持續推進“人工智能+”行動
2025 年《政府工作報告》提出，“持續推進‘人工智能+’行動，將數字技術與制造優勢、市場優勢更好結合起來”。由此可見政策對人工智能技術發展的持續推動和助力，人工智能已經從概念提出邁向深度應用與全面發展的新階段，在國家發展戰略中的地位愈發重要。
AI 推動數據庫技術智能化
在達夢數據的生態體系中，人工智能算法已經深度嵌入到了數據庫的核心功能中。例如，通過 AI 優化查詢引擎，使得復雜 SQL 查詢的效率大幅提升；通過 AI 驅動的資源調度策略，達夢數據數據庫能夠在動態負載環境中實現最佳性能。另一方面，在 AI 模型訓練中，達夢數據的高并發架構不僅能夠應對海量數據的快速讀取，能在多租戶環境下確保資源的最優分配，這讓 AI 的訓練過程不再因為底層數據傳輸的瓶頸而受限，為 AI 模型的實時學習與動態推理提供了不可或缺的能力。
這種雙向賦能的關系，使數據庫從傳統的工具角色躍升為智能化的協作者，為企業提供的不僅是存儲能力，更是洞察能力和決策支持。
達夢數據+ AI技術 ，開啟智能調參
早在 2023 年，達夢數據布局了人工智能特別是大模型領域，達夢數據啟云數據庫智能運維平臺就是基于 LLaMA3.x、QWen2.5 等通用大模型做模型微調，在參數優化、 SQL 生成與優化、數據探查、行業領域大模型方面的研發成果。特別是性能調優，AI 自動優化數據庫參數，能解決人工調參效率低、難度高的問題。
參數優化
平臺最早開始研發的能力，通過算法模型對達夢數據 dm_ini 參數的認知、學習，對多類生產環境的適應，此能力在 TPC-C 基準測試中，調優能力實現了超越原廠 DBA 人員 5% 左右的性能提升。
SQL生成與優化
此能力是改變數據庫管理的新形式，僅通過自然語言描述，DMSQL 大模型的處理，便可為用戶產生優質 SQL，極大降低了數據庫 SQL 編寫和使用門檻。
一切為了 AI 時代筑基
達夢數據正在持續推進人工智能技術與數據庫管理的深度融合創新，在根因分析、故障檢測、行業領域大模型等技術上加大投入。未來，達夢數據啟云數據庫云服務系統將會變成 AI 賦能的云數據庫，與 AI 深度集成后，打造基于 AI 的預測性運維（分析時序數據，提前預警故障），完善自然語言查詢功能，降低非技術用戶的使用成本，復雜運維也能輕松搞定。
根因分析
通過對故障的回溯，對故障前后的數據、日志、調用情況進行收集，建立算法模型，基于以上進行綜合分析，產生故障樹，分析出錯誤的前因后果，提出修復故障的建議解決方案。
故障預警/預測
基于 DM 指標、慢 SQL、日志等數據，建立時序模型，對可能出現的故障進行提前預測/預警，幫助用戶提前規避風險。同時，可以對數據庫實例的整體運行狀況進行全面檢查，識別部署、架構、配置、安全、性能、網絡、監控、告警等方面的問題和風險，并提供健康診斷報告和優化建議。
數據探查
通過接入各種數據源，AI 學習各類庫表知識， AI 算法自動檢測數據中的趨勢、異常值和隱藏模式，用戶可以用自然語言查詢數據，直觀展現數據結構和關系，系統自動生成 SQL 查詢、生成各類數據報表/報告。
行業領域大模型建設
目前市面上眾多通用大模型對垂直細分領域理解不夠深入，例如公安行業的案件處理、人員管理等，需要深入學習挖掘隱式知識，為此需建設專注于該行業領域的大模型，更好的理解和處理相關領域的知識，滿足對應業務。
人工智能技術的每一次突破，無論是生成一個龐大的語言模型，還是驅動業務流程的實時優化，都需要依賴堅實的數據基礎設施。數據庫，從未像今天這樣重要。它不僅是 AI 存儲和調用數據的工具，更是 AI 技術融合的重要平臺。
面對數據與智能的融合，達夢數據展現出非凡的技術前瞻性，致力于為用戶提供靈活、高效且安全的智能數據庫服務，在不斷創新中塑造我們的數智未來。
