2024 年上半(ban)年，中(zhong)國(guo)分布(bu)式事務數(shu)據(ju)庫(ku)市場(chang)規模(mo)飆升至1.5億美元(yuan)，同(tong)比增長 18.5%，彰顯出其強(qiang)大的發展勢能。其中(zhong)，本地部署(shu)市場(chang)規模(mo)達 1.4 億美元(yuan)，占比 38.8% ，這一(yi)數(shu)據(ju)反映(ying)出在(zai)金融(rong)、醫療等對數(shu)據(ju)安全與(yu)可控性要(yao)求極(ji)高的領域(yu)，本地部署(shu)憑借其天然的安全性優(you)勢，正成為眾(zhong)多(duo)企業的首(shou)選。這些行業的核心數(shu)據(ju)關乎國(guo)計民生(sheng)，一(yi)旦出現安全問題，后果(guo)不堪設想，因此對數(shu)據(ju)的自主(zhu)掌控和安全防護極(ji)為重視(shi)，加速了國(guo)產(chan)化進程。

 中科基大數據研(yan)究院王(wang)飛院長曾深刻指出(chu)：“AI 生成式(shi)技(ji)(ji)術(shu)將重構生產效率，企業(ye)需以高(gao)鐵速(su)度適應(ying)技(ji)(ji)術(shu)變(bian)(bian)(bian)革。” 這句話生動地描繪(hui)了 AI 技(ji)(ji)術(shu)對(dui)企業(ye)的(de)深遠影響，以及企業(ye)在這場技(ji)(ji)術(shu)變(bian)(bian)(bian)革中應(ying)有的(de)緊迫感。在這個快(kuai)速(su)變(bian)(bian)(bian)化的(de)時代，企業(ye)若不(bu)能及時跟上技(ji)(ji)術(shu)發展的(de)步伐(fa)，就(jiu)如同逆水行舟，不(bu)進則(ze)退(tui)。

技(ji)術突圍(wei)：中科(ke)基的(de)三大核心(xin)競(jing)爭力

01

分布式(shi)存儲(chu)與智能分析一(yi)體化

  中(zhong)科基大(da)(da)數(shu)據(ju)作為國產分(fen)布式 AI 數(shu)據(ju)庫領域(yu)的(de)(de)佼佼者，以(yi)其(qi)卓越的(de)(de)技(ji)術(shu)實(shi)力(li)在行業中(zhong)嶄露(lu)頭角。自主研發的(de)(de)分(fen)布式數(shu)據(ju)庫堪(kan)稱其(qi)技(ji)術(shu)皇冠上的(de)(de)明珠(zhu)，它創新性(xing)地融合了全文(wen)檢索、關(guan)鍵詞(ci)矩陣存儲(chu)及(ji)倒排索引(yin)技(ji)術(shu)，宛如一位強大(da)(da)的(de)(de)數(shu)據(ju) “收納大(da)(da)師(shi)”，能夠(gou)輕松應對(dui)高(gao)達PB級(ji)別(bie)的(de)(de)海量(liang)數(shu)據(ju)存儲(chu)與處(chu)理(li)任(ren)務。在實(shi)際應用中(zhong)，這種(zhong)強大(da)(da)的(de)(de)處(chu)理(li)能力(li)體(ti)現(xian)得淋漓盡致。某(mou)金融機構(gou)在面對(dui)海量(liang)的(de)(de)交易數(shu)據(ju)時，中(zhong)科基數(shu)據(ju)庫憑(ping)借其(qi)獨(du)特(te)的(de)(de)技(ji)術(shu)架構(gou)，實(shi)現(xian)了分(fen)鐘級(ji)的(de)(de)數(shu)據(ju)更新與實(shi)時分(fen)析，讓該金融機構(gou)能夠(gou)及(ji)時掌握(wo)市場動態，為投資決策(ce)(ce)提(ti)供了精準的(de)(de)數(shu)據(ju)支持，有效提(ti)升(sheng)了決策(ce)(ce)效率和準確性(xing)。

 中科基(ji)(ji)的(de)專(zhuan)利 “基(ji)(ji)于全文檢索(suo)(suo)分(fen)布(bu)式海(hai)量文本(ben)(ben)的(de)存(cun)儲(chu)方法(fa)” 更是為(wei)其技(ji)術優勢提(ti)(ti)(ti)供了(le)(le)堅實的(de)法(fa)律保障。這一(yi)專(zhuan)利技(ji)術打破了(le)(le)傳統數(shu)據(ju)庫在(zai)性(xing)能(neng)上的(de)重重束縛，如同為(wei)數(shu)據(ju)庫插(cha)上了(le)(le)一(yi)對 “高速翅(chi)膀”，大幅提(ti)(ti)(ti)升(sheng)了(le)(le)數(shu)據(ju)的(de)存(cun)儲(chu)和(he)檢索(suo)(suo)效率(lv)。傳統數(shu)據(ju)庫在(zai)處理海(hai)量文本(ben)(ben)數(shu)據(ju)時，常(chang)(chang)常(chang)(chang)會(hui)因為(wei)數(shu)據(ju)量的(de)龐大而(er)陷入 “卡頓”，檢索(suo)(suo)速度慢、效率(lv)低，嚴重影響企(qi)業(ye)(ye)的(de)業(ye)(ye)務開(kai)展。而(er)中科基(ji)(ji)的(de)這一(yi)專(zhuan)利技(ji)術，通過(guo)獨(du)特(te)的(de)關鍵詞矩陣存(cun)儲(chu)和(he)倒排(pai)索(suo)(suo)引技(ji)術，能(neng)夠(gou)快(kuai)速定位和(he)提(ti)(ti)(ti)取所需數(shu)據(ju)，為(wei)企(qi)業(ye)(ye)提(ti)(ti)(ti)供了(le)(le)一(yi)把(ba)高效挖(wa)掘數(shu)據(ju)價值的(de) “利器”，使(shi)企(qi)業(ye)(ye)在(zai)數(shu)據(ju)驅動的(de)時代能(neng)夠(gou)搶占先機。

在(zai)(zai) AI 原(yuan)生(sheng)架(jia)構方面(mian)，中科基(ji)同(tong)樣展現(xian)出了非凡的(de)(de)(de)創新實(shi)力。其擁有的(de)(de)(de) AIGC 語境下的(de)(de)(de)搜索方法專利，為數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)庫賦予(yu)了智能的(de)(de)(de) “大腦”，使其能夠對(dui)多(duo)模(mo)態數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)進行精(jing)準的(de)(de)(de)智能解析與路徑優化。通過支(zhi)持(chi)廣(guang)度(du)優先、啟(qi)發式搜索等多(duo)樣化算(suan)法，數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)庫在(zai)(zai)面(mian)對(dui)復(fu)雜(za)的(de)(de)(de)數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)查(cha)(cha)詢需(xu)求時(shi)，就像(xiang)一(yi)位經驗豐富的(de)(de)(de)向導(dao)，能夠迅速找(zhao)到最優路徑，高效(xiao)地(di)檢(jian)索出所需(xu)數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)，查(cha)(cha)詢效(xiao)率提升了 30% 以上(shang)。在(zai)(zai)智能安(an)防(fang)領域，面(mian)對(dui)海(hai)量的(de)(de)(de)視頻監(jian)控數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)、人員信(xin)息數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)等多(duo)模(mo)態數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)，中科基(ji)數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)庫能夠快速準確地(di)進行分(fen)析和(he)檢(jian)索，實(shi)現(xian)對(dui)異常行為的(de)(de)(de)實(shi)時(shi)預警和(he)精(jing)準識別，為安(an)防(fang)工作提供了強大的(de)(de)(de)技術支(zhi)持(chi)，大大提升了安(an)防(fang)系統的(de)(de)(de)智能化水平(ping)和(he)響應速度(du)。

此外，中科(ke)基(ji)數據庫還緊密結合 AI 模型訓(xun)練，實(shi)現了資(zi)源(yuan)分(fen)配(pei)的(de)(de)智(zhi)(zhi)能(neng)化。它(ta)就像一位(wei)智(zhi)(zhi)能(neng)的(de)(de) “管(guan)家”，能(neng)夠(gou)根據數據處理任務的(de)(de)實(shi)時需求，自(zi)動優(you)化資(zi)源(yuan)分(fen)配(pei)，合理調配(pei)計(ji)算資(zi)源(yuan)、存儲資(zi)源(yuan)等(deng)，避免了資(zi)源(yuan)的(de)(de)浪費和閑置，有(you)效降(jiang)低了企(qi)業的(de)(de)運維(wei)成(cheng)本。某(mou)大(da)型企(qi)業在使用(yong)中科(ke)基(ji)數據庫后，運維(wei)成(cheng)本大(da)幅(fu)降(jiang)低，同時數據處理效率(lv)和質量(liang)卻得到了顯著提升，真正實(shi)現了降(jiang)本增(zeng)效的(de)(de)目標。

在(zai)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)安全(quan)(quan)與合規方面，中科基始終(zhong)堅守(shou)底線(xian)，采(cai)用了(le) “法(fa)律 + 技術” 雙軌制的(de)(de)保(bao)(bao)障模式，為數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)安全(quan)(quan)筑(zhu)起了(le)一道(dao)堅不(bu)可摧(cui)的(de)(de) “堡壘”。針對醫療、金融等高(gao)敏(min)(min)感行業，數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)安全(quan)(quan)關乎企業的(de)(de)生死存(cun)亡和客(ke)(ke)戶(hu)(hu)的(de)(de)切身利益，一旦出現(xian)安全(quan)(quan)漏洞，后果不(bu)堪設想。中科基通過先(xian)進(jin)的(de)(de)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)脫敏(min)(min)、加密標(biao)記技術，對敏(min)(min)感數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)進(jin)行層(ceng)層(ceng) “偽裝” 和加密保(bao)(bao)護，確保(bao)(bao)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)在(zai)存(cun)儲(chu)、傳輸和使用過程中的(de)(de)安全(quan)(quan)性，讓企業和客(ke)(ke)戶(hu)(hu)能夠安心。同時(shi)，結合區塊鏈存(cun)證技術，中科基為數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)確權提供了(le)可靠的(de)(de)保(bao)(bao)障，就像給數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)貼上了(le)獨一無二(er)的(de)(de) “數(shu)(shu)字身份證”，確保(bao)(bao)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)的(de)(de)來源可追溯、所有權明(ming)確，有效避(bi)免了(le)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)糾紛和侵(qin)權問題。

王飛院長強(qiang)調：“數據(ju)(ju)治理需透明(ming)化與合(he)規化并(bing)行，技(ji)(ji)術(shu)手(shou)段是(shi)隱私保護的(de)(de)(de)基(ji)(ji)石。” 中科(ke)基(ji)(ji)深知，只有在(zai)確保數據(ju)(ju)安全(quan)合(he)規的(de)(de)(de)前提下，才能(neng)贏得客戶的(de)(de)(de)信任，為(wei)企(qi)業的(de)(de)(de)長期發展(zhan)奠定堅實的(de)(de)(de)基(ji)(ji)礎。在(zai)實際應用中，中科(ke)基(ji)(ji)的(de)(de)(de)安全(quan)合(he)規技(ji)(ji)術(shu)底座得到(dao)了(le)(le)廣泛的(de)(de)(de)認(ren)可和應用。某醫(yi)療企(qi)業在(zai)使(shi)用中科(ke)基(ji)(ji)數據(ju)(ju)庫后，成功(gong)通過(guo)了(le)(le)嚴格的(de)(de)(de)行業安全(quan)審計，確保了(le)(le)患者醫(yi)療數據(ju)(ju)的(de)(de)(de)安全(quan)和合(he)規使(shi)用，提升了(le)(le)企(qi)業的(de)(de)(de)社會(hui)形象和公(gong)信力。

中科(ke)基(ji)大數據深諳 “通(tong)用技術 + 垂直場(chang)景” 的融合邏輯，摒棄 “一刀切(qie)” 的粗放式(shi)賦能，而是針對不同行(xing)業(ye)(ye)的數據特(te)性與(yu)業(ye)(ye)務(wu)痛點，打造 “行(xing)業(ye)(ye)專屬(shu)解決(jue)方案矩(ju)陣”。

行業需求深度解碼：從數據規律到業務語言的翻譯器

中科基組建了由行業專家、數據科學家、產品經理構成的 “鐵(tie)三(san)角”  團隊，深入調研(yan)了多(duo)個(ge)重點行業（政務、金融、制造、醫療等）的核(he)心(xin)訴求：

●金融行業：面對高頻交(jiao)(jiao)易(yi)、實(shi)時(shi)風控(kong)的需求，推出 “分(fen)布式實(shi)時(shi)交(jiao)(jiao)易(yi)數(shu)據庫 + 智(zhi)能反欺(qi)詐模型(xing)” 組合方案(an)，支持(chi)每秒百萬級交(jiao)(jiao)易(yi)處理(li)，延(yan)遲控(kong)制在 50ms 以內，同時(shi)通過聯邦(bang)學習技術實(shi)現跨機(ji)構數(shu)據 “可(ke)(ke)用不可(ke)(ke)見”，某(mou)城商行(xing)引入(ru)后交(jiao)(jiao)易(yi)清(qing)算效率(lv)提升 40%，風控(kong)誤報率(lv)下降 35%；

●醫(yi)療領(ling)域：針(zhen)對(dui)電(dian)子病(bing)歷結(jie)構化處理(li)、影像數(shu)據(ju)歸(gui)檔(dang)等(deng)需求，開(kai)發(fa)  “醫療級(ji)(ji)分布式文(wen)檔(dang)數(shu)據(ju)庫”，支持 DICOM 影像文(wen)件秒級(ji)(ji)檢索與調閱(yue)，結(jie)合自(zi)然語言處理(li)技術自(zi)動提取(qu)病(bing)歷關鍵信息，某三甲醫院應用后，臨(lin)床數(shu)據(ju)查詢時間從 10 分鐘縮(suo)短至 30 秒，數(shu)據(ju)合規存儲成(cheng)本(ben)降低 60%；

●制造業：針對(dui)工業物聯(lian)網設(she)備的海量時(shi)(shi)(shi)序數據，推出 “分布式時(shi)(shi)(shi)序數據庫 + 設(she)備健康度預(yu)測模(mo)型”，實時(shi)(shi)(shi)采集(ji)機(ji)床、傳感器等設(she)備的振動、溫度數據，通過機(ji)器學(xue)習提前 72 小時(shi)(shi)(shi)預(yu)警設(she)備故障(zhang)。

產品體系模塊化構建：“1平臺+N產品+4服務”的積木式賦能

        中科(ke)基大數據以自(zi)主研發的基于國產化的實時分析型AI數據庫為數智基座，搭建起各(ge)行業(ye)的信(xin)息(xi)大腦，搭配(pei) 4 類標準化服務(wu)（咨詢(xun)規劃、實施(shi)部(bu)署、培訓運維、定制開(kai)發），形成可靈活(huo)組合的 “數字工(gong)具箱”：

基(ji)礎模(mo)塊：支持(chi)文(wen)本、時序、圖、向(xiang)量等(deng)多模態數據存儲的通用數據庫引擎，適配 90% 以(yi)上(shang)的企業級數據場(chang)景；

行(xing)業插件：針(zhen)對(dui)新聞媒(mei)體(ti)(ti)的  “輿情(qing)監測分(fen)析(xi)套件”（支持實時抓取全網10萬(wan)+ 媒(mei)體(ti)(ti)數據(ju)源(yuan)，分(fen)鐘級生成情(qing)感分(fen)析(xi)報告(gao)）、針(zhen)對(dui)政務(wu)領域(yu)的 “數據(ju)共(gong)享交換(huan)平臺”（符(fu)合國家(jia)政務(wu)數據(ju)目(mu)錄標準，實現(xian)跨部門數據(ju)安全共(gong)享）等；

服務生態：推出 “輕(qing)量化上云(yun)計劃(hua)”，為中小企業(ye)提(ti)供 “快速(su)部署  +免(mian)費運維” 服(fu)務，通過遠程托管式(shi)數據庫服(fu)務，將企業(ye) IT 人力成本降低 50% 以上；

標桿案例：從“單點突破”到“行業復制”

中科基大數(shu)據(ju)的技(ji)術研(yan)發(fa)團隊(dui)扎根大數(shu)據(ju)、人(ren)工智能領(ling)域(yu)超20年，其垂直深耕策略已在多個領(ling)域(yu)打造 “現象級” 標桿：

●政務場景：為某城市搭建 “城市運行數字孿生平臺”，整合交通、氣象、應急等30+部門數據，通過分布式數據庫實現萬億級數據的秒級檢索，支撐疫情期間的人員流動實時監測與物資調度優化，相關經驗已在多個地級市復制；（【智慧行業(ye)解(jie)決方案】中科(ke)基大數據：智慧+政府，開啟城市運(yun)管新模式(shi)！）

●雙碳領域：為某園區構建   “零(ling)碳智慧管理系(xi)統”，在原(yuan)有能源監控的基礎(chu)上，增加(jia)了綜(zong)合(he)能源管(guan)理(li)、碳管(guan)理(li)及碳業務(wu)應用的功能。使用綠色能源部分(fen)替代現有能源，利用大數據輔助傳統能源和新能源趨(qu)勢分析，基于目標進行能源算法調優，優化各用能環節，實現多能源互濟互補，節能降耗，從而實現綜合能耗的下降。（「智(zhi)慧(hui)行業解決方案」智(zhi)慧(hui)+園區，開拓區域綠色發展新思路）

02

開放協同戰略，共筑全鏈路產業生態

中(zhong)科基大數(shu)據(ju)深知，在當今的(de)(de)數(shu)字化時代(dai)，開(kai)放協(xie)同是實現創新發展的(de)(de)必由之路。因此，中(zhong)科基積極(ji)與(yu)華為(wei)、騰訊等頭部企業(ye)(ye)展開(kai)深度合作，攜手推(tui)動(dong)專有云與(yu)邊緣計算(suan)生態建設。在與(yu)華為(wei)的(de)(de)合作中(zhong)，雙方充分(fen)發揮各(ge)自的(de)(de)技(ji)術優勢，將(jiang)中(zhong)科基的(de)(de)分(fen)布式 AI 數(shu)據(ju)庫與(yu)華為(wei)的(de)(de)云計算(suan)技(ji)術相結合，為(wei)客戶提供更加(jia)高效、穩定的(de)(de)數(shu)字化解決(jue)方案(an)。同時，中(zhong)科基還積極(ji)踐行(xing) “硬件 + 算(suan)法” 雙輪驅動(dong)模式，例如通(tong)過多模態傳感器(qi)與(yu)數(shu)據(ju)庫的(de)(de)緊密聯(lian)動(dong)，實現了(le)數(shu)據(ju)的(de)(de)實時采集(ji)與(yu)分(fen)析。這種創新模式幫助傳統產業(ye)(ye)打破了(le)數(shu)據(ju)孤島，實現了(le)生產要(yao)素全鏈路數(shu)字化，為(wei)企業(ye)(ye)的(de)(de)智能(neng)化轉型提供了(le)強大的(de)(de)技(ji)術支持。

        此外，中(zhong)科(ke)(ke)基(ji)大(da)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)還將(jiang)積極探索(suo)(suo)向量(liang)搜(sou)索(suo)(suo)、多模(mo)一(yi)體(ti)化(hua)(hua)查(cha)(cha)詢(xun)(xun)等前沿技(ji)(ji)術(shu)(shu)。向量(liang)搜(sou)索(suo)(suo)技(ji)(ji)術(shu)(shu)在處理(li)(li)非(fei)結(jie)構化(hua)(hua)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)，如圖像、文本、音(yin)頻等方面具(ju)有獨特的(de)(de)(de)優勢(shi)，能(neng)(neng)(neng)夠(gou)實(shi)現(xian)更精(jing)準(zhun)、更高(gao)效(xiao)的(de)(de)(de)搜(sou)索(suo)(suo)和(he)匹配。中(zhong)科(ke)(ke)基(ji)大(da)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)將(jiang)致力(li)(li)于將(jiang)向量(liang)搜(sou)索(suo)(suo)技(ji)(ji)術(shu)(shu)與分布式 AI 數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)庫相(xiang)結(jie)合，為用戶(hu)提(ti)供更強大(da)的(de)(de)(de)非(fei)結(jie)構化(hua)(hua)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)處理(li)(li)能(neng)(neng)(neng)力(li)(li)。多模(mo)一(yi)體(ti)化(hua)(hua)查(cha)(cha)詢(xun)(xun)技(ji)(ji)術(shu)(shu)則能(neng)(neng)(neng)夠(gou)讓用戶(hu)在一(yi)個(ge)查(cha)(cha)詢(xun)(xun)中(zhong)同時處理(li)(li)多種類(lei)型的(de)(de)(de)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)，打(da)破(po)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)之間的(de)(de)(de)壁(bi)壘(lei)，實(shi)現(xian)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)的(de)(de)(de)深度融合和(he)綜合分析(xi)。中(zhong)科(ke)(ke)基(ji)大(da)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)將(jiang)投入(ru)大(da)量(liang)的(de)(de)(de)研發資源，攻克多模(mo)一(yi)體(ti)化(hua)(hua)查(cha)(cha)詢(xun)(xun)技(ji)(ji)術(shu)(shu)中(zhong)的(de)(de)(de)關鍵難題，提(ti)升其性能(neng)(neng)(neng)和(he)穩定性，為用戶(hu)提(ti)供更加(jia)便(bian)捷(jie)、高(gao)效(xiao)的(de)(de)(de)查(cha)(cha)詢(xun)(xun)體(ti)驗。中(zhong)科(ke)(ke)基(ji)的(de)(de)(de)目標(biao)是通過這些技(ji)(ji)術(shu)(shu)的(de)(de)(de)創新和(he)突(tu)破(po)，為用戶(hu)帶(dai)來更快(kuai)速(su)、更智能(neng)(neng)(neng)的(de)(de)(de)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)服務(wu)。

在市場布局上，中(zhong)科基大數據將聚(ju)焦金融、醫療等本地化需求強烈的領(ling)域，持續深耕細作，并積極響應   “新質生產力” 政(zheng)策，向交(jiao)通、能源、低空經濟(ji)等新基建領域延伸。這些領域是國家經濟發展的重要支柱，也是數字化轉型的重點方向。中科基大數據將充分發揮其技術優勢，為交通、能源等領域的企業提供先進的分布式 AI 數據庫解決方案，助力其實現智能化管理和運營。在交通領域，中科基可以為智能交通系統提供數據存儲和分析服務，支持交通流量監測、智能調度、自動駕駛等應用。通過對交通數據的實時分析和處理，優化交通資源配置，提高交通效率，減少交通擁堵和事故發生。在能源領域，中科基可以為能源企業提供能源數據管理和分析平臺，支持能源生產、傳輸、分配和消費的智能化管理。通過對能源數據的深入挖掘和分析，實現能源的優化利用和節能減排，推動能源行業的可持續發展。