2026GBASE云享会（gbase database）上，中国信息通信研究院人工智能研究所大数据与智能化部主任姜春宇出席并发表《数据库产业态势及技术趋势观察》主题演讲，从产业发展、技术演进、行业应用三大维度，系统梳理了全球及我国数据库市场的现状与趋势，为与会嘉宾带来了前瞻性的行业洞察。
02、技术趋势：AI与数据库走向双向融合
姜春宇深入剖析了数据库技术的演进方向。在架构层面，数据库正从“分而治之”走向一体化——HTAP架构将事务处理与分析处理融合在单一系统中，消除了传统OLAP与OLTP之间的壁垒。与此同时，云原生部署成为主流趋势，通过存算分离实现资源的高效利用与弹性扩展。
当前，数据库技术正全面迈入“AI原生时代”。姜春宇重点阐述了AI与数据库融合的双向路径：
AI for DB，AI正在重塑数据库内核
从查询优化器到索引管理，再到连接排序，传统基于规则的静态优化正被学习型优化器取代。同时，AI也极大地提升了数据库的开发运维效率：Text2SQL让用户无需掌握复杂语法即可完成数据查询；智能监控告警、自动巡检诊断和故障自愈能力，正推动数据库运维从被动响应走向智能自治。
DB for AI，数据库也在赋能AI应用落地
随着AI应用进入深水区，数据需求从单一类型走向结构化、半结构化、非结构化、向量的混合统一处理。向量数据库快速成熟，“向量+标量”混合检索技术取得突破，为大模型提供高效的数据检索支撑。数据库正从“被动存储”向“主动智能协作”转变，Agent-Native数据库成为新趋势。
在RAG技术演进方面，传统RAG受限于简单的向量相似度搜索，难以应对复杂查询和多文档关联分析。而GraphRAG则结合图数据库的关系推理与向量检索的语义匹配能力，大幅提升了大模型的上下文理解水平。此外，通过记忆分层存储，AI应用正从“单次对话”走向“长期记忆”，支持百亿级记忆规模，性能提升超10倍。
03、行业应用：从“可用”迈向“好用”
姜春宇还分享了数据库在重点行业的应用情况。金融、电信、能源等行业的头部用户已广泛部署分布式系统，运维人员投入逐年增长。为应对分布式运维挑战，中国信通院联合多家企业研制了《数据库运维管理能力成熟度模型》标准。
在应用趋势上，数据库正从集中式走向分布式以满足高并发与多中心需求，从单一模型走向多模融合应对复杂业务场景，从静态存储走向智能推理支撑实时分析与自主决策。在金融、电信、能源、交通等关键行业，国产数据库的应用场景不断丰富，正从“可用”走向“好用”。
