圖：Gartner - 中國 DBMS 代表廠商（部分）

報告顯示，2024 年中國 DBMS 市場規模增長至 74.697 億美元，較 2023 年增長 14.8%。其中，受生成式 AI 影響，AI 就緒型數據庫管理系統 (DBMS) 需求正勁。Gartner 認為，生成式 AI 正在將概念驗證(POC) 轉變為與生產業務流程的集成，但必須直面數據孤島和數據質量問題。中國 DBMS 廠商迅速響應了這一技術融合需求，多模態數據處理、靈活的嵌入引擎、多層實時存儲、HTAP 等功能創新受到強烈關注。

圖：Gartner - 融合型 DBMS 的功能創新

作為浪潮推出的業內首款分布式多模數據庫，KaiwuDB 深度契合國內 DBMS 市場技術趨勢，以物聯網 AIoT 為一大核心場景構建集數據采、存、管、算、用在內的完整數據鏈路：

多模數據集成與查詢優化。KaiwuDB 采用多模融合架構，支持時序、關系、文檔等多模型數據統一存儲，通過跨模計算技術、分布式查詢優化器及多模查詢處理器，實現時序與關系數據的關聯查詢分析。以工業物聯網場景為例，KaiwuDB 可同時處理設備實時數據與元數據，解決因接口協議不一致導致的數據孤島問題；依托“就地計算”技術支持百萬級數據秒級入庫，千萬級查詢毫秒級響應，滿足高并發混合負載場景需求。上述能力已支持某重型工業集團 SCADA 系統升級、某頭部車企形成工廠級數據共享，并助力某大型機器人工廠實現生產測試設備數據匯聚存儲及毫秒級指標查詢。

數據分級存儲。KaiwuDB 采用分層存儲設計，時序數據按時間熱度管理生命周期，支持 5-30 倍壓縮比與降采樣存儲。在數字交管等車聯網場景中，高頻車機數據存儲于內存層以實現毫秒級響應，歷史軌跡數據則下沉至低成本對象存儲，從而大幅降本。目前，該功能已在濟南、臨沂兩市大數據局車輛監管平臺建設項目中取得積極成效，日均寫入近百 GB 數據的同時節省 80% 以上存儲成本。

原生 AI。KaiwuDB 長期深耕數據庫與人工智能技術融合方向，通過內置 AI 內核引擎實現原生預測分析及系統自治。這一能力在智慧礦山場景中有重大決策輔助價值，設備狀態實時分析的結果可幫助企業快速定位風險，支撐井下作業人員定位、設備健康度評估及啟停機等實時決策。同時，模型在大量數據訓練后具備預判能力，可實現系統自優化、自診斷、自運維，降低資源占用及運維成本。

與此同時，高德納(Gartner) 于近日發布的另一份報告《2025 年中國數據、分析及人工智能技術成熟度曲線》(Hype Cycle for Data, Analytics and AI in China, 2025)中，再次將浪潮KaiwuDB 列入實時數據管理(real-time data management) 代表廠商。至此，浪潮KaiwuDB 已連續三年入選該曲線報告，其在物聯網場景下工業實時數據處理的技術能力及實踐經驗獲得國際權威認可和重點推薦。

在數字化浪潮席卷全球的今天，數據作為核心戰略資源，其全生命周期管理已成為驅動產業變革的關鍵要素。這一變革正在重構企業的決策模式，也催生出數據庫管理系統的革新需求。浪潮KaiwuDB 立足技術前沿，通過構建多模融合的物聯數字底座，已為工業物聯網、數字能源管理、智慧交管等多領域提供全鏈路數據支撐，助力企業實現從數據采集到智能決策的閉環升級。浪潮KaiwuDB 已將社區版 KWDB 開源并捐贈給開放原子開源基金會，未來將繼續攜手生態伙伴打造開放共贏的數字生態，推動我國軟件基礎設施創新，為數字經濟高質量發展注入源源動能。