10 月 30 日，中电科金仓（北京）科技股份有限公司（以下简称电科金仓）在北京发布 KES AI 数据库。
10 月 30 日，中电科金仓（北京）科技股份有限公司（以下简称电科金仓）在北京发布 KES AI 数据库。该产品把库内语义、库内计算推理、库内原生安全管控集成至数据库内核，使企业数据不必离开数据库即可支撑 AI 应用充分发挥价值。
随着大模型应用由一般场景向企业更核心的场景延伸，数据库与人工智能的融合已成为行业演进的重要方向。中国数据库学科带头人、中国人民大学信息学院教授王珊在发布会上表示，人工智能正深刻重塑数据库技术体系，AI 时代，数据库既要保证数据存得准、算得对，也要为大模型理解业务提供依据。
从当前实践看，制约主要来自三个方面：业务语义缺失、数据格式不适配、权限与审计断层。
针对上述问题，本次发布的 KES AI 数据库把 AI 能力深度植入数据库内核——数据在库内存储、语义在库内维护、推理数据（向量、图）在库内生成、安全在库内保障，让企业数据不必离开数据库，即可支撑 AI 应用全链路高效、安全落地。
库内语义，让数据可理解
行业统计显示，全球 90% 以上的数据位于私域，其中 68% 从未被分析利用。问题不在于数据存储与计算能力不足，而在于数据缺少语义描述——模型难以从字段与记录判断其业务含义。以字段「客户」为例，它可能指向最终使用用户，也可能指向签约的法人组织，模型无法自行判别。结果就是，模型算出来的数是对的，但没人能确定它算的是哪一群人。
传统架构下，业务语义分散在上层应用的界面、后台逻辑代码和业务人员经验之中，由三者组合供人理解。大模型不需要界面，它需要一份完整、准确的业务语义上下文。
KES AI 数据库的做法是内置原生语义层，把这份「说明书」写进数据库：通过查询语句给每张表、每个字段标注业务含义、相互关系与计算口径；系统自动采集数据的基本信息，再由人工智能提出建议，最后由业务人员确认生效。说明与数据同库维护的好处在于，底层结构一旦变更，语义可同步感知，避免外挂语义层常见的结构不同步、语义失效问题。
库内计算：让存量数据可推理
企业中的数据大多以二维表形式存在，主要面向数值计算。更适合 AI 的数据格式主要是向量和图：向量用来「按意思找东西」，检索含义相近的内容；图用来「看关系」，回答谁与谁相关、链路是否完整。
在过去几十年数字化改革过程中，企业已经积累了海量的宝贵数据在数据库中，因此在库内完成向量化和图化是最高效的路径。关系、向量与图在同一数据库内协同处理，减少跨库复制、数据同步与应用集成负担。
对已有系统，电科金仓提供数据库迁移方案，支持现有数据库以较低难度、较低风险与较低成本升级至 KES AI 数据库，并在库内补齐业务语义定义，使存量数据快速进入可用状态。
KES AI 数据库把 ONNX Runtime 集成到库内，可通过 SQL 调用 Embedding 等模型，在库内完成向量生成、索引构建与相似度检索。图侧通过顶点、边映射视图，把既有关系表映射为图结构，物理上仍只有一份关系数据，不必迁移或重复存储；图查询结果可自动转回关系结果集，供 SQL 直接使用，实现关系与图的双向转化。
经过实测证明：在 1 亿条 768 维向量、98% 召回率的条件下，电科金仓基于磁盘的索引算法，索引构建与检索的峰值内存开销相比业界降低 95.4%，查询延迟降低 80%。
内生安全：让 AI 访问可控
数据一旦离开数据库，原有的权限与审计体系即告中断。企业接入大模型通常走「抽取数据—向量库或 RAG 框架—大模型」的链路，数据出库后，行级、列级权限与字段级脱敏、访问审计策略全部失效。
更隐蔽的风险是权限残留。向量化与图谱构建都会产生数据的派生副本，它们带有源数据的敏感性，却不再继承源数据的权限标签。员工调岗或权限回收时，源表可即时失效，散落在向量库与图库中的副本则往往成为盲区。
KES AI 数据库以数据库既有的身份认证、角色与访问权限、行级访问控制、数据标签、SQL 防火墙和操作审计机制，对库内语义查询、向量检索、图访问等操作实施统一管控。由于语义检索、向量生成、图构建均属于对本库数据的访问，权限可穿透至具体使用者；存储、向量化、图构建、语义检索全流程在库内完成，日志集中留存，可追溯「谁在何时基于哪些数据做了什么」，满足等保三级及行业监管的留痕要求。权限、脱敏、审计规则在数据库侧统一定义、一处修改、全域生效。
厚植产业生态，共促落地应用
围绕上述能力，电科金仓配套推出智能数据开发工具，覆盖 60 余种多源数据接入，包含特征工程、知识工程与知识图谱工程，支持企业将库外数据转化为可用知识；同时通过 KES MCP、Agent Skills 对接主流 AI 开发工具与智能体框架，并提供 NL2SQL 智能体与运维智能体。
产学研合作方面，由中国人民大学与电科金仓联合申报的「智能数据库系统与应用北京市重点实验室」已获批成立，为双方的基础研究与产业实践提供了更高层次平台。
发布会上，电科金仓联合由其发起成立的产业生态联盟「金兰组织」核心伙伴发布面向典型场景的联合解决方案，共同推动联合创新成果在关键行业场景落地，深化产业协同，共建开放共赢的产业生态。
电科金仓高级副总裁冷建全表示，下一步将围绕语义层与多模融合持续创新技术能力，与生态伙伴共同推进 AI 数据库在企业核心场景的落地应用。
来源：36 氪
