甲骨文：想要AI玩的溜，关键在于数据融合

“AI 时代对每个人都是很好的机会，而对于甲骨文更是很好的机会。”甲骨文公司副总裁及中国区董事总经理吴承杨说。

过去，医生往往在没有明确病原前，通常会开具广谱抗生素，这也导致耐药性问题日益严重。全球基因对比企业Biofy将庞大的细菌DNA序列向量化后，存储在Oracle数据库中。医院在采集患者样本并完成DNA测序后，可通过向量相似性检索，迅速确认感染菌种，辅助匹配对应抗生素。过去需5天的检测流程，如今缩短至4小时，AI正在切实改变生命抢救的效率。

好莱坞视频后期制作公司DeweyVision，则通过AI解决了影视制作中另一项高难度任务“场景片段检索”，其将视频流的帧信息原数据存储在开源向量库Qdrant和FAISS，在电影制作中，导演或剪辑师常需在海量片段中，迅速找到与某场景相似的镜头素材，过去费时费力。借助Oracle Database 23ai内置的向量检索能力，极大地缩短了筛选过程。

今天“数据”的概念已远超过去的范畴，“数据库”的概念也已经不同往日。AI让数据的多模融合变得更为重要，这正是甲骨文持续强调融合数据库在AI时代至关重要的原因。

甲骨文公司副总裁及中国区董事总经理吴承杨

别再“另起炉灶”，数据融合才是王道

最近，甲骨文用40余年的数据积淀和坚定的云转型，交出了一份漂亮答卷，2025财年总收入达到574亿美元。

更让人期待的是，预计应用程序和基础设施在内的整体云业务增长率将从2025财年的24%增至2026财年的40%以上；云基础设施OCI的增长率预计将从2025财年的50%增至2026财年的70%以上。

2019年，甲骨文率先提出融合数据库的理念。虽然当时AI尚未广泛落地，行业对多模数据融合的需求并不强烈，但甲骨文已经预见到这一趋势的重要性。

甲骨文曾对智能体编排的操作流程进行对比，传统开源数据库可能需要20个步骤才能完成，而Oracle融合数据库只需4步。这种简化的不只是流程，更是AI应用落地的速度和复杂度。

吴承杨举了一个做菜的例子，做菜需要肉、菜及各种配料，如果这些材料放在不同的冰箱，烹饪时就需要按量取料编排。但甲骨文就像一个千升大容量冰箱，可容纳所有的食材，可直接取用，无需助理协助。

你不用纠结要用什么数据库解决什么问题，Oracle融合数据库的价值就是让数据应用、展现、分析更加简单。

“很多企业在落实AI项目时会将现有数据抽取到外部另起炉灶，这显然是一个误区，因为AI应该融入整个系统架构，而不是作为独立项目。”吴承杨说道。难以融入的愿意在于架构过于复杂，这也是很多AI项目投入巨大，但效果甚微的原因。

因此，AI时代甲骨文的价值凸显，不仅源于在数据领域深厚的技术积累，更因为集成于一体的理念。无论是图数据、空间数据、结构化数据、MongoDB、非结构化数据，都能在Oracle数据库中统一管理与调用。

甲骨文的核心理念是让AI变得更简单、更安全、更可靠。为此，甲骨文正在以“建筑材料”打造“样板房”，通过真实案例帮助用户直观理解技术的实际落地效果。

与此同时，甲骨文正致力于构建一个以AI为核心的企业级数据平台，不仅提供强大的数据库支持，还将分享归因分析的方法论和数据处理逻辑，甚至把“样板房”中的实践经验开放给合作伙伴。

想要跟上AI，数据库不能只看稳

很多企业会认为数据库稳定了最好就不要动，但是随着业务的不断升级，数据库的压力也在与日俱增，与时俱进也是必然选择。

Oracle数据库支持向下兼容，升级并非技术难题，更重要的是用户的决策。甲骨文中国区技术咨询部高级总监嵇小峰介绍，Oracle 23ai推出已有两年多时间，非常稳定，全球及中国已有许多客户采用，数据库升级有成熟简单的方法，并且经过了大量验证。

甲骨文中国区技术咨询部高级总监嵇小峰

甲骨文的AI解决方案已在多个业务场景中得到有效验证。制造行业良率追溯一直面临诸多挑战，包括生产数据、质量手册、维修记录和设备参数分散在不同系统与格式中；传统分析手段难以发现深层跨维度关联；发现良率异常，从定位到原因溯源，往往耗费数小时甚至更长时间，并且严重依赖专家经验。企业结合Oracle数据库内置AI算法，不仅提升结果准确率，也显著加快应用部署速度。同时，图关系保证了追湖的路径更加聚焦和高效，融合数据检索进一步提升结果准确性。

制造业在日常运营中，财务数据查询和分析一直备受挑战，数据和指标分散在多个系统和报表中，查找困难；复杂报表查询高度依赖开发人员介入，周期长、灵活性低；生成的图表难以清晰传达价值，影响工作效率和决策质量；常规NL2SQL准确率低目响应慢。基于OGG的Data Fabric能力，可以轻松打通多源、异构数据，构建统一的数据集成环境。借助自然语言查询功能，用户无需专业开发技能，也能直接查询和分析财务数据，显著降低数据使用门槛，提升决策效率。同时支持移动端访问，让“随时随地便捷问数”成为可能。

嵇小峰提到，基于Oracle融合数据库的自然语言查询的当前准确率已达到90%以上，且会随着使用不断提升，而且90%只是自然语言查询的基础入门水平。

同时，Oracle Database 23ai与MCP Server的协同架构能够构建数据智能交互的标准化引擎，企业只需Oracle一套库，一份数据，一条SQL。

归根结底，智能源于融合，数据价值才不会停在昨天。