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核心觀點：

　　數據庫應用的發展趨勢：混合事務分析處理（HTAP） 　 　　針對OLTP和OLAP單獨的數據應用需求，如果由各自專有系統處理，一般來說性能將比混合通用系統性能高一到兩個數量級，但未來整合的趨勢更明顯，客戶需要可以滿足混合需求的通用系統，HTAP基于一體化架構高度融合，在事務支持和數據時效上更有保證，同時減少專有系統數據遷移處理下的同步成本。 　 　　數據庫架構的發展趨勢：分布式架構 　 　　分布式數據庫繼承了傳統單機數據庫的核心特性，同時還擁有分布式系統的處理能力，具有可水平擴展、高性能、高可用、混合負載、更安全等優點。原生分布式架構數據庫直接改變底層結構，因此性能不受底層數據庫制約，也天然契合云原生理念。 　 　　數據庫部署的發展趨勢：云原生部署 　 　　云原生數據庫結合云原生與分布式特點，最大限度實現資源池化、彈性變配、超高并發等能力，可實現隨時隨地的多前端訪問，提供云服務的計算節點，并且能夠靈活及時調動資源擴縮容，助力企業降本增效，國內云原生數據庫雖起步晚，但發展迅速。 　

當前正處于能源革命和數字革命的交匯期，人工智能是引領這一輪革命的戰略性技術。人工智能與電力系統的結合，必將對電力系統収展和技術進步產生巨大的推勱作用。為分析凝練人工智能在電力系統的主要應用場景和應用現狀、収展趨勢和未來愿景，推進人工智能與電力系統各丏業融合収展，特編制電力人工智能収展報告。

電力人工智能概述

• 電力人工智能技術應用現狀
• 發展趨勢分析與展望

　實踐-高頻高價值應用及數據痛點：本篇報告選擇金融、零售、醫療和工業四大典型行業為切入點，分析呈現各行業的信息化建設階段與高頻高價值的AI應用場景，并基于高頻高價值AI應用引發的數據治理需求，對面向人工智能的數據治理體系搭建給到建設指導。

　　展望-治理陷阱與趨勢洞察：1）企業需避免落入“數據埋點大而全”的治理陷阱；2）供需兩側需共同保證數據治理體系建設后的運營流轉；3）企業需建立符合管理現狀及發展需求的數據安全治理框架，確保數據全周期的安全與合規；4）聯邦學習技術可帶來數據安全合規線內的共同富裕；5）數據的“自治與自我進化”成為未來數據處理發展的必由之路，為企業打造“治理+AI”體系的良性循環。前言-數據與數據治理：如今數據不再局限于傳統數字形式的認知，由結構化數據延伸到半結構化、非結構化的數據范疇。數據治理越來越受到企業的普遍重視，在數據生命周期的各個階段通過相應的工具與方法論，使數據發揮出更大的價值，是實現數據服務與應用必不可少的階段。

　　參與-行業規模與受益圈立足點：數據治理與AI應用產品開始交匯融合，廠商參與更加多元，咨詢公司、數據服務提供商和人工智能產品服務商三方陣營構建行業競合格局，而“智”，即AI應用，為面向人工智能的數據治理服務的核心立足點。2021年面向人工智能的數據治理市場規模約為40億元，預計五年后規模將突破百億。

　　主題-面向人工智能的數據治理：AI技術創新應用走向大規模落地，帶動了大數據智能市場的蓬勃發展。2021年大數據智能市場規模約為553億元。目前傳統數據治理體系多停留在結構性數據化治理工作，尚難滿足AI應用對數據的高質量要求。企業可吸收傳統體系的智慧沉淀，以AI應用數據需求為核心，優化建設“面向人工智能的數據治理”體系，顯著提升AI應用的規模化落地效果。

歷經半個世紀的發展，人工智能正在社會經濟生活中發揮越來越重要的作用。認知智能是一種賦予機器模擬人類認知思考能力的技術，作為人工智能發展的高級階段，具有交互性、情境性與適應性等特點。認知智能“能理解、會思考”的能力，可以極大地將人類從重復體力勞動和簡單腦力勞動中解放出來。

當前，認知智能產業生態已初步形成，產業應用加快落地，技術研發持續突破，涌現出一批具有代表性的企業，儼然成為城市數字化浪潮中的關鍵驅動力。中國信息通信研究院華東分院聯合竹間智能科技（上海）有限公司就人工智能全球態勢、認知智能產業生態、技術融合、典型案例與未來趨勢等方面開展了產業技術分析，形成《2021 認知智能發展研究報告》。

本報告由五大篇章組成：第一篇章：全球態勢篇，對全球人工智能政策環境、發展現狀與發展熱點進行了詳細介紹；第二篇章：產業生態篇，闡述了認知智能發展歷程，并從行業生態、技術專利、學術研究和產業標準等方面展開具體分析；第三篇章：技術融合篇，闡述了當前認知智能領域情感計算、知識圖譜、圖像理解等六大行業技術領域的融合發展情況；第四篇章：典型案例篇，闡述了當前認知智能在金融、制造、教育等六大場景的應用落地總體情況與典型產品案例；第五篇章：未來趨勢篇，總結了認知智能發展面臨的問題挑戰，對未來發展做出展望。

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來源：中國信息通信研究院

“未來一段時期，我國數據庫行業將圍繞兩個核心命題進行發展：一個是縮小“高要求的存量數據應用需求”與“仍處于發展初期階段的供給能力”之間的差距；另一個是探索“創新型數據應用需求”與“數據庫技術產品演進路線”的合理映射關系。”

日前，中國信息通信研究院正式發布了《數據庫發展研究報告（2021年）》，本研究報告從技術、產業、應用三方面梳理了數據庫發展情況，并展望了發展趨勢。

據中國信通院測算，2020年全球數據庫市場規模為671億美元，其中中國數據庫市場規模為35億美元（約合240.9億元人民幣），占全球5.2%。預計到2025年，全球數據庫市場規模將達到798億美元，中國的IT總支出將占全球12.3%。中國信通院預計，中國數據庫市場在全球的占比將在2025年接近中國IT總支出在全球的占比，中國數據庫市場總規模將達到688億元，市場年復合增長率（CAGR）為23.4%。

01、數據庫技術發展歷程

首款企業級數據庫產品誕生于上世紀60年代，六十余年發展過程中，數據庫共經歷前關系型、關系型和后關系型三大階段。

前關系型階段（1960-1970）：網狀層次數據庫初嘗探索

前關系型階段數據庫的數據模型主要基于網狀模型和層次模型，代表產品為IDS和IMS，該類產品在當時較好地解決了數據集中存儲和共享的問題，但在數據抽象程度和獨立性上存在明顯不足。

關系型階段（1970-2008）：關系型數據庫大規模應用

關系型階段以IBM公司研究員E.F.Codd提出關系模型概念，論述范式理論作為開啟標志，期間誕生了一批以DB2、Sybase、Oracle、SQLServer、MySQL、PostgreSQL等為代表的廣泛應用的關系型數據庫，該階段技術脈絡逐步清晰、市場格局趨于穩定。

后關系型階段（2008-至今）：模型拓展與架構解耦并存

谷歌的三篇論文開啟后關系型數據庫階段，該階段由于數據規模爆炸增長、數據類型不斷豐富、數據應用不斷深化，技術路線呈現多樣化發展。隨著各行業數字化轉型不斷深入，5G、云計算等新興技術快速發展，傳統數據庫的應用系統紛紛優化升級。全球市場格局劇烈變革，我國數據庫產業進入重大發展機遇期。

02、數據庫技術發展趨勢

大數據時代，數據量不斷爆炸式增長，數據存儲結構也越來越靈活多樣，日益變革的新興業務需求催生數據庫及應用系統的存在形式愈發豐富，這些變化均對數據庫的各類能力不斷提出挑戰，推動數據庫技術的不斷演進。

趨勢一：多模數據庫實現一庫多用

多模數據庫支持靈活的數據存儲類型，將各種類型的數據進行集中存儲、查詢和處理，可以同時滿足應用程序對于結構化、半結構化和非結構化數據的統一管理需求。未來在云化架構下，多類型數據管理是一種新趨勢，也是簡化運維、節省開發成本的一個新選擇。

趨勢二：統一框架支撐分析與事務混合處理

產業界當先正基于創新的計算存儲框架研發HTAP數據庫，其能夠基于統一套引擎同時支撐業務系統運行和分析決策場景，避免在傳統架構中，在線與離線數據庫之間大量的數據交互。

趨勢三：運用AI實現管理自治

目前有研究通過將傳統數據庫組件用機器學習算法替代，來實現更高的查詢和存儲效率，自動化處理各種任務。未來80%以上的日常運維工作有望借助AI完成。

趨勢四：充分利用新興硬件

隨著新型硬件成本逐漸降低，充分利用新興硬件資源提升數據庫性能、降低成本，是未來數據庫發展的重要方向之一。

趨勢五：與云基礎設施深度結合

Gartner預測，到2022年75%的數據庫將托管在云端。云與數據庫的融合，減少了數據庫參數的重復配置，具有快速部署、高擴展性、高可用性、可遷移性、易運維性和資源隔離等特點。云原生數據庫能夠隨時隨地從多前端訪問，提供云服務的計算節點，并且能夠靈活及時調動資源進行擴縮容，助力企業降本增效。

趨勢六：隱私計算技術助力安全能力提升

近年來以同態加密等密碼學為代表的軟件解決方案和以可信執行環境(TEE)為代表的硬件方案為數據庫安全設計提供許多新思路。未來，此類數據庫將圍繞算法安全性和性能損耗等問題，逐步突破，進而提供覆蓋數據全生命周期的安全保護機制。

趨勢七：區塊鏈數據庫輔助數據存證溯源

區塊鏈具有去中心化、信息不可篡改等特征，區塊鏈數據庫能夠長期留存有效記錄，數據庫的所有歷史操作均不可更改并能追溯，適用于金融機構、公安等行業的應用場景。未來，提升區塊鏈數據庫性能將成為學術界與工業界共同探索的命題。

03、數據庫典型行業應用動態

金融、電信、政務、制造、互聯網五個行業為數據庫產品及服務采購份額前五的行業，采購總和占據全部市場份額的80%以上。

（一）金融行業&電信行業

據中國信通院統計分析，以業務系統數量為計數單位，我國金融行業各類數據庫占比為Oracle 55%、DB2 19%、MySQL 13%、PostgreSQL 6%，其他 7%。

目前，金融和電信行業在數據庫應用方面正在呈現三大趨勢：一是大部分存量數據庫將向分布式架構升級；二是應用大量非關系型數據庫助力創新業務落地；三是產品選型逐漸傾向國產數據庫供應商。

（二）政務行業

我國在提升社會治理的數字化治理水平過程中，主要呈現兩大特點：一是個體、企業和社會等被治理對象數量龐大、日趨復雜，二是智能治理要求各層、各機構政府人員深度應用信息科技工具。當前政務行業在數據庫應用方面正在呈現兩大趨勢：一是大范圍應用空間型、關聯型數據庫等產品；二是利用各類工具組件，做到數據庫應用“平民化”。

（三）制造業

當前物聯網技術正逐步滲透工業領域，不斷增長的傳感器、飆升的數據量以及更高的大數據分析需求對原有的數據庫系統提出了新的需求，包括增加擴展性、實現與大數據技術生態的友好對接、降低大規模應用價格、充分利用邊緣計算設備能力。未來工業行業在數據庫應用方面將呈現兩大趨勢：一是應用大量時序數據庫；二是逐步向邊緣計算發展。

（四）互聯網

互聯網行業為充分發揮新要素、新模式、新動能等方面的優勢，對底層IT系統中的數據庫提出了多項新要求，以性能好、造價低、迭代快為核心。未來互聯網行業在數據庫應用方面將呈現三大趨勢：一是利用內存數據庫加速業務效率；二是開源數據庫應用更加廣泛；三是初創公司利用云數據庫促進其快速發展。

04、總結與展望

數據庫作為提供數據存儲與處理能力的軟件產品，是各機構信息系統的關鍵部件，是助力數據價值釋放的核心引擎。隨著數據躍升為生產要素，數據重要性進一步提高，我國數據庫產業也迎來新一輪變局。

從產業角度看，宏觀政策利好推動了存量數據庫市場上行，我國數據庫產業進入蓬勃發展的初期，產品供應商、服務提供商、支撐產業從業者均積極行動，各自發揮技術、渠道、運營等優勢，尋求對于自身最優的發展路徑；另一方面云基礎設施的發展成熟將接近一半的傳統數據庫市場轉移到了線上，云計算企業利用既有基礎設施優勢，成為最大獲益者。

從技術角度看，一方面數據應用的變化倒逼數據庫具備更大數據存儲容量、更多數據計算模型、更快數據業務響應能力，整體技術發展進入后關系型階段，架構設計逐漸分布式化、模型構建逐漸場景化；另一方面，人工智能、新型硬件、區塊鏈、密態計算等關聯技術的創新正在催生新型數據庫設計模式，傳統數據庫功能邊界正被逐漸突破。在數據庫產業和技術的變局過程中，供給側、應用側、生態側均處于機遇與挑戰并存的狀態。

在新一代信息技術的引領下，數據快速積累，運算能力大幅提升，算法模型持續演進，行業應用快速興起，人工智能發展環境發生了深刻變化，跨媒體智能、群體智能、自主智能系統、混合型智能成為新的發展方向，人工智能第三次站在了科技發展的浪潮之巔。

　　近日，深圳前瞻產業研究院結合人工智能行業的產業鏈結構、市場發展現狀、投資情況及典型案例，對人工智能行業的發展前景和趨勢做出前瞻性分析，并發布《2019年人工智能行業現狀與發展趨勢報告》。