数据与AI的深度融合，正在改写技术应用规则
在大模型浪潮席卷全球的今天，一个关键问题摆在所有企业和开发者面前：如何让数据与AI真正“对话”？当传统数据库难以应对海量多模态数据和实时AI处理需求时，阿里云瑶池数据库以一场静悄悄的革命给出了答案。
进化之路：从机器学习到大模型时代的数据基础设施变革
曾几何时，机器学习还只是数据科学家的专属领域，需要复杂的数据预处理和特征工程。随着大模型时代的到来，数据已成为生成式AI的核心资产。阿里云智能集团副总裁李飞飞强调，在大模型时代，企业迫切需要更高效的数据管理系统，而多模处理和实时分析能力将成为关键。
这一需求变化推动了数据库技术的根本性变革。传统数据库架构在面对非结构化数据激增和实时AI推理需求时显得力不从心。阿里云瑶池数据库正是洞察到这一趋势，通过Data+AI双轮驱动战略，构建了面向未来的智能数据平台。
瑶池的Data+AI武器库：人人都能驾驭AI的三大利器
1. 多模数据管理平台：打破数据边界
阿里云推出的瑶池数据库最新创新——DMS：OneMeta+OneOps多模数据管理平台，集成了数据和AI的功能，提供“搭积木”般便利的使用体验。该平台特别适应于多云多端环境，为企业用户提供跨环境、跨引擎、跨实例的统一治理，支持多种数据源，显著提升业务决策效率。
这一平台通过统一、开放的元数据服务实现不同数据系统的互通，打破了传统数据管理的边界，支持数据来源和处理方式的无限结合。无论是游戏公司的实时玩家行为分析，还是电商平台的智能推荐系统，都能在这一平台上找到高效解决方案。
2. In-DB AI：让AI贴近数据
阿里云瑶池数据库迎来重大升级——核心产品全面支持In-DB AI。通过内嵌 “模型即算子” 能力，让AI距离数据更近。用户无需移动数据，即可在数据库内部完成模型部署至推理的全流程，实现用户数据内循环、不出域，显著提升推理效率并降低开发门槛。
这一创新响应了Gartner的预测：未来，生成式AI业务应用将在企业现有的数据管理平台上开发，从而大幅降低实施复杂性和缩短交付时间。
3. Data Agent家族：智能化的数据助手
瑶池数据库生态工具产品重磅升级，推出 “Data+AI能力家族”，首次公开了 “Data Agent系列能力”：
Data Agent for Analytics：面向数据分析场景，用户只需表达分析需求，“数据分析小助手”即可自主理解需求、生成工作计划、调用相关工具，全流程自动化完成从数据理解到报告生成的全过程。
DAS Agent：基于大模型技术、融合了海量工单和专家经验的智能数据库运维大脑，专注于解决云数据库的日常运维及稳定性问题。
Data Agent for Meta：面向企业智能资产管理和治理的智能体。
这些Agent覆盖从数据产生、存储、加工、治理、分析的全生命周期，大幅提升企业内面向数据场景的使用效率。
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