PolarDB迎来重大升级：AI能力深度融入数据库核心

2026年1月20日，阿里云在2026 PolarDB开发者大会上正式发布全新一代云原生数据库PolarDB的重磅升级——AI数据湖库（Lakebase）及相关原生AI能力。此次升级并非简单叠加AI功能，而是从存储、查询、推理到服务架构全面重构，让数据库不再只是“存数据、查数据”的工具，而是成为支撑智能应用落地的底层引擎。

湖库一体，打破数据孤岛

新推出的Lakebase采用“湖库一体”架构，首次在数据库内实现结构化数据（如表格）、半结构化数据（如JSON、XML）与非结构化数据（如图片、文档、日志）的统一存储与管理。用户无需再将数据从数据库导出到独立的数据湖系统，也无需在多个平台间来回同步。通过IO与带宽优化，数据读取速度提升最高达40%，特别适合需要实时分析海量日志、客服录音、遥感图像等混合数据的场景，如金融风控、智能客服、工业质检等。

SQL里直接做语义搜索，不用再搭向量数据库

过去，开发者要实现“用自然语言查数据”，往往需要同时部署关系型数据库和向量数据库，再写复杂逻辑做数据同步。现在，PolarDB直接在SQL中支持向量检索和全文检索的混合查询。例如，你可以在一条SQL里同时搜索“最近三个月销售金额大于10万的客户”和“客户反馈中提及‘物流慢’的评论”，系统自动关联语义与关键词，返回精准结果。这项能力已在国内某大型连锁零售企业落地，用于实时分析门店客诉与销售数据，响应速度从小时级缩短到秒级。

模型在库内跑，数据不出门

为保障数据安全与合规，PolarDB支持在数据库内部直接运行轻量级AI模型（In-DB Inference），无需将数据导出到外部AI平台。比如银行可在数据库内完成客户信用评分模型的推理，政府单位可对敏感政务文档进行关键词识别与分类，全程数据不离开数据库边界。同时，系统引入长短时记忆机制，让模型能记住用户历史查询习惯，自动优化后续响应——这在客服工单自动分类、智能报表生成等场景中已稳定运行超一年。

为智能体（Agent）打造的后端基建

面向AI Agent开发，PolarDB提供开箱即用的托管服务：多租户隔离、Serverless弹性扩缩、API自动暴露。开发者不再需要自己搭建微服务、配置Kubernetes、管理连接池。只需调用几个标准接口，就能让AI Agent直接访问数据库、读写数据、触发流程。目前，已有超过200个垂直行业应用基于该能力快速上线，包括法律文书助手、医疗问诊辅助、制造业设备预测性维护等，平均开发周期缩短60%。

真实落地，不是概念演示

截至目前，PolarDB全球用户已突破2万家，部署规模超300万核，覆盖全球86个可用区。在金融领域，某国有大行用其替代了原有Oracle集群，年节省硬件成本超8000万元；在汽车行业，某头部车企通过Lakebase整合了2000万辆车的行驶数据、维修记录与用户语音反馈，实现故障预测准确率提升35%；在政务云平台，多地政府已用该系统统一管理市民档案、社保记录与信访文本，实现“一库通查、安全可控”。

阿里云资深副总裁李飞飞表示：“我们不再强调‘AI数据库’这个标签，而是看它能不能真正帮客户解决问题。如果一个系统能让工程师少写30%的代码、让数据安全不妥协、让响应快到用户感觉不到延迟——那它就是好用的数据库。”