在2026阿里云PolarDB開發者大會上，阿里云宣布其云原生數據庫PolarDB完成重大技術升級，正式推出AI數據湖庫（Lakebase）等創新功能，標志著數據庫領域從"外掛式"AI集成邁向"內生智能"新階段。此次升級通過將大模型能力深度融入數據庫內核，實現了多模態數據存儲、查詢與智能決策的無縫銜接，重新定義了"AI就緒的云原生數據庫"標準。
作為核心突破，PolarDB AI數據湖庫（Lakebase）采用"湖庫一體"架構，通過統一存儲引擎同時支持數據湖的靈活性與數據倉庫的高性能。該方案突破傳統數據孤島限制，首次實現結構化、半結構化與非結構化數據的統一存取，并配備智能緩存加速機制，可根據業務場景自動優化IO與帶寬資源。在隱私保護方面，系統通過In-DB模型算子化技術，使開發者能在數據庫內部直接完成語義檢索與推理加工，確保數據全程不出域。
技術架構創新體現在三大層面：其一，多模態引擎與向量數據庫的深度融合，支持文本、圖像、視頻等數據的聯合分析；其二，獨創的KVCache-圖數據庫混合檢索方案，在降低算力消耗的同時實現長短時記憶的智能管理；其三，通過SQL深度集成向量檢索與全文檢索，使復雜查詢的響應速度提升3倍以上。這些特性使數據庫不僅能存儲數據，更能直接驅動智能決策流程。
大會首次披露的"AI就緒數據庫"四大支柱體系包括：多模態數據管理平臺、智能融合搜索引擎、模型算子化服務層以及Agent開發后端服務。其中面向Agent應用開發的Supabase多租架構，通過Serverless封裝提供開箱即用的智能體開發環境，已在金融風控、自動駕駛等場景實現規模化應用。某大型商業銀行采用新系統后，實時反欺詐檢測的響應時間從秒級降至毫秒級。
目前，PolarDB的技術創新已形成完整生態，全球部署規模突破300萬核，覆蓋86個可用區。在金融領域，系統支撐著某頭部銀行每日萬億級的交易處理；在汽車行業，理想汽車通過PolarDB構建的智能駕駛數據平臺，使模型訓練效率提升40%；互聯網領域，米哈游利用其多模態檢索能力，將游戲內容審核周期縮短60%。這些實踐驗證了新一代數據庫在核心業務場景中的技術價值。
