AI驱动的智能数据湖仓，高性能实时分析与深度洞察

在2025年云栖大会「AI驱动的智能数据湖仓」专场，来自夺畅、聚水潭、零跑汽车、易点天下、盈米基金、茶百道的知名企业代表和阿里云瑶池数据库团队的产品&技术专家，深入真实场景实践，覆盖从数据管理到分析应用的全链路，共同分享了在AI时代下如何实现智能化数据决策。

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云原生数据仓库AnalyticDB MySQL：

AI驱动的智能数据湖仓

阿里云智能集团数据库产品事业部高级产品专家 戚亚东

阿里云智能集团数据库产品事业部高级产品专家戚亚东分享了AnalyticDB MySQL版（下文简称 ADB MySQL）如何利用 AI 技术构建更智能的数据湖仓，重点阐述了其在智能计算、灵活弹性与多模态处理三大维度的创新：

更智能的计算：ADB MySQL支持基于AI大模型分析历史SQL，智能推荐物化视图，实现真正Zero-ETL体验。物化视图通过增量刷新的方式保证时效性，自动识别并替换用户SQL中相似的子查询，达成真正的“全自动化”计算体验。

更灵活的弹性：在分时弹性、Multi-Cluster弹性能力基础上，ADB MySQL今年再次升级，推出完全Serverless的弹性模型，用户只需定义Min ACU和Max ACU，系统即可自动基于流量峰谷动态决策和申请计算资源，实现资源利用与成本的最优化。

更多模的能力：ADB MySQL提供不同粒度的弹性算力，弹性峰值可达千卡，满足大规模计算需求；同时提供Ray多模态ETL处理引擎，实现LLM蒸馏数据批量推理吞吐量提升200%、多模态数据处理和分布式微调效率提升3-5倍。

上海夺畅网络技术有限公司AI总监 李元吉

上海夺畅网络技术有限公司AI总监李元吉分享了AnalyticDB在夺畅自研多模态大模型TradePilot2.0落地中的实践。XTransfer是上海夺畅旗下的一站式外贸企业跨境金融和风控服务平台，作为中国B2B外贸金融领先平台，XTransfer基于阿里云AnalyticDB构建了TradePilot 2.0多模态大模型，实现外贸单据识别、支付订单处理等场景的全流程自动化。方案依托AnalyticDB AI三大核心能力——Ray分布式框架、Lance多模态存储与向量检索，成功突破多源异构数据融合、毫秒级实时响应及垂直领域语义检索三大技术瓶颈，支持百亿级非结构化数据的向量化存储与结构化查询，实现写入即查的实时性保障。模型落地后，平台智能客服解答率从13%跃升至90%，风控自动化水平提升5%，特征工程与增量标注速度优化3-4倍。

对比传统方案，新架构显著降低TCO：存储成本下降30%，研发人力节省50%，数据处理效率提升40%。该实践有效赋能全球中小微企业实时掌握贸易利润、精准防控风险、捕捉增长机会，在跨境支付与金融场景中构建AI原生生态。

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基于AnalyticDB for PostgreSQL构建AI上下文工程

阿里云智能集团数据库产品事业部产品专家 庞博

大模型应用的评价目标通常聚焦于效果与性能，但上下文缺失或过长常导致这两方面表现不及预期。针对此挑战，阿里云智能集团数据库产品事业部产品专家庞博分享了基于 AnalyticDB for PostgreSQL 构建AI 上下文工程的最佳实践。AnalyticDB for PostgreSQL（下文简称ADB-PG）在大模型兴起前就已具备向量、标量与全文检索能力。随着大模型应用的发展，其功能持续增强，内置了强大的文档解析、多模搜索，以及将知识图谱与普通 RAG 结合的增强式 RAG。这些能力已助力超过 3 万家企业客户构建企业级知识库，并成为阿里云百炼、灵码、手淘、蚂蚁数科等平台内置或指定的企业级知识库解决方案。

此外，ADB-PG 提供了长记忆框架和一站式 BaaS 服务 Supabase，在此基础上构建了专门的上下文管理模块，实现了对上下文生命周期的有效管理与调度。该方案显著改善了应用表现：大模型幻觉降低 2 倍以上，同时处理性能提升 2 倍，开发效率提高 80%。目前已助力财联社、聚水潭、E签宝、天士力、金贝网络等客户快速AI应用落地。

上海聚水潭网络科技有限公司数据中台技术负责人 李月

随后，上海聚水潭网络科技有限公司数据中台技术负责人李月分享了聚水潭关于面向AI就绪的数据仓库的思考实践。作为国内电商SaaS ERP领导者，聚水潭基于ADB-PG打造了「店铺运营利润预警」系统，将商家“算账”效率从T+1提升至秒级。该系统依托ADB-PG 强大的MPP向量化执行引擎与实时物化视图，实现了“零副本、零ETL、业务数仓一体化”，支持商品、达人、店铺、订单等任意维度秒级汇总与一键下钻。对比传统方案，新系统显著优化了成本与效率：存储成本降低30%，研发人力节省50%，整体TCO下降40%。 这助力商家在瞬息万变的价格战中，实时“看得清利润、算得准风险、抓得住增长机遇”。

同时，基于 ADB-PG GraphRAG 能力聚水潭落地了企业级知识库成为数据智能知识中枢，在 GraphRAG 加持下召回效果整体提升了2倍，同时实现了复杂的多跳推理、关联推理等场景。未来聚水潭将继续与 ADB-PG 深度合作，基于其AI上下文工程能力与实时分析能力打造新时代的 Data+AI 基建。

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阿里云SelectDB：云原生Serverless 实时数仓 × 车联网大数据分析应用

北京飞轮数据科技有限公司技术副总裁 姜国强

飞轮科技副总裁姜国强以《SelectDB：重新定义云原生实时数仓》为题详细分享了阿里云 SelectDB 的核心能力和新特性发布。 SelectDB基于Apache Doris打造，具备极致性价比、云原生弹性架构、实时写入与毫秒级查询响应能力。本次重磅发布SelectDB Serverless 新版本，并结合计算-缓存-存储三层资源全分离技术，实现秒级弹性伸缩与自动负载匹配，成本最高可节省70%，并新增向量检索、倒排索引、混合搜索等 AI 时代分析能力。

在性能上，SelectDB在日志分析场景中性价比达传统方案10倍，在数据湖分析中性能超越某查询引擎3倍，并已助力MiniMax、波司登等客户实现 PB 级数据秒级查询与统一架构，真正达成“湖仓一体、降本提效”。

浙江零跑科技股份有限公司车联网大数据业务负责人 刘宏博

零跑汽车车联网大数据负责人刘宏博随后进行了《基于阿里云SelectDB的车联网云平台建设实践》。面对100万辆车、日均数十TB信号的数据挑战，零跑汽车基于阿里云SelectDB重构统一数仓底座，利用存算分离、Variant动态列存与物化视图等能力，实现毫秒级查询响应、自动弹性伸缩及存储成本降低60%，高效支撑智能座舱、远程诊断及C端APP数据查询等核心场景。车联网的未来，是数据驱动体验的时代，数据应成为智能座舱、自动驾驶、用户服务的活引擎。

目前零跑汽车团队正规划验证 SelectDB Serverless版本，利用其秒级弹性应对流量波动，实现“按需使用、零运维伸缩”，为更大规模数据接入构建敏捷的云端数据大脑。

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极速数仓ClickHouse步入云原生新纪元

ClickHouse, Inc 中国区总经理 葛丽丽

ClickHouse中国区负责人葛丽丽在《ClickHouse企业版产品能力重大更新》演讲中介绍，作为全球领先的OLAP品牌，ClickHouse在开源与商业领域持续高速发展，已获得特斯拉、Anthropic等头部客户信任，成为其数据与可观测平台的核心技术栈，并推动商业收入强劲增长。核心产品能力在今年也迎来重大提升： 原生JSON支持已投入生产环境，性能表现显著领先；最新版本在复杂查询（TPC-H基准测试）上的性能较去年提升数十倍。

在中国，ClickHouse与阿里云独家合作推出与全球云服务同构的ClickHouse企业版，已稳定运行一年半，其优秀的存算分离能力为客户带来高稳定性、灵活扩缩容、免维护和无感升级等云原生优势，同时有效降低成本。阿里云近期还上线了企业版高性能版，提供更多存储选择，性能竞争力更强；并基于企业版推出全栈可观测解决方案，提供从采集、处理到展示的一站式平台。

易点天下网络科技股份有限公司大数据技术负责人 刘周龙

易点天下大数据技术负责人刘周龙在《Serverless架构下数仓平台的升级跃迁》的分享中，详细介绍了基于云数据库ClickHouse构建新一代程序化广告业务的实践历程。随着业务的高速增长，原有架构面临存储成本高、性能差、运维难三大痛点。升级至ClickHouse企业版后，易点天下实现了三大突破：成本优化：利用企业版的存算分离架构和Serverless弹性伸缩能力，查询性能提升10倍，成本降低50%。业务提效：通过retention/windowFunnel等函数，简化用户留存率、漏斗分析等场景的SQL开发。架构精简：将三种技术栈并存的架构简化至单技术栈，运维复杂度降低70%。

未来，易点天下计划结合ClickHouse数据湖格式的外表能力，向湖仓一体架构演进，持续持续强化广告效果归因、AI特征工程等场景的实时分析能力。

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领域 x AI：Data+AI的数据管理范式跃迁

阿里云智能集团数据库产品事业部DMS技术负责人 吴学强

数据治理是企业数据驱动决策中的关键环节，传统数据治理通常采用自顶向下、战役制的、治用分离的方式进行，存在落地周期长、治理成本高、效果反复等问题。而 Agentic AI 时代，对企业数据治理进一步提出了新的挑战，例如如何管理复杂的多模数据、如何让数据为 AI 服务等。

阿里云数据管理服务 DMS 技术负责人吴学强表示：数据治理正在发生范式跃迁：从过去以人为中心的数据治理，向现在以 AI 为中心的方向快速演进。针对这一趋势，DMS推出了 AI 就绪的元数据底座OneMeta以及搭配的面向数据治理场景的Meta Agent。该服务组合以自底向上、分布式的、持续的、治用共建的方式，让企业数据更好的为 AI 服务，最大化企业宝贵的私域数据的价值。

珠海盈米基金销售有限公司数据架构师 黄子程

珠海盈米基金销售有限公司数据架构师黄子程进行了题为《打破壁垒，释放价值，盈米基金打造新一代数据管理平台》的分享。盈米基金携手阿里云 DMS，打造跨云、多模、Data+AI 一体化数智管理平台，统一纳管 40+ 数据源，在 Meta Agent（数据治理智能体）赋能下实现管理成本下降 90%、研发效能提升 20%；同时深度整合 DMS 能力，通过自研审批机器人实现自主化流程管控与自定义检查项，成功拦截超 100 起高风险数据变更，并引入 DDL staging 预发布机制提前发现 10+ 次数据同步风险。此外，在 DMS 内置法规识别能力基础上，自定制分类分级脱敏规则并落地应用，有力保障了数据安全与合规。

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从传输加密到安全审计：DAS&DTS守护企业级数据安全

阿里云智能集团数据库产品事业部产品专家 耿妍

阿里云智能集团数据库产品事业部产品专家耿妍分享了如何基于阿里云数据库自治服务DAS和阿里云数据传输服务DTS，为企业打造合规出海“护航舰”。针对电商、金融、游戏等出海核心场景，阿里云DAS与DTS提供组合拳方案，推出覆盖数据跨境、实时脱敏、加密保护、合规审计等能力的一站式安全解决方案，助力企业高效应对全球合规风险。DTS支持秒级同步：通过敏感数据管理和数据实时同步保障业务数据安全跨境等实时场景；DAS构建“安全闭环”：基于列加密与权限控制，敏感数据在运营分析与审计中精准脱敏；安全审计功能适配GDPR等国际法规，实时预警异常访问、高危操作、漏洞攻击等风险。

四川蜀信云茶信息科技有限公司数据库负责人 乔明言

作为中国新茶饮出海标杆品牌，四川蜀信云茶信息科技有限公司（茶百道）依托日均亿级订单处理能力与跨地域多系统协同架构，正加速全球化布局。茶百道数据库负责人乔明言分享了通过阿里云DTS与DAS构建“数据流转+安全守护”双重体系的实践。面对跨地域数据同步延迟与敏感信息泄露风险，茶百道深度整合阿里云DTS与DAS，基于敏感数据管理、数据实时同步、全链路审计追踪、全局安全管控等功能，实时预警异常访问、高危操作、漏洞攻击等风险。

未来，DTS与DAS将持续作为茶百道全球化征程的坚实底座，也为更多出海企业提供可复用的数字化范式。

来源：阿里云瑶池数据库