夜雨聆风
摘要
Summary
2026年7月31日，第六届中国工业软件大会在重庆召开。大会以“融AI集智赋能 强应用创启新程”为主题，汇聚国家部委、市级部门、行业协会、科研院所、头部企业、投资机构及媒体代表等500余位嘉宾，共议工业软件与人工智能融合发展新路径。
在第六届中国工业软件大会“人工智能+工业软件产业融合发展论坛”上，丁明峰发表《夯实工业智能底座——GBASE全栈数据库的AI融合方案》主题演讲。
一、工业软件的智能化时代，需要数据管理能力先行
丁明峰指出，工业软件四十年间经历了从工具替代手工到平台连接生态的跃迁，当前已进入以大模型和知识图谱为底座的智能化时代。AI落地工业场景的最大瓶颈，并非大模型不够聪明，而是运营数据、工程数据、流程与合规体系无法统一汇聚，存在严重的数据孤岛。
“数据库管理系统，是中国工业软件产业链的重要基础设施。”丁明峰强调，数据库是工业软件的“数据心脏”，是智能制造和数字化转型不可或缺的基础软件。工业AI目前在行业内渗透率仍处于低位，核心瓶颈就在于智能化数据底座的缺失。
二、GBASE的AI融合方案
针对这一产业痛点，丁明峰在工业软件大会上介绍了GBASE的全栈产品能力与AI融合方案——以GBase全栈数据库体系为基础，以“智能内核+智能运维+智能交互”为核心设计理念，可接入多种大模型进行模型推理，并提供面向外部AI生态的标准化连接。
具体到数据库产品能力层面，他进一步阐述了AI时代数据库正在经历的三重变革：
1.多模融合与向量原生
传统单一结构数据管理系统无法应对工业场景多数据类型的存储需求。GBASE通过统一存储引擎实现“一份数据，多种访问方式”，消灭数据孤岛；同时数据库内置向量引擎与向量索引能力，支持混合检索，让工业机理能够被转化为向量形式，供AI智能体调取和执行。
2.智能交互
过去与数据库交互必须依赖专业人员编写SQL命令。如今通过NL2SQL技术，用户可以通过自然语言与数据库交互，大幅降低数据库使用门槛；智能Agent可按需调用数据库接口，具备查询和管理能力。
3.AI自治
传统数据库故障处理严重依赖人工经验，修复通常以小时级计算。GBASE通过AI自治，使数据库具备自感知、自诊断、自优化、自修复的“自动驾驶”能力，持续降低人工运维成本。
三、从数据仓库到AI原生的工业数据底座
演讲中丁明峰特别提出，工业数据仓库正在面临湖仓一体化、湖库一体化改造。GBASE的湖仓融合方案打破了数据湖与数据仓库的割裂体系，底层支持多种数据类型，兼容SQL结构化数据、JSON半结构化数据和对象数据引擎，可提供流式计算、高性能列式分析引擎、跨引擎数据一致性保障等能力。
“目标是从‘报表存储库’升级为‘AI推理的上下文层’。”丁明峰表示，要让数据不仅存得住、查得快，更能被AI直接“读懂”和“调用”，成为商业预测、AI智能体的可靠支撑。
在演讲后半段，丁明峰分享了GBASE在工业知识检索与预测性维护两大方向的智能方案，并列举了多个国家级标杆案例。从支撑国家电网调度云平台横纵向数据共享，到保障国家管网核心SCADA系统稳定运行，再到覆盖30个城市近百条地铁线路，这些实践印证了GBase数据库在关键行业核心场景中的成熟度与可靠性。
四、GBASE的未来方向
演讲最后，丁明峰明确了GBASE的三个未来方向：更深的内生智能，将AI能力融入数据库内核，自动优化查询与资源调度；更广的生态连接，兼容主流工具，连接云、边、端多元系统，开放接口支撑行业集成；更强的场景落地，面向关键业务稳定运行，支撑实时分析与智能决策，在复杂环境中验证高可用。
从“夯实工业智能底座”到“让数据被AI读懂”，丁明峰在本次大会上的演讲，清晰地勾勒出GBASE从传统数据库向AI时代智能数据底座演进的路径。面向未来，GBASE南大通用将继续踏实做产品、扎实建生态，让中国自己的数据底座足够稳固，撑得起工业智能化的未来。
内容供稿 | 生态发展部
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