数据库的最优水平。

数据规模层面，一体化架构融合内存与磁盘的分布式处理能力，支持千万级到十亿级规模的多类型向量数据处理，覆盖不同规模企业的多样化需求。

扩展性层面，OB Cloud 原生分布式架构具备灵活的弹性扩缩容能力，支撑 AI 应用各阶段高速增长的数据存储与处理。

具体在分析场景中，这种一体化架构就发挥出了它的价值——

AI 分析不再依赖 ETL、数据流转或副本同步，能够直接作用于最新的业务数据，让洞察从"延迟生成"转变为"实时获得"。

除了架构的一体化，还有多模向量一体化。这点其实蛮重要，随着更多非结构化数据涌入给数据处理检索带来挑战，尤其像 RAG、推荐系统、多模态搜索这种典型场景。

OB Cloud 原生支持文本、结构化数据、JSON 和向量数据的统一管理与查询，支持混合检索能力，解决了异构数据处理割裂、开发门槛高等现实问题。

再有就是提供开箱即用的产品和工具，降低 AI 应用门槛。

比如他们这次重点介绍的PowerRAG。

传统 RAG 技术需要大量工程投入，企业需要消耗很多时间和成本资源。但 PowerRAG 直接构建成了一站式平台。企业只需上传文档，即可快速构建智能问答入口。

它提供包括文档解析、知识切片、上下文回调、精排与大模型集成在内的全流程产品能力，集成了知识库、知识搜索、内容搜索所需模块的所有解决方案。

针对一些业内常见的痛点，它也进行了一些优化。

比如处理用户上传文档的时候，其他 RAG 开发平台可能就"一刀切"，但 PowerRAG 可以基于内容形态的差异化进行解析，对文档的段落结构（如标题、注释、段落等）、表格、图片采取不同的解析策略，面向复杂文档解析容易出现信息丢失或误读的痛点，提升了关键信息的提取精度与完整性，从而大幅增强后续检索的召回率。

此次 OB Cloud 所展现的，不只是"可以支持 AI "，而是 OceanBase 在深度洞察企业 AI 规模化落地瓶颈后，给出的关键解决方案：

一个开箱即用、深度集成 AI 能力、规模化降本、能真正支撑业务创新的现代数据基础设施平台，实现从" Bring Data to AI "（被动适配）到" Bring AI to Data "（主动就绪）的范式升级。

云数据库与 AI 融合的未来

大模型浪潮下，云数据库与 AI 的融合已是企业智能化转型的必然路径。

这种融合的底层逻辑在于二者的天然契合。

一方面，云数据库的弹性扩展、成本优化、高可用架构，为海量非结构化数据处理、实时 AI 推理等 AI 工作负载提供了坚实支撑；

另一方面，多模态数据调用、低延迟向量检索、混合分析等需求，正倒逼云数据库突破传统"存储工具"的定位，向"智能引擎"进化。