近日，甲骨文中国围绕数据与人工智能战略展开深度分享，聚焦技术趋势与行业实践，呈现了甲骨文在云技术和数据等领域的最新成果，也通过真实案例，解析了AI技术如何赋能企业解决实际问题。作为全球科技领域的老牌厂商，甲骨文在此次会议中传递出清晰的信号：通过持续的技术积累与场景化创新，助力中国企业在数字化转型中实现效率提升与价值突破。这场沟通会不仅是技术成果的展示窗口，更是甲骨文与中国市场深度对话的重要平台。

根据甲骨文FY25财报，整体云业务增长率（涵盖云应用和云基础设施）预计从 2025 财年的 24% 提升至 2026 财年的 40% 以上，OCI 的增长率更是预计从 2025 财年的 50% 跃升至 2026 财年的 70% 以上，充分彰显了甲骨文在云市场的强劲发展势头。

甲骨文公司副总裁及中国区董事总经理 吴承杨

对于甲骨文在云业务领域取得如此优异成绩，甲骨文公司副总裁及中国区董事总经理 吴承杨却认为并非偶然。一方面，甲骨文在数据领域拥有长达四十多年的深厚积累，对数据的理解、处理和应用有着独到的见解和成熟的解决方案。这种深厚底蕴为甲骨文在云业务中提供了坚实的技术支撑，使甲骨文能够更好地满足客户在数据存储、分析和利用等方面的多样化需求。另一方面，甲骨文坚决向云转型的战略决策也发挥了关键作用，坚持将所有产品向云迁移，不仅提升了产品的灵活性和可扩展性，还为客户提供了更加便捷、高效的服务体验。同时，甲骨文在AI应用上保持领先地位，将AI技术与云业务深度融合，为客户创造了更大的价值。

吴承杨认为随着AI时代的到来，数据的重要性愈发凸显，如今的数据范畴已远远超出传统的文字和数字，扩展到了空间、向量、文本、网页内容以及人际关系等多个维度。这种数据的多元化趋势，对AI推理和应用提出了更高的要求。

甲骨文敏锐地捕捉到了这一趋势，将图数据、数据流、数据仓库与数据湖架构等多种数据类型集成于一体，打破了传统数据存储和处理的界限。通过这种集成方式，企业可以更加便捷地管理和利用各种类型的数据，简化了AI应用的开发流程，提高了数据处理效率。例如，在生物医药领域，企业可以利用融合数据库整合基因数据、临床数据和科研文献等多种数据资源，加速新药研发进程；在金融行业，融合数据库可以帮助银行更好地分析客户的交易数据、信用数据和行为数据，提升风险评估和精准营销的能力。

甲骨文三板斧：安全、简单、可靠

甲骨文理解企业在选择技术解决方案时，对安全、简单和可靠性的要求日益提高，并在产品和服务中进行了针对性的优化和提升。

在安全方面，甲骨文提供了多种先进的技术手段，如虚拟专用数据库（VPD）、实时应用安全（RAS）和SQL防火墙等。这些技术可以有效保护企业的数据安全，防止数据泄露和恶意攻击。例如，VPD可以根据用户的身份和权限，动态地过滤和呈现数据，确保用户只能访问其有权访问的数据；SQL防火墙可以实时监测和拦截异常的SQL查询，防止SQL注入攻击。

在简化操作方面，甲骨文致力于降低AI技术的应用门槛，使非技术背景的用户也能轻松上手。公司不断优化产品的操作界面和用户体验，提供直观、易用的工具和平台。通过这些努力，企业可以更加快速地部署和应用甲骨文的技术解决方案，提高工作效率。

在可靠性方面，甲骨文拥有全球领先的基础设施和技术架构，能够确保系统的稳定运行和数据的高可用性。公司采用了灾难恢复和自动备份等技术手段，有效避免了数据丢失和系统故障的风险。即使在面对自然灾害、网络攻击等突发情况时，甲骨文的系统也能够迅速恢复，保障企业的业务连续性。

制造业与出海业务两条腿走路

甲骨文在中国市场，将重点关注以制造业为代表的商业市场和出海业务两大方向，并为中国企业提供全方位的技术支持和服务。

在商业市场，尤其是制造业领域，随着智能制造的兴起，企业对数字化、智能化转型的需求日益迫切。甲骨文将凭借其强大的AI和数据能力，帮助制造企业实现生产过程的自动化、智能化和柔性化。例如，通过物联网技术实时采集生产设备的数据，利用AI算法进行数据分析和预测，实现设备的智能维护和生产计划的优化调整。同时，甲骨文还将为企业提供供应链管理、质量控制等方面的解决方案，助力制造企业提升整体运营效率和产品质量。

在出海业务方面，随着中国企业的国际化步伐不断加快，如何在全球市场中保持竞争力成为企业面临的重要挑战。甲骨文将利用其全球布局的云基础设施和丰富的国际市场经验，为中国企业提供跨境数据管理、多语言支持、本地化合规等方面的服务。帮助企业更好地适应不同国家和地区的市场环境和法律法规要求，顺利开展海外业务。

详解AI实践与融合数据库应用

甲骨文公司中国区技术咨询部高级总监嵇小峰

会议现场甲骨文公司中国区技术咨询部高级总监嵇小峰通过案例分享与技术解析，以好莱坞视频后处理服务提供商DeweyVision为例，通过引入甲骨文Database 23ai的向量技术，将视频帧信息向量化后直接存储在甲骨文数据库中，简化了数据管理和检索流程，使电影后期制作中根据特定场景寻找相似片段的过程变得高效快捷。原本依赖人工的繁琐工作如今实现了自动化和智能化处理，大幅提升了工作效率，展现了AI技术在创意产业中的巨大潜力。

又比如面对抗生素耐药性带来的诊断难题，Biofy通过利用甲骨文数据库将庞大的细菌库DNA序列进行向量化处理。医院通过采集病人感染样本并序列化后，能在数据库中快速检索相似序列，精准确定感染细菌种类。这一过程不仅辅助医生快速诊断，还能根据细菌耐药性推荐合适的抗生素，将诊断时间从三至五天缩短至四小时，显著提高了医疗效率，为患者争取了宝贵时间。

AI应用开发：无缝衔接、降低门槛、简化流程

甲骨文在AI应用开发中强调了数据集成的重要性，甲骨文的GoldenGate技术能够将分布在不同数据库中的数据无缝集成起来，包括已向量化的数据，从而简化了数据迁移和同步流程，确保了数据的一致性和完整性。并且甲骨文很早就开始支持LangChain开发框架，通过兼容性开发框架API，开发者可以直接访问甲骨文数据库进行向量操作，降低了AI应用开发的门槛，提高了开发效率。

甲骨文提供的APEX开发工具来满足自然语言交互的需求，让企业客户可以通过自然语言与数据库进行交互，实现数据的查询和分析。APEX还支持AI Assistant功能，让开发者可以通过自然语言指令快速构建应用蓝图，简化开发流程，让非技术背景的用户也能轻松参与到AI应用开发中来。

数据安全甲骨文的VPD（虚拟专用数据库）和RAS（实时应用安全）技术，能够在数据层实现精细化的权限控制和安全防护，通过定义简便的安全策略，确保只有授权用户才能访问敏感数据，有效防止了数据泄露和恶意攻击，这些安全措施为企业客户提供了可靠的数据保护，增强客户对AI应用的信心。

企业应优先选择那些技术可行性高、业务价值明显的场景进行开发，通过与业务部门的紧密合作，确保AI应用能够真正解决业务问题，提升工作效率和客户满意度。嵇小峰再次强调数据预处理和向量化的重要性，指出并非所有数据都需要进行向量化处理，而是应根据业务场景的需求进行选择。对于非结构化数据，向量化处理可以显著提高数据检索和分析的效率；而对于结构化数据，则无需进行额外的向量化处理。

与传统的软件开发模式不同，AI应用开发更注重快速迭代和优化。他建议企业采用敏捷开发方法，通过快速迭代不断优化AI应用的性能和功能，同时加强与用户的互动和反馈，确保AI应用能够满足实际业务需求。

小结：

甲骨文将自身的价值核心可归纳为三点：其一，依托四十余年数据领域的深耕，甲骨文构建了从存储、处理到分析的全链路数据能力，为AI应用提供了坚实基础；其二，通过融合数据库、向量技术等创新，甲骨文降低了AI开发的门槛，让企业能更聚焦业务需求而非技术细节；其三，始终将安全、简单、可靠作为产品设计的核心原则，无论是VPD的权限管控还是APEX的自然语言交互工具，均体现了对用户实际痛点的精准回应。

在制造业智能化与出海业务全球化的双重趋势下，甲骨文的技术布局更显前瞻性——既通过物联网与AI算法助力生产流程优化，又凭借全球基础设施与合规经验支持企业跨境拓展。这些努力背后，是甲骨文对“技术服务于人”这一理念的坚持：不追求噱头式的创新，而是以稳定、高效、易用的解决方案，帮助企业将技术转化为实际生产力。对于正在寻求数字化转型的中国企业而言，甲骨文的价值不仅在于提供工具，更在于通过持续的技术投入与行业实践，成为可信赖的长期合作伙伴。