数据融合：智能体时代企业AI规模化落地的核心引擎

TL;DR：

在AI与智能体浪潮下，企业级AI面临数据碎片化与集成复杂性挑战。甲骨文等巨头正通过多模态融合数据库，将异构数据一体化，这不仅是技术革新，更是推动AI从独立项目走向企业核心架构的关键策略，预示着数据范式与AI商业化路径的深层变革。

随着人工智能浪潮席卷全球，企业数字化转型的重心正从应用智能化迈向**“数据智能一体化”。传统意义上的数据管理体系在AI时代面临前所未有的挑战：数据形态日益多样化、智能体（Agent）应用对实时、融合数据的需求激增，以及AI落地中的安全与“幻觉”问题。甲骨文公司副总裁吴承杨强调，AI极大放大了数据的战略优势，而多模态数据融合**已成为企业级AI规模化落地的“至关重要”因素。¹ 这不仅是技术层面的演进，更是对未来企业架构、商业模式乃至产业生态的深远重塑。

数据基石的重构：AI时代的数据融合范式

长期以来，企业数据往往分散于各种异构系统：关系型数据库处理结构化数据，MongoDB存储JSON文档，Neo4J擅长图数据，各类IoT设备生成流式数据。这种分库分表、异构并存的模式，在传统业务流程中或许尚能勉强支撑，但在智能体驱动的AI时代，其固有的复杂性与低效率被无限放大。甲骨文中国区技术咨询部高级总监嵇小峰指出，

“若采用多个异构数据库，如MangoDB、MySQL、Neo4J等，数据整合的复杂性将远超处理能力。”

当需要对这些数据进行机器学习训练、RAG（检索增强生成）或智能体编排时，繁琐的数据抽取、格式转换、特征工程等步骤，不仅耗时耗力，更成为了AI项目“烂尾”的症结所在。¹

甲骨文提出的“融合数据库”概念，正是对这一困境的深刻回应。它突破了传统数据库单一数据模型的限制，旨在实现图数据、空间数据、向量数据、结构化数据与非结构化数据（如JSON）的底层一体化融合。例如，Oracle Database 23ai引入的AI Vector Search功能，允许企业安全地将文档、图像等非结构化数据与私有业务数据无缝结合进行搜索，而无需耗费大量资源进行数据迁移或复制²。这种一体化架构的核心在于：

• 多模态支持：原生支持向量处理、图数据分析、JSON文档管理等，避免了数据类型带来的系统割裂。
• 统一平台：所有数据汇聚于一个平台，简化了数据管道，降低了数据治理和集成的复杂性。
• 无限扩展性与内建安全性：为海量、多样化的AI训练和推理数据提供稳定可靠的基础，同时从数据库层面强化数据安全。

这种**从“数据孤岛”到“融合基石”**的范式转变，不仅提升了数据利用效率，更从根本上降低了AI应用开发的门槛和运维成本。

智能体时代的效率革命与架构演进

智能体是AI发展的下一阶段，其核心在于多步骤的自主决策与行动编排。吴承杨生动地对比道，如果使用传统开源数据库，智能体编排可能需要多达二十步，而借助于Oracle的融合数据库，这一过程可精简至四步。¹ 这种效率的提升，对于追求敏捷开发和快速迭代的智能体应用而言，具有颠覆性意义。

值得深思的是，当前许多企业在AI项目落地时，倾向于将现有数据抽取到外部，甚至“另起炉灶”搭建独立的AI平台，或过度依赖“数据中台”来解决异构数据集成问题。吴承杨对此直言不讳地指出，这往往是一种误区。

“AI 不应作为独立项目存在，而应融入整个系统架构。但AI难以融入的原因在于架构过于复杂：如果企业连十个数据库的整合、数据中台搭建以及安全管理都无法搞定，自然就无法将AI集成进来，这也是许多AI项目投入巨大却收效甚微，甚至烂尾的原因。”¹

这一观点深刻揭示了企业级AI落地失败的深层逻辑：问题不在AI本身，而在承载AI的底层数据架构。当代码生成主要由机器完成，智能体的控制逻辑日益由大模型主导时，传统“中间层”或“数据中台”试图解决所有问题的方案，可能反而增加了数据库结构的复杂性，阻碍了AI的深度集成与安全性保障。融合数据库的价值在于，它淡化了对复杂“中台”的依赖，通过一体化架构从根源上解决了多数据类型与技术架构的融合问题，使AI能够“自然融入系统”¹。

商业价值：从数据孤岛到AI赋能的乘数效应

从商业角度看，甲骨文的这一战略无疑是其保持增长势头的关键。根据其财报预测，整体云业务增长率将从2025财年的24%提升至2026财年的40%以上，全年营收有望达到574亿美元¹。这得益于其40多年在数据库领域积累的数据理解和成功的云转型战略。

融合数据库的商业价值体现在多个层面：

• 加速AI应用开发与部署：通过简化数据访问和集成，如Oracle APEX能够通过自然语言交互构建应用，甚至自动生成应用蓝图，并提供丰富的控件支持RAG和聊天机器人功能¹。这大幅缩短了AI项目的开发周期，降低了技术门槛。
• 提升企业运营效率：例如在工业设计、知识库构建、代码开发、邮件处理和流程优化等领域，结合生成式AI技术，能够实现全面创新，提高整体运营效率³。
• 解锁数据潜力：将散落在不同部门、不同系统中的海量数据汇聚并结构化，使得原本难以挖掘的数据价值得以释放，为企业决策提供更全面、准确的洞察。特别是将向量化数据通过Oracle GoldenGate等技术进行集成，结合LangChain等开发框架，支持企业客户通过自然语言与数据库交互，极大提升了数据利用的便捷性¹。
• 吸引AI时代的开发者生态：提供对主流AI开发框架（如LangChain）的兼容性API，内置RAG框架服务和加速开发包⁴，旨在构建一个对AI开发者友好的数据库生态，从而巩固其在企业级市场的领导地位。

这种对“一体化”和“融合”的执着，正是甲骨文在智能体时代构建其企业服务垂域大模型，提供大模型基座、垂域大模型和智能体应用一体化解决方案⁵的核心竞争力。

风险与伦理：AI安全与“幻觉”的深层考量

然而，AI的飞速发展也伴随着不容忽视的风险，尤其是数据访问安全与大模型“幻觉”问题。嵇小峰强调，

“安全问题在 AI 应用时代的重要性再怎么强调都不为过。”¹

在AI时代，大模型可能生成数千行代码，其复杂性和不透明性使得开发人员难以逐行审查，传统三层架构下的权限控制和业务逻辑透明度面临挑战。更甚者，智能体的控制逻辑由大模型主导，其行为走向对开发人员和业务人员而言，并非完全透明。这种**“黑箱”效应**对企业的数据安全和业务可控性构成了潜在威胁。融合数据库通过在底层提供内建安全机制，能够更好地管理和控制数据访问权限，为AI应用提供更可靠的安全保障。

对于大模型普遍存在的“幻觉”问题，吴承杨提供了一个务实的解决方案：将多学科、多种数据类型的分析与大模型生成的内容相结合，可以显著提高结果的准确率。

“大语言模型的幻觉是其自身带来的，无法从根本上解决。但在企业级应用中，通过对多种数据的分析，最终可以将准确率从70%提升到90%，甚至更高。在企业级应用中，90%的准确率是一条基本线，如果达不到这一标准，就不会有人使用。”¹

如果这些多源异构数据都能存储在融合数据库中，那么解决“幻觉”问题就变得相对简单和高效。这不仅是技术层面的优化，更是对AI伦理和可靠性的一种实践性回答。

展望：融合数据库如何重塑企业智能未来

当前，多种数据类型、技术架构和负载的融合已是大势所趋。甲骨文的战略洞察揭示了一个核心趋势：AI的规模化落地，其瓶颈不再仅仅是模型能力本身，而是数据基础设施的适应性与前瞻性。未来的企业智能系统将不再是独立AI模块的堆砌，而是深度融合了AI能力的统一数据平台。

这种融合趋势将带来：

1. “AI原生”架构的普及：数据库将不仅仅是数据的存储层，而是内嵌AI能力，直接支持向量搜索、实时RAG和智能体编排的核心引擎。
2. 数据专业角色再定义：数据工程师和AI工程师之间的界限将日益模糊，他们需要更深入地理解彼此领域，共同构建融合数据解决方案。
3. 行业壁垒的消解与重构：那些能提供一体化、端到端AI数据解决方案的厂商，将在市场竞争中占据优势，促使整个产业生态向“融合”方向演进。
4. 人机协作新范式：随着AI辅助开发工具（如APEX）的普及和智能体对底层数据的直接访问，软件开发的效率和模式将发生根本性变革，人类开发者将更多地聚焦于高层设计与创新。

最终，数据融合的深层意义在于，它为企业构建了一个更加智能、安全、敏捷的数字化神经系统。在这个系统中，数据不再是静态的资产，而是流动的血液，驱动着AI智能体的每一次思考和行动，从而真正释放AI的“乘数效应”³，推动企业乃至整个社会迈向一个更高效、更智能的未来。

引用

• 数据融合
• 企业AI
• 智能体
• 数据库技术
• AI安全