夜雨聆风
8月20日，第十七届中国数据库技术大会（DTCC 2026）在北京盛大开幕。作为国内数据库领域极具影响力的行业盛会，本届大会汇聚2000余位数据库、大数据与AI技术决策者，议程覆盖2大主会场、20+精品技术专场，围绕内核技术突破、AI与数据库融合、产业数智化落地等核心议题，汇聚产学研各界精英共探行业发展新方向。
与往年不同，今年DTCC的会场里，AI几乎成了贯穿全场的关键词，数据库的边界正在被重新讲述——除了“AI for DB”、“Data+AI”等新增专场，大会还专门设置了“DB for AI”专场，崖山数据库（YashanDB）作为AI时代原生数据库行业先行者，携展位和演讲亮相本次盛会，全方位呈现AI时代崖山数据库的技术演进路径与全新探索成果。
AI重新定义数据库边界
从“程序+数据”走向“智能体+知识”
在DB for AI专场，崖山科技合伙人、崖山智能总经理王南带来了《软件的定义，从“程序+数据”走向“智能体+知识”》的主题分享，系统阐述了崖山对“AI 时代数据库往哪走”的思考。
分享从一个略显“反常识”的引子开始：在冯·诺依曼范式之下，数据库长期扮演的是“程序+数据”里的存储角色，本质仍是面向过程的计算；而AI 应用表达的是物理世界规则的推理计算，二者并非同一套逻辑。当软件的定义从“程序+数据”走向“智能体+知识”，数据库在软件版图中的位置，正在发生一次静默却深刻的位移。
王南指出，大脑的运行本质是物理世界规则的建模——无论HI还是AI，都是“推理能力→知识/规则→增强推理”的不断循环。人工智能已历经三次关键技术爆发，却在最后一次“大规模应用落地”前卡住：当前AI最缺的，不是更强的推理，而是“AI可理解的知识的表达、构建与检索”。他把这团困扰AI落地的“乌云”拆解得更为具体：
训练态：语料数量有限、质量参差不齐，物理世界90%以上的“暗知识”没有数字化记录；
推理态：私域数据壁垒、数据安全与监管、向量表达能力弱、语义在传输中丢失。
另一方面，在模型参数表达框架下，“逻辑”和“知识”被混为一谈——参数远远无法覆盖的、尚未被模型表达的大量动态知识，恰恰是实现通用生产的瓶颈。
由此，王南抛出崖山的核心主张：智能=模型表达的“逻辑”+ 独立记忆载体的“知识”。模型负责规则与推理，而知识应当被单独建模、存储和检索；知识不是喂给模型的原料，而是一套模型可理解、可存储、可检索的体系。围绕“知识怎么来、怎么用”，他勾勒出三条实现路径：
知识建模：无论是结构化数据（无需ETL导入即可映射转换）、非结构化数据（DOC/PDF/PPT/图片音视频的统一汇聚合并），还是存在于老师傅头脑中的“暗经验”都可以通过KDL描述语言、NLP等手段抽象成可被AI理解的语义模型与物理模型；
记忆检索：多模态异构数据统一存储，配合SQL混合检索与向量引擎，让智能体真正“记得住、找得到”；
知识引擎×智能体：将知识模型、记忆与上下文能力沉淀为引擎，支持企业智能体从“演示工具”走向“生产落地闭环”。
对于E级模型管不到、管不好的动态知识，数据库天然是最合适承接的载体。王南给出的判断是：数据库不应退化成AI时代的底层存储，关系模型也不会永远是唯一的统治形态——AI依赖的知识引擎，其存储结构将以多模态为主、关系数据为辅。数据库要向上探索“使能AI”的智能知识引擎，让GPU读得懂CPU时代沉淀下来的数据。
作为演讲的落点，他介绍了崖山正在构建的“通用大规模企业级智能体平台+智能知识引擎”：以知识模型、分层记忆体、上下文工程与安全栅栏为底座，将行业知识模板、数据建模与工作流能力沉淀为可复制的通用能力，面向制造、能源、金融、政务、医疗、教育、交通、服务、农业等场景开放，让知识与记忆真正成为AI落地企业的“记忆底座”，敬请期待后续对外AI产品发布。
会议进行时
欢迎来到崖山展位交流
除专场分享以外，崖山同步在大会设置了展位，与到场观众面对面交流。展台上，围绕数据库选型、迁移、升级与AI落地，崖山技术专家与众多行业从业者面对面交流对话——从“业务系统如何平滑迁移到国产数据库”，到“如何用知识引擎把存量数据变成AI可用的人力资产”，吸引了众多企业级用户、技术开发者、AI爱好者前来交流。
目前会议尚在进行中，欢迎到现场的小伙伴前往崖山展位与我们交流！除DB for AI专场外，在8月22日（今日）下午的《特定场景下的数据库管理与优化》专场，YashanDB资深技术顾问罗敏带来《从能跑到跑优：从适配走向深度重构的国产化之路》，从一线实践出发，分享国产化替代从“适配阶段”走向“深度重构阶段”的真实路径——如何评估原有系统，又如何让国产化平台真正解决遗留问题，欢迎前往收听。
从AI时代数据库角色的思辨，到真正把知识引擎落到企业生产，再到展位上一次次有来有回的务实交流，崖山希望与更多行业伙伴一起，让数据库在AI时代重新找到自己的位置！
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