达梦数据加速拥抱AI+DB

持续推进“人工智能+”行动

2025 年《政府工作报告》提出，“持续推进‘人工智能+’行动，将数字技术与制造优势、市场优势更好结合起来”。由此可见政策对人工智能技术发展的持续推动和助力，人工智能已经从概念提出迈向深度应用与全面发展的新阶段，在国家发展战略中的地位愈发重要。

AI 推动数据库技术智能化

在达梦数据的生态体系中，人工智能算法已经深度嵌入到了数据库的核心功能中。例如，通过 AI 优化查询引擎，使得复杂 SQL 查询的效率大幅提升；通过 AI 驱动的资源调度策略，达梦数据数据库能够在动态负载环境中实现最佳性能。另一方面，在 AI 模型训练中，达梦数据的高并发架构不仅能够应对海量数据的快速读取，能在多租户环境下确保资源的最优分配，这让 AI 的训练过程不再因为底层数据传输的瓶颈而受限，为 AI 模型的实时学习与动态推理提供了不可或缺的能力。

这种双向赋能的关系，使数据库从传统的工具角色跃升为智能化的协作者，为企业提供的不仅是存储能力，更是洞察能力和决策支持。

达梦数据+ AI技术，开启智能调参

早在 2023 年，达梦数据布局了人工智能特别是大模型领域，达梦数据启云数据库智能运维平台就是基于 LLaMA3.x、QWen2.5 等通用大模型做模型微调，在参数优化、 SQL 生成与优化、数据探查、行业领域大模型方面的研发成果。特别是性能调优，AI 自动优化数据库参数，能解决人工调参效率低、难度高的问题。

参数优化

平台最早开始研发的能力，通过算法模型对达梦数据 dm_ini 参数的认知、学习，对多类生产环境的适应，此能力在 TPC-C 基准测试中，调优能力实现了超越原厂 DBA 人员 5% 左右的性能提升。

SQL生成与优化

此能力是改变数据库管理的新形式，仅通过自然语言描述，DMSQL 大模型的处理，便可为用户产生优质 SQL，极大降低了数据库 SQL 编写和使用门槛。

一切为了 AI 时代筑基

达梦数据正在持续推进人工智能技术与数据库管理的深度融合创新，在根因分析、故障检测、行业领域大模型等技术上加大投入。未来，达梦数据启云数据库云服务系统将会变成 AI 赋能的云数据库，与 AI 深度集成后，打造基于 AI 的预测性运维（分析时序数据，提前预警故障），完善自然语言查询功能，降低非技术用户的使用成本，复杂运维也能轻松搞定。

根因分析

通过对故障的回溯，对故障前后的数据、日志、调用情况进行收集，建立算法模型，基于以上进行综合分析，产生故障树，分析出错误的前因后果，提出修复故障的建议解决方案。

故障预警/预测

基于 DM 指标、慢 SQL、日志等数据，建立时序模型，对可能出现的故障进行提前预测/预警，帮助用户提前规避风险。同时，可以对数据库实例的整体运行状况进行全面检查，识别部署、架构、配置、安全、性能、网络、监控、告警等方面的问题和风险，并提供健康诊断报告和优化建议。

数据探查

通过接入各种数据源，AI 学习各类库表知识， AI 算法自动检测数据中的趋势、异常值和隐藏模式，用户可以用自然语言查询数据，直观展现数据结构和关系，系统自动生成 SQL 查询、生成各类数据报表/报告。

行业领域大模型建设

目前市面上众多通用大模型对垂直细分领域理解不够深入，例如公安行业的案件处理、人员管理等，需要深入学习挖掘隐式知识，为此需建设专注于该行业领域的大模型，更好的理解和处理相关领域的知识，满足对应业务。

人工智能技术的每一次突破，无论是生成一个庞大的语言模型，还是驱动业务流程的实时优化，都需要依赖坚实的数据基础设施。数据库，从未像今天这样重要。它不仅是 AI 存储和调用数据的工具，更是 AI 技术融合的重要平台。

面对数据与智能的融合，达梦数据展现出非凡的技术前瞻性，致力于为用户提供灵活、高效且安全的智能数据库服务，在不断创新中塑造我们的数智未来。