大模型熱潮席卷全球，越來越多企業擁抱 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 真正融入核心業務、解決實際問題并創造價值，成為從構想到落地的關鍵鴻溝。
模型易得，落地難行。這幾乎是當前企業智能化轉型的集體困境。
在此背景下，獨立數據庫廠商 OceanBase宣布其云數據庫產品 OB Cloud，已實現 AI 能力的開發部署及生態集成。
更引發行業關注的，是其已經取得的落地成績——
已有涵蓋電商零售、互聯網服務、物流運輸、智能設備、教育、企業服務等數十家不同行業的頭部企業，基于OB Cloud率先實現了 AI 應用從 0 到 1 的關鍵性落地。
這種部署集成與行業應用，既意味著 OceanBase 在全面擁抱 AI 戰略落地，推動 AI 時代一體化數據底座上邁出了第一步，也蘊含著更深層次的行業意義——
當基座模型迭代放緩，行業加速滲透時，為什么 OB Cloud 云數據庫會成為企業落地 AI 的選擇？OB Cloud 又是如何破解了企業 AI 落地「最后一公里」的核心難題？讓我們一探究竟。
企業落地瓶頸不在模型
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，而實現這些僅用了兩年半時間。
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 在行業中加速滲透，企業這邊也在循序漸進地朝著「AI 規模化落地」邁進。
伯俊科技作為深耕零售行業 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 AI 建設劃分為三個階段：
工具體驗、業務融合，再到更為深入的流程創新。
AI 建設初期，他們部署原生 AI 模型，為不同業務側提供 AI 助手。這個階段目標僅為提高員工的效率，而不影響業務流程。
而隨著 AI 與更多業務知識融合，企業也對 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。
像伯俊他們自己現在打造的 "AI 全運營托管 "，相當于一個智慧大腦，聯動線上線下、公私域的細分領域智能體，實現商品運營、庫存、私域運營等全方位 AI 托管。
不過企業要想完成整套 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。
目前企業數據技術主要針對結構化數據，然而 AI 時代會產生大量的圖文音視頻（圖片、文本、音頻、視頻）等非格式化數據，這對數據處理帶來了巨大的挑戰。而且不同類型的數據對應著不同的技術棧，企業處理起來就更復雜了。
此外，AI 擅長數據價值提煉分析，但傳統企業中部分場景（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，成為企業難題。
其次是成本與性能之間的平衡。
海量非結構化數據會推高存儲成本，而實時查詢需求又要求企業在存儲成本與查詢性能間權衡。技術棧的增加，也讓企業在開發與運維上面臨挑戰。
安全、數據合規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一，以及還有在私有云里相關技術合規性、跨云合規性問題等等亟待解決。
以上，企業落地瓶頸可總結成一個關鍵詞，那就是數據底座。
企業的優勢在于數據，但挑戰也在數據。AI 落地的關鍵可能在于如何把數據跨業務跨模態地打通，然后釋放它的最大價值。
但這次能看到的是已經有很多企業，開始實現 AI 從 0 到 1 再到規?；涞亍?/p>
包括伯俊在內，還有 in 銀泰商業、攜程、三維家、卡佩希、中國聯通軟研院、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 產品架構升級至 OB Cloud，通過其 TP/AP/AI 多模向量一體化能力，構建企業內部知識庫體系，打造 " 伯俊 AI 通識小助手 " 等 RAG 工具，從而實現商品 / 用戶標簽自動映射、查詢秒級響應、庫存調度分鐘級響應，形成 AI 驅動的運營閉環。
全面架構在云上的互聯網百貨公司 in 銀泰商業則結合 OB Cloud 的向量檢索能力和 LLM 技術，打造了智能問數平臺，實現業務數據實時溯源與查詢解讀，支持門店業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；支撐中國聯通軟研院、九訊云等實現 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勢——多云原生。
它是構建在阿里云、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據庫，目前已覆蓋亞太、中東、非洲、歐洲、美洲等超過 50 個區域、超過 170 個地區。這使得企業能夠在全球范圍內獲得強一致、靈活、可擴展的云數據庫服務，無論本地業務還是跨境運營。
這其實對有出海需求的企業很重要，OB Cloud 可以幫助他們快速合規地開展業務。
其次，就在于 OB Cloud 天然的 AI 能力與優勢。
根據OceanBase 副總裁、公有云事業部總經理尹博學的介紹，最突出的其實就是他們一體化架構的探索，面向 AI 無需引入額外技術棧。
前面提到，面向不同數據類型需要不同技術棧，導致數據處理起來很復雜。但這一點在 OB Cloud 迎刃而解。
在一個數據底座中，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 向量能力在同等環境下性能表現達到了業界主流開源向量數據庫的最優水平。
數據規模層面，一體化架構融合內存與磁盤的分布式處理能力，支持千萬級到十億級規模的多類型向量數據處理，覆蓋不同規模企業的多樣化需求。
擴展性層面，OB Cloud 原生分布式架構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據存儲與處理。
具體在分析場景中，這種一體化架構就發揮出了它的價值——
AI 分析不再依賴 ETL、數據流轉或副本同步，能夠直接作用于最新的業務數據，讓洞察從 " 延遲生成 " 轉變為 " 實時獲得 "。
除了架構的一體化，還有多模向量一體化。這點其實蠻重要，隨著更多非結構化數據涌入給數據處理檢索帶來挑戰，尤其像 RAG、推薦系統、多模態搜索這種典型場景。
OB Cloud 原生支持文本、結構化數據、JSON 和向量數據的統一管理與查詢，支持混合檢索能力，解決了異構數據處理割裂、開發門檻高等現實問題。
再有就是提供開箱即用的產品和工具，降低 AI 應用門檻。
比如他們這次重點介紹的PowerRAG。
傳統 RAG 技術需要大量工程投入，企業需要消耗很多時間和成本資源。但 PowerRAG 直接構建成了一站式平臺。企業只需上傳文檔，即可快速構建智能問答入口。
它提供包括文檔解析、知識切片、上下文回調、精排與大模型集成在內的全流程產品能力，集成了知識庫、知識搜索、內容搜索所需模塊的所有解決方案。
比如處理用戶上傳文檔的時候，其他 RAG 開發平臺可能就 " 一刀切 "，但 PowerRAG 可以基于內容形態的差異化進行解析，對文檔的段落結構（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，從而大幅增強后續檢索的召回率。
此次 OB Cloud 所展現的，不只是 " 可以支持 AI"，而是 OceanBase 在深度洞察企業 AI 規?；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?；当?、能真正支撐業務創新的現代數據基礎設施平臺，實現從 "Bring Data to AI"（被動適配）到 "Bring AI to Data"（主動就緒）的范式升級。
云數據庫與 AI 融合的未來
大模型浪潮下，云數據庫與 AI 的融合已是企業智能化轉型的必然路徑。
這種融合的底層邏輯在于二者的天然契合。
一方面，云數據庫的彈性擴展、成本優化、高可用架構，為海量非結構化數據處理、實時 AI 推理等 AI 工作負載提供了堅實支撐；
另一方面，多模態數據調用、低延遲向量檢索、混合分析等需求，正倒逼云數據庫突破傳統 " 存儲工具 " 的定位，向 " 智能引擎 " 進化。
這其實也是 OceanBase 全面擁抱 AI 后，OB Cloud 率先實現 AI 化部署的原因。而后者的選擇與實踐，也代表了云數據庫的未來形態。
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展方向和使命。
而一體化既是此次 OB Cloud 升級呈現出來的答案，同時也是尹博學所強調的未來趨勢：
像數據處理、加工和計算采用一體化架構才是最高效的路徑。未來發展的方向不應是分散處理標量、向量等各類數據場景。因為這種分散模式在成本、效率和穩定性上都難以達到最優。
因此，如果一個產品能夠將這些問題更多在其內部閉環解決，我們認為它將是未來更具生命力的解決方案。
綜上所述，大模型時代對數據處理效能提出了前所未有的要求。
構建從模型到應用的 " 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、能閉環解決多模態數據處理與智能計算需求的云數據庫，正是這條道路的核心支撐。
它超越了存儲工具的定位，成為主動釋放數據價值的智能引擎，成為當下企業面向 AI 落地的理想選擇。
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