2024 年上半年，中(zhong)國(guo)分布式事務數(shu)據庫市場規模(mo)飆升至1.5億美元，同比增長  18.5%，彰顯出(chu)其(qi)強大的(de)(de)發展(zhan)勢能。其(qi)中(zhong)，本地部署市場規模(mo)達 1.4 億美元，占比 38.8% ，這(zhe)一數(shu)據反映出(chu)在金融、醫療等對數(shu)據安(an)全(quan)(quan)與可(ke)控(kong)性要求極高(gao)的(de)(de)領(ling)域，本地部署憑借其(qi)天然的(de)(de)安(an)全(quan)(quan)性優(you)勢，正成(cheng)為(wei)眾多企業的(de)(de)首選。這(zhe)些行業的(de)(de)核心數(shu)據關(guan)乎國(guo)計(ji)民生，一旦(dan)出(chu)現(xian)安(an)全(quan)(quan)問題，后(hou)果不堪設想，因此對數(shu)據的(de)(de)自主(zhu)掌控(kong)和(he)安(an)全(quan)(quan)防護極為(wei)重視，加(jia)速了(le)國(guo)產化(hua)進程。

 中科基大數據研究院王飛院長曾深刻(ke)指(zhi)出：“AI 生(sheng)成式技(ji)術(shu)將重構(gou)生(sheng)產(chan)效率，企業需以(yi)高鐵速(su)度適應技(ji)術(shu)變(bian)革(ge)。” 這句話生(sheng)動地描繪(hui)了 AI 技(ji)術(shu)對企業的(de)(de)深遠影響，以(yi)及(ji)企業在(zai)這場技(ji)術(shu)變(bian)革(ge)中應有的(de)(de)緊迫感(gan)。在(zai)這個快速(su)變(bian)化的(de)(de)時代，企業若不能(neng)及(ji)時跟上技(ji)術(shu)發展的(de)(de)步伐，就如同逆水行舟，不進則退。

技術突圍：中科基的三大核(he)心競爭力

01

分(fen)布式存儲與智能分(fen)析一體化

  中科(ke)基(ji)(ji)大(da)(da)數(shu)(shu)(shu)據(ju)作(zuo)為國產分布(bu)(bu)式 AI 數(shu)(shu)(shu)據(ju)庫(ku)領域的(de)(de)佼佼者，以其(qi)(qi)卓越的(de)(de)技(ji)術(shu)(shu)實力在行業中嶄露頭角。自主研(yan)發的(de)(de)分布(bu)(bu)式數(shu)(shu)(shu)據(ju)庫(ku)堪稱(cheng)其(qi)(qi)技(ji)術(shu)(shu)皇冠上的(de)(de)明珠，它創新性地融合了(le)全文檢(jian)索、關(guan)鍵(jian)詞矩陣存儲及倒排索引技(ji)術(shu)(shu)，宛如(ru)一位強大(da)(da)的(de)(de)數(shu)(shu)(shu)據(ju) “收(shou)納大(da)(da)師”，能夠輕松應(ying)對高達PB級別(bie)的(de)(de)海量數(shu)(shu)(shu)據(ju)存儲與(yu)處(chu)理任務。在實際應(ying)用(yong)中，這種強大(da)(da)的(de)(de)處(chu)理能力體現得淋漓(li)盡致(zhi)。某金融機構(gou)在面(mian)對海量的(de)(de)交(jiao)易數(shu)(shu)(shu)據(ju)時(shi)，中科(ke)基(ji)(ji)數(shu)(shu)(shu)據(ju)庫(ku)憑借其(qi)(qi)獨特的(de)(de)技(ji)術(shu)(shu)架構(gou)，實現了(le)分鐘(zhong)級的(de)(de)數(shu)(shu)(shu)據(ju)更新與(yu)實時(shi)分析，讓(rang)該金融機構(gou)能夠及時(shi)掌握市場動態，為投(tou)資決策提(ti)供(gong)了(le)精(jing)準(zhun)的(de)(de)數(shu)(shu)(shu)據(ju)支持，有效(xiao)提(ti)升了(le)決策效(xiao)率和準(zhun)確性。

 中科基(ji)的(de)(de)(de)專(zhuan)利(li) “基(ji)于(yu)全(quan)文檢索分(fen)布式海(hai)量(liang)(liang)(liang)文本的(de)(de)(de)存儲(chu)(chu)方法” 更是為其(qi)技(ji)術(shu)(shu)優勢提(ti)供(gong)了(le)(le)堅實的(de)(de)(de)法律保(bao)障。這一(yi)專(zhuan)利(li)技(ji)術(shu)(shu)打破(po)了(le)(le)傳統數(shu)據(ju)庫(ku)(ku)在性能(neng)上(shang)的(de)(de)(de)重(zhong)(zhong)重(zhong)(zhong)束縛，如同為數(shu)據(ju)庫(ku)(ku)插(cha)上(shang)了(le)(le)一(yi)對 “高速(su)(su)翅膀”，大(da)幅提(ti)升了(le)(le)數(shu)據(ju)的(de)(de)(de)存儲(chu)(chu)和(he)檢索效(xiao)率。傳統數(shu)據(ju)庫(ku)(ku)在處理海(hai)量(liang)(liang)(liang)文本數(shu)據(ju)時，常(chang)常(chang)會因為數(shu)據(ju)量(liang)(liang)(liang)的(de)(de)(de)龐大(da)而(er)陷入 “卡頓”，檢索速(su)(su)度慢、效(xiao)率低(di)，嚴重(zhong)(zhong)影響(xiang)企業的(de)(de)(de)業務開展(zhan)。而(er)中科基(ji)的(de)(de)(de)這一(yi)專(zhuan)利(li)技(ji)術(shu)(shu)，通過獨特的(de)(de)(de)關(guan)鍵詞矩陣(zhen)存儲(chu)(chu)和(he)倒排索引技(ji)術(shu)(shu)，能(neng)夠(gou)快速(su)(su)定位和(he)提(ti)取所需數(shu)據(ju)，為企業提(ti)供(gong)了(le)(le)一(yi)把高效(xiao)挖掘(jue)數(shu)據(ju)價值的(de)(de)(de) “利(li)器”，使企業在數(shu)據(ju)驅動的(de)(de)(de)時代能(neng)夠(gou)搶占先機。

在(zai)(zai) AI 原生架構方(fang)面(mian)(mian)，中(zhong)科(ke)基(ji)(ji)同樣展現出了非凡的(de)創新實(shi)力。其擁有的(de) AIGC 語境下的(de)搜索方(fang)法(fa)專利，為數(shu)(shu)(shu)據(ju)庫(ku)賦予(yu)了智(zhi)能的(de) “大(da)腦”，使其能夠(gou)對多模(mo)態(tai)數(shu)(shu)(shu)據(ju)進行精(jing)準的(de)智(zhi)能解(jie)析與路徑(jing)優(you)化(hua)。通(tong)過支(zhi)持(chi)廣度(du)優(you)先、啟(qi)發式搜索等多樣化(hua)算法(fa)，數(shu)(shu)(shu)據(ju)庫(ku)在(zai)(zai)面(mian)(mian)對復雜(za)的(de)數(shu)(shu)(shu)據(ju)查詢(xun)需求時，就像一位(wei)經驗豐富(fu)的(de)向導(dao)，能夠(gou)迅速(su)找到最優(you)路徑(jing)，高效地檢(jian)索出所(suo)需數(shu)(shu)(shu)據(ju)，查詢(xun)效率提升了 30% 以上。在(zai)(zai)智(zhi)能安防(fang)領域，面(mian)(mian)對海量(liang)的(de)視頻監(jian)控數(shu)(shu)(shu)據(ju)、人(ren)員信(xin)息數(shu)(shu)(shu)據(ju)等多模(mo)態(tai)數(shu)(shu)(shu)據(ju)，中(zhong)科(ke)基(ji)(ji)數(shu)(shu)(shu)據(ju)庫(ku)能夠(gou)快速(su)準確地進行分析和檢(jian)索，實(shi)現對異常(chang)行為的(de)實(shi)時預警和精(jing)準識別，為安防(fang)工作提供(gong)了強大(da)的(de)技術支(zhi)持(chi)，大(da)大(da)提升了安防(fang)系統的(de)智(zhi)能化(hua)水平和響應速(su)度(du)。

此(ci)外，中科基數(shu)據(ju)(ju)庫還緊密(mi)結合(he) AI 模型(xing)訓練，實現了(le)(le)資(zi)源(yuan)分配的智能(neng)化。它就像(xiang)一位(wei)智能(neng)的 “管家”，能(neng)夠根據(ju)(ju)數(shu)據(ju)(ju)處(chu)理(li)任務的實時需求，自動優(you)化資(zi)源(yuan)分配，合(he)理(li)調配計算資(zi)源(yuan)、存儲資(zi)源(yuan)等，避免(mian)了(le)(le)資(zi)源(yuan)的浪費和閑(xian)置，有效降低了(le)(le)企(qi)業的運維(wei)成本(ben)。某大型(xing)企(qi)業在使用(yong)中科基數(shu)據(ju)(ju)庫后，運維(wei)成本(ben)大幅降低，同(tong)時數(shu)據(ju)(ju)處(chu)理(li)效率和質量(liang)卻得到了(le)(le)顯著(zhu)提升，真正實現了(le)(le)降本(ben)增效的目標。

在(zai)數(shu)(shu)據(ju)(ju)安(an)全(quan)與合規方面，中(zhong)(zhong)科(ke)基始終堅守底(di)線(xian)，采用(yong)了(le)(le) “法律 + 技(ji)術” 雙軌(gui)制的(de)(de)(de)保(bao)(bao)障模式，為(wei)數(shu)(shu)據(ju)(ju)安(an)全(quan)筑起了(le)(le)一(yi)道堅不可(ke)(ke)摧的(de)(de)(de) “堡壘(lei)”。針對醫療、金融等高敏感行(xing)業(ye)，數(shu)(shu)據(ju)(ju)安(an)全(quan)關乎企(qi)業(ye)的(de)(de)(de)生(sheng)死存亡和客戶的(de)(de)(de)切身利(li)益，一(yi)旦出現安(an)全(quan)漏洞(dong)，后果不堪設(she)想(xiang)。中(zhong)(zhong)科(ke)基通過先進的(de)(de)(de)數(shu)(shu)據(ju)(ju)脫敏、加(jia)密標記技(ji)術，對敏感數(shu)(shu)據(ju)(ju)進行(xing)層(ceng)層(ceng) “偽裝” 和加(jia)密保(bao)(bao)護，確(que)(que)保(bao)(bao)數(shu)(shu)據(ju)(ju)在(zai)存儲、傳輸和使用(yong)過程中(zhong)(zhong)的(de)(de)(de)安(an)全(quan)性，讓企(qi)業(ye)和客戶能(neng)夠安(an)心。同時，結合區(qu)塊鏈存證技(ji)術，中(zhong)(zhong)科(ke)基為(wei)數(shu)(shu)據(ju)(ju)確(que)(que)權提(ti)供了(le)(le)可(ke)(ke)靠的(de)(de)(de)保(bao)(bao)障，就(jiu)像給數(shu)(shu)據(ju)(ju)貼(tie)上了(le)(le)獨一(yi)無二(er)的(de)(de)(de) “數(shu)(shu)字身份證”，確(que)(que)保(bao)(bao)數(shu)(shu)據(ju)(ju)的(de)(de)(de)來(lai)源(yuan)可(ke)(ke)追溯、所(suo)有(you)權明(ming)確(que)(que)，有(you)效避免了(le)(le)數(shu)(shu)據(ju)(ju)糾(jiu)紛和侵權問題(ti)。

王(wang)飛院長(chang)強調：“數(shu)據(ju)治理需透明化(hua)與合規(gui)化(hua)并行，技術手段是隱私保護(hu)的(de)(de)(de)基(ji)石。” 中科基(ji)深知，只有(you)在(zai)(zai)(zai)確保數(shu)據(ju)安(an)全合規(gui)的(de)(de)(de)前提(ti)下，才(cai)能贏得(de)客戶的(de)(de)(de)信任，為(wei)企業的(de)(de)(de)長(chang)期發展奠定(ding)堅(jian)實(shi)的(de)(de)(de)基(ji)礎。在(zai)(zai)(zai)實(shi)際應用中，中科基(ji)的(de)(de)(de)安(an)全合規(gui)技術底座(zuo)得(de)到了(le)廣泛的(de)(de)(de)認(ren)可和應用。某醫療(liao)企業在(zai)(zai)(zai)使用中科基(ji)數(shu)據(ju)庫后，成功通過(guo)了(le)嚴格的(de)(de)(de)行業安(an)全審(shen)計，確保了(le)患者醫療(liao)數(shu)據(ju)的(de)(de)(de)安(an)全和合規(gui)使用，提(ti)升了(le)企業的(de)(de)(de)社會形(xing)象和公信力。

中科基大(da)數據深諳(an) “通用技術 + 垂(chui)直場(chang)景” 的融合邏輯，摒棄 “一(yi)刀切” 的粗放式賦能，而是針對不同行(xing)(xing)業(ye)的數據特性與業(ye)務(wu)痛(tong)點，打造(zao) “行(xing)(xing)業(ye)專(zhuan)屬解決方案矩陣”。

行業需求深度解碼：從數據規律到業務語言的翻譯器

中科(ke)(ke)基組建了由行業(ye)專家、數(shu)據科(ke)(ke)學家、產品經理構(gou)成的 “鐵三角” 團隊，深入調研了多個重點行業(ye)（政務、金融、制造、醫療等）的核心訴(su)求：

●金(jin)融(rong)行業：面(mian)對高頻(pin)交(jiao)易、實時(shi)(shi)風(feng)控(kong)(kong)的需(xu)求，推出 “分布(bu)式實時(shi)(shi)交(jiao)易數(shu)據庫 + 智能反欺詐(zha)模型” 組合方案，支持(chi)每秒百萬級交(jiao)易處(chu)理，延遲控(kong)(kong)制在 50ms 以內，同(tong)時(shi)(shi)通(tong)過聯邦學習技術實現跨(kua)機(ji)構數(shu)據 “可用不可見(jian)”，某城商行(xing)引入后交(jiao)易清(qing)算(suan)效(xiao)率提升(sheng) 40%，風(feng)控(kong)(kong)誤報率下降(jiang) 35%；

●醫(yi)療領域：針對電(dian)子病歷結構(gou)化處(chu)理、影(ying)像數據(ju)歸檔等需求(qiu)，開發 “醫療級分(fen)布式文檔數據(ju)庫(ku)”，支持 DICOM 影(ying)像文件(jian)秒級檢(jian)索與調閱(yue)，結合自然語言(yan)處(chu)理技術自動提取病歷關(guan)鍵信息，某三甲醫院應(ying)用后，臨床數據(ju)查詢時(shi)間從 10 分(fen)鐘縮短至 30 秒，數據(ju)合規存儲成本降低(di) 60%；

●制造業：針對工業物聯網設(she)備的海量(liang)時(shi)序數據(ju)，推(tui)出  “分(fen)布式時(shi)序數據(ju)庫 + 設(she)備健康度預測模(mo)型”，實(shi)時(shi)采集機(ji)床、傳感(gan)器等設(she)備的振動、溫度數據(ju)，通過機(ji)器學習提(ti)前 72 小時(shi)預警(jing)設(she)備故障。

產品體系模塊化構建：“1平臺+N產品+4服務”的積木式賦能

        中科基大數據(ju)以自主研發的基于國產化的實(shi)時分析型AI數據(ju)庫為(wei)數智(zhi)基座，搭建起各行(xing)業的信息大腦，搭配  4 類(lei)標準化服務(wu)（咨詢規劃、實(shi)施部署、培訓運(yun)維、定制(zhi)開發），形成(cheng)可靈(ling)活組合的 “數字工具箱”：

基礎模塊(kuai)：支持文(wen)本、時序、圖、向(xiang)量(liang)等多模態(tai)數據存儲(chu)的通(tong)用數據庫引(yin)擎，適配 90% 以上的企(qi)業級數據場(chang)景；

行業插件：針(zhen)對新聞媒體的(de)   “輿情(qing)監測分(fen)析套件”（支持實時(shi)抓(zhua)取全網10萬+ 媒體數據源，分(fen)鐘級生成情(qing)感分(fen)析報告）、針(zhen)對政(zheng)務領域的(de) “數據共(gong)享(xiang)交換(huan)平(ping)臺”（符合國家政(zheng)務數據目錄標(biao)準(zhun)，實現跨部(bu)門(men)數據安全共(gong)享(xiang)）等；

服務生態：推(tui)出 “輕量化上云計劃”，為中小企(qi)業提(ti)供(gong) “快速部署 +免費運(yun)維(wei)” 服務，通過遠程托(tuo)管(guan)式數據庫(ku)服務，將企(qi)業 IT 人力成本降低 50% 以上；

標桿案例：從“單點突破”到“行業復制”

中科基大(da)數據的技術(shu)研(yan)發團(tuan)隊(dui)扎(zha)根(gen)大(da)數據、人(ren)工智能領域超20年(nian)，其垂直深(shen)耕(geng)策略已(yi)在多(duo)個領域打造 “現象級” 標桿：

●政務(wu)場景：為某城市搭建 “城市運行數字孿生平臺”，整合交通、氣象、應急等30+部門數據，通過分布式數據庫實現萬億級數據的秒級檢索，支撐疫情期間的人員流動實時監測與物資調度優化，相關經驗已在多個地級市復制；（【智慧(hui)行業解(jie)決方案】中科(ke)基大數據：智慧(hui)+政府，開啟城(cheng)市運管新(xin)模式！）

●雙碳領(ling)域：為某(mou)園(yuan)區(qu)構建 “零碳智慧管理(li)系統”，在原有(you)能(neng)源(yuan)監控的基礎上，增加了綜合能(neng)源(yuan)管理、碳管理及碳業務(wu)應用的功能(neng)。使(shi)用綠色能(neng)源(yuan)部分(fen)替(ti)代(dai)現有(you)能(neng)源(yuan)，利(li)用(yong)大數(shu)據輔(fu)助傳統能源(yuan)和新(xin)能源(yuan)趨勢分析，基于目標進行能源算法調優，優化各用能環節，實現多能源互濟互補，節能降耗，從而實現綜合能耗的下降。（「智(zhi)(zhi)慧行業解決(jue)方(fang)案」智(zhi)(zhi)慧+園(yuan)區，開拓區域綠色(se)發(fa)展(zhan)新思(si)路）

02

開放協同戰略，共筑全鏈路產業生態

中科(ke)基大數據(ju)(ju)深知，在(zai)(zai)當(dang)今的(de)(de)數字(zi)化時(shi)代，開放協同(tong)是實現創新(xin)(xin)發展的(de)(de)必(bi)由之(zhi)路。因此，中科(ke)基積(ji)極(ji)與(yu)(yu)華為(wei)、騰訊等頭部企業展開深度(du)合(he)作(zuo)，攜手推動(dong)(dong)專有云與(yu)(yu)邊緣計算生態(tai)建設。在(zai)(zai)與(yu)(yu)華為(wei)的(de)(de)合(he)作(zuo)中，雙方(fang)充(chong)分發揮各自的(de)(de)技術優勢(shi)，將中科(ke)基的(de)(de)分布式 AI 數據(ju)(ju)庫(ku)與(yu)(yu)華為(wei)的(de)(de)云計算技術相結合(he)，為(wei)客戶提供更加高效、穩定的(de)(de)數字(zi)化解(jie)決方(fang)案。同(tong)時(shi)，中科(ke)基還積(ji)極(ji)踐行 “硬件(jian) + 算法” 雙輪驅動(dong)(dong)模式，例如通(tong)過多模態(tai)傳(chuan)感器(qi)與(yu)(yu)數據(ju)(ju)庫(ku)的(de)(de)緊密(mi)聯(lian)動(dong)(dong)，實現了(le)(le)數據(ju)(ju)的(de)(de)實時(shi)采集與(yu)(yu)分析。這(zhe)種創新(xin)(xin)模式幫(bang)助傳(chuan)統產業打破了(le)(le)數據(ju)(ju)孤島，實現了(le)(le)生產要素全鏈路數字(zi)化，為(wei)企業的(de)(de)智能化轉型提供了(le)(le)強(qiang)大的(de)(de)技術支持。

        此外(wai)，中(zhong)(zhong)科(ke)基大數(shu)(shu)(shu)據(ju)還將(jiang)(jiang)積極探索(suo)向(xiang)量搜(sou)索(suo)、多(duo)模一體(ti)化查(cha)詢(xun)(xun)等前沿技(ji)術(shu)。向(xiang)量搜(sou)索(suo)技(ji)術(shu)在(zai)(zai)處(chu)理非(fei)結構(gou)化數(shu)(shu)(shu)據(ju)，如圖像、文(wen)本、音頻等方面具有獨特的(de)優勢(shi)，能(neng)(neng)夠實(shi)現更(geng)(geng)(geng)精準、更(geng)(geng)(geng)高(gao)效的(de)搜(sou)索(suo)和匹配(pei)。中(zhong)(zhong)科(ke)基大數(shu)(shu)(shu)據(ju)將(jiang)(jiang)致力于將(jiang)(jiang)向(xiang)量搜(sou)索(suo)技(ji)術(shu)與分布式  AI 數(shu)(shu)(shu)據(ju)庫(ku)相結合(he)，為(wei)用戶(hu)提供(gong)更(geng)(geng)(geng)強大的(de)非(fei)結構(gou)化數(shu)(shu)(shu)據(ju)處(chu)理能(neng)(neng)力。多(duo)模一體(ti)化查(cha)詢(xun)(xun)技(ji)術(shu)則能(neng)(neng)夠讓用戶(hu)在(zai)(zai)一個查(cha)詢(xun)(xun)中(zhong)(zhong)同時(shi)處(chu)理多(duo)種(zhong)類型的(de)數(shu)(shu)(shu)據(ju)，打(da)破(po)(po)數(shu)(shu)(shu)據(ju)之(zhi)間的(de)壁壘，實(shi)現數(shu)(shu)(shu)據(ju)的(de)深(shen)度融合(he)和綜合(he)分析。中(zhong)(zhong)科(ke)基大數(shu)(shu)(shu)據(ju)將(jiang)(jiang)投(tou)入大量的(de)研發資源，攻克多(duo)模一體(ti)化查(cha)詢(xun)(xun)技(ji)術(shu)中(zhong)(zhong)的(de)關鍵難題，提升其(qi)性能(neng)(neng)和穩定(ding)性，為(wei)用戶(hu)提供(gong)更(geng)(geng)(geng)加(jia)便捷、高(gao)效的(de)查(cha)詢(xun)(xun)體(ti)驗。中(zhong)(zhong)科(ke)基的(de)目標(biao)是通(tong)過這(zhe)些技(ji)術(shu)的(de)創新和突破(po)(po)，為(wei)用戶(hu)帶(dai)來更(geng)(geng)(geng)快(kuai)速、更(geng)(geng)(geng)智能(neng)(neng)的(de)數(shu)(shu)(shu)據(ju)服務。

在市(shi)場布(bu)局上，中(zhong)科基大(da)數據將聚焦(jiao)金融、醫療等本地化需(xu)求(qiu)強烈的領域，持(chi)續(xu)深耕細作，并積(ji)極(ji)響應  “新質生(sheng)產力(li)” 政(zheng)策，向交通、能源、低(di)空(kong)經濟等新基建領域延伸。這些領域是國家經濟發展的重要支柱，也是數字化轉型的重點方向。中科基大數據將充分發揮其技術優勢，為交通、能源等領域的企業提供先進的分布式 AI  數據庫解決方案，助力其實現智能化管理和運營。在交通領域，中科基可以為智能交通系統提供數據存儲和分析服務，支持交通流量監測、智能調度、自動駕駛等應用。通過對交通數據的實時分析和處理，優化交通資源配置，提高交通效率，減少交通擁堵和事故發生。在能源領域，中科基可以為能源企業提供能源數據管理和分析平臺，支持能源生產、傳輸、分配和消費的智能化管理。通過對能源數據的深入挖掘和分析，實現能源的優化利用和節能減排，推動能源行業的可持續發展。