OceanBase發佈AI數據庫三件套，TOC最高降50%，螞蟻、靈光都在用

智東西 作者 | 王涵 編輯 | 雲鵬 智東西6月29日報道，今天，OceanBase發佈湖庫一體AI數據庫產品OceanBase Lakebase，該產品面向Agent應用，原生支持多模態數據管理。 “數據湖”是一種集中式存儲架構，可以存儲結構化、半結構化、非結構化等不同類型的數據。Lakebase融合了“數據湖”架構的開放性和“數據庫”架構的功能性，讓結構化數據、非結構化數據和向量數據能夠在統一架構中被管理、加工、檢索和調用。 基於此，OceanBase還發布了數據生產、治理和服務工作臺OceanBase DataStudio，以及面向經營分析和業務決策的數據智能Agent OceanBase DataPilot兩個產品。 OceanBase DataStudio覆蓋數據接入、數據加工、任務編排、語義建模、數據治理到Agent協作等環節，幫助企業把分散的數據資產轉化為可管理、可理解、可調用的數據服務。 OceanBase DataPilot作為統一的企業業務智能入口，讓業務人員可以通過自然語言完成分析報告、數據看板和可信答案生成，把過去依賴專業數據團隊完成的分析流程，轉化為可交互、可追問、可複用的智能決策能力。 智東西等媒體與OceanBase CEO楊冰、CTO楊傳輝，進行了面對面的交流。 楊冰認為，AI正在改變數據的管理方式，數據使用者和數據形態都發生了變化。數據使用者的改變帶來了三大挑戰：VibeCoding帶來了海量Agent應用；Agent開始執行生產任務；Agent長期運行的正確性和自我進化。數據形態改變，則為非結構化數據成為可計算資產、數據要主動流轉、數據要理解任務。 兩者作用疊加，OceanBase給出判斷：在AI時代，數據庫應該是湖庫一體的。 OceanBase內部的AI轉型也在進行中。楊冰透露，OceanBase已將內核團隊分為“一體化數據庫”和“AI”兩個大部，配備獨立團隊研發AI引擎，這是面向未來的第二增長曲線。 對於全球數據庫競爭格局，楊傳輝認為，在AI數據庫領域，中美起步點接近，中國在場景豐富度和工程化落地上甚至可能領先。 一、五大技術特點，一套系統代替交易庫+數倉+向量庫+數據湖 OceanBase Lakebase主要有五大技術特點： 第一，湖庫一體： OceanBase Lakebase通過湖庫一體架構，將數據湖的開放格式與海量存儲能力、數據庫的結構化管理與在線服務能力統一，把結構化、半結構化和非結構化數據納入同一套元數據、權限、事務和生命週期管 理體系。 數據可以直接支撐在線服務、實時分析和AI應用運行。 第二，多模表與AI列： OceanBase Lakebase的多模表讓結構化字段、文本、圖片、音視頻、JSON、LOB、向量等數據形態進入同一張表的語義之下。 AI列可以基於原始數據生成摘要、標籤、向量等語義結果，讓模型理解能力以“列”的形式進入數據庫。 第三，Agent友好： CTO楊傳輝認為，Agent和人最不同的區別是，Agent強調實時性。實時性會成為AI數據庫的第一需求。 OceanBase Lakebase原生支持面向Agent的實時上下文工程，可以統一存儲和檢索Agent的記憶、上下文、狀態與行動記錄，並通過向量、全文、結構化數據的混合搜索，為Agent提供更準確的上下文供給。 同時，OceanBase Lakebase通過數據分支、邏輯庫、資源隔離和快速回滾，為Agent應用創建獨立、安全的數據環境。 第四，開放生態： AI時代的數據處理不會只發生在一種引擎裡。OceanBase Lakebase基於開放式存儲格式與可擴展計算架構，支持S3兼容對象存儲與Iceberg開放表格式，並可對接Spark、Ray等計算引擎。 第五，一體化設計： OceanBase AI數據庫從架構層面減少數據冗餘、縮短處理鏈路、統一治理口徑，並降低開發與運維複雜度。 用戶可以在一個系統中同時承載事務處理、實時分析和AI工作負載，企業不必為交易庫、數倉、搜索引擎、向量庫、數據湖分別維護一套鏈路。 在部署方式上，Lakebase有2種部署模式：獨立部署和智能疊加層模式。 二、TCO降低30%-50%，已在螞蟻阿福、靈光落地驗證 Data Studio是構建在LakeBase之上的統一數據開發治理平臺。它的核心目標是將LakeBase的數據能力交付給上層數據應用，降低複雜數據開發和治理的門檻。 該產品的核心能力覆蓋了數據從集成到資產化的全生命週期，可以降低複雜數據的開發和治理門檻。依託底層統一存儲和多模態處理能力，其還可以向上支撐數據更快地服務化，並加速AI應用落地。 Data Pilot是面向更廣泛業務分析場景的數據智能Agent。它的目標是幫助企業在已有的數據集之上，快速構建面向業務團隊的數據分析能力。 該產品上文技術優勢有自動化語義網絡生成和自然語言驅動的下鑽與關聯分析。其能夠幫助業務分析師更快速地理解業務變化，輔助業務人員更及時地做出業務決策。 在智駕場景中，OceanBase Lakebase的通義多模態數據底座，可以將海量的盒智駕數據轉化為可管理、搜索、分析、複用的數據資產，極大提升數據處理效率和精準率。 在證券行業中，OceanBase AI數據庫可以統一移動數據源，並進行多模態智能解析，可以分析行研報告，將監管制度、合規等文件進行分類、提取摘要等。 OceanBase CTO楊傳輝分享到，在相關場景中，OceanBase AI數據庫可使項目整體TCO（Total Cost of Ownership，總體擁有成本）降低30%-50%。目前，OceanBase的AI數據庫已在螞蟻阿福、靈光等應用場景完成業務驗證。 結語：OceanBase具備落地驗證和技術優勢 OceanBase此次發佈的三款產品，勾勒出一條AI時代數據基礎設施的演進路徑：數據不僅被存儲，更能被理解、被調用、被Agent自主使用。 OceanBase的AI數據庫，有著天生的落地優勢。支付寶AI支付、螞蟻阿福、靈光，以及通義千問、高德、飛豬等阿里生態業務，均為其提供真實、大規模的業務實踐場景。AI數據庫的推出，也是OceanBase十五年技術演進水到渠成的成果。