随着大模型应用由一般场景向企业更核心的场景延伸，数据库与人工智能的融合已成为行业演进的重要方向。我国数据库学科带头人、中国人民大学信息学院教授王珊在发布会上表示，人工智能正深刻重塑数据库技术体系，AI时代，数据库既要保证数据存得准、算得对，也要为大模型理解业务提供依据。

从当前实践看，制约主要来自三个方面：业务语义缺失、数据格式不适配、权限与审计断层。

10月30日，中电科金仓（北京）科技股份有限公司（以下简称电科金仓）在北京发布KES AI数据库。本次发布的KES AI数据库把AI能力深度植入数据库内核——数据在库内存储、语义在库内维护、推理数据（向量、图）在库内生成、安全在库内保障，让企业数据不必离开数据库，即可支撑AI应用全链路高效、安全落地。

库内语义，让数据可理解

行业统计显示，全球90%以上的数据位于私域，其中68%从未被分析利用。问题不在于数据存储与计算能力不足，而在于数据缺少语义描述——模型难以从字段与记录判断其业务含义。以字段“客户”为例，它可能指向最终使用用户，也可能指向签约的法人组织，模型无法自行判别。