【编者按】“十五五”时期是我国迈向2035年远景目标的关键阶段，全球人工智能（AI）竞争格局正经历从“应用创新”向底层“基础设施重构”的深度演进。随着大语言模型（LLM）与多智能体（Agents）的全面渗透，数字经济正从以静态沉淀为特征的“大数据”旧纪元，向实时响应、智能决策、自主驱动的“快数据”新时代急速演进。
沿用数十年的传统数据底层架构正遭遇物理极限。面对算力、架构、智能、安全“四堵智能化之墙”，依附于西方技术生态的渐进式修补路线，已难以承载智能体推测的高并发、低延迟极端负载。加快构建自主可控的基础软件体系，实现从“跟跑模仿”向“原生定义”的跃迁，已成为推动数字经济高质量发展、培育新质生产力、保障国家网络空间与数据安全的战略必然。
扎根深圳的硬科技企业贝格迈思，以“SQL+AI原生融合”的全新技术路线，探索AI原生数据智能基础设施的新范式。本刊特发此文，深度解码贝格迈思如何以底层技术创新突破技术藩篱，为快数据时代定义AI原生数据智能基础设施新范式的中国标准
一、时代之困：大数据的失速与快数据的爆发
讨论数字经济时，人们往往聚焦于大模型算力突破与算法迭代，却常忽略支撑数字大厦的最底层基础设施——数据库。从金融交易毫秒级响应到智能制造实时质控，从政务海量数据处理到电力能源预测性维护，数据库如同数字世界的“心脏”，每一次数据存取与计算都牵动着产业系统的脉搏。
过去二十年，是“大数据”黄金时代。Hadoop、Spark等分布式框架的普及，行业具备了存储与处理PB级海量数据的能力，支撑起大数据产业快速发展。然而，人工智能时代全面渗透，AI对实时数据处理的需求呈指数级增长，传统大数据架构的先天缺陷持续凸显：存算分离导致传输延迟、多系统异构形成数据孤岛、批处理模式无法满足实时分析需求、大模型推理与数据处理脱节造成算力资源浪费，成为AI规模化落地的核心障碍。
随着5G、物联网和人工智能（AI）全面普及，世界万物互联，智能感知，紧密相关的数据高速产生，数据量指数级爆发，“大数据”时代加速落幕，实时化、多模态、高并发、强智能的“快数据”时代已然破晓。与此同时，人工智能正从静态被动应答式交互，全面演变为具备自主任务规划、目标导向、复杂逻辑推理及自主驱动协作的多智能体（Agents）系统。为弥补对底层数据物理分布的认知盲区，大模型驱动的智能体在处理未知任务时会采取高吞吐量探索策略——即“代理推测（AgenticSpeculation）”，与底层基座开展极高频的推测性交互。
这种由机器自主生成的并发洪流，对底层数据基础设施的并发承载力与响应延迟提出了远超传统时代的极端要求。互联网底层流量结构已被彻底改写，“以人类为中心”的访问模式宣告终结，数字世界不可逆转地迈入“人机共存、机器主导”的全新历史纪元。
当前核心瓶颈在于数据基础设施的能力错位：大模型推理速度已达毫秒级，但数据从存储、预处理到输入模型的全链路延迟仍停留在秒级甚至分钟级。这种“模型运算快、数据流转慢”的问题，直接制约人工智能深度融入实体产业生产流程。
更严峻的挑战来自技术主权层面。数据库作为我国“卡脖子”核心技术基础软件，长期被国外主流厂商主导。这不仅使得国内企业承担高昂采购成本，更使国家数据信息安全面临系统性风险。长期以来，国产数据库突围异常艰难，多数厂商基于开源组件二次开发，或基于海外内核封装优化开展产品研发，底层核心技术自主创新能力不足，难以深度参与行业技术迭代、标准制定等核心环节。
深耕数据库领域二十余年的张世明博士表示：“长期在海外传统技术路线上跟随追赶，中国永远只能是跟随者。”当全球产业从“大数据”向“快数据”迭代的关键转折点，当AI对实时数据处理的需求呈指数级增长，底层数据基础设施迎来技术变革窗口期。谁能率先构建适配快数据时代的智能数据底座，谁就能在新一轮全球科技竞争中占据战略制高点。
张世明博士，贝格迈思（深圳）技术有限公司创始人&CEO，国家级科技创业领军人才，九三学社中央促创委委员，香港大学计算机科学博士，德国慕尼黑大学LMU博士后。
贝格迈思及其核心产品AiSQL智能数据引擎，正是在这一产业背景下完成底层技术研发与落地，其发展路径并非对现有海外技术体系的简单复刻，而是面向产业新需求开展底层架构自主创新，为国产基础软件差异化突围提供实践样本。
二、物理失效：制约数字经济跃迁的“四堵智能化之墙”
人工智能深化应用对底层基础设施提出了前所未有的苛刻要求。当指数级数据洪流叠加智能体高频“代理推测”，沿用八十余年的传统冯·诺依曼架构暴露出严重物理局限性。传统架构的弊端正系统性凝结为制约数字经济发展的“四堵智能化之墙”：
算力墙（算力空转与浪费）：后摩尔时代，单纯依靠CPU主频提升的性能增长已走到尽头。传统数据架构以CPU为中心的单一算力模式存在致命资源浪费，绝大部分功耗被消耗在无效的数据搬运上；大模型推理与数据处理严重脱节，无法充分发挥GPU、xPU等异构算力价值，大量算力处于闲置等待数据的状态。尤其在多智能体协作引发推测性查询海啸时，海量数据搬运速度远落后于处理器计算速度，昂贵异构算力长期处于“等数据”的饥饿状态，算力红利被低效软件架构吞噬。
架构墙（传输延迟与系统割裂）：传统架构下数据存储与计算天然分离，结构化、非结构化及向量数据分散在不同系统，数据跨系统反复搬运，繁冗的ETL过程带来巨大传输延迟与数据损耗，形成严重“数据孤岛”，难以支撑多源数据实时融合分析业务。智能墙（决策实时性鸿沟）：当前，绝大多数所谓“AI数据库”，本质是“数据库+AI插件”的碎片化拼接模式。跨系统数据搬运、接口调用带来巨大性能损耗，响应延迟往往在秒级，批处理模式无法满足AI落地所需的实时智能决策需求，形成难以跨越的智能鸿沟。
安全墙（数据流转与安全风险）：拼装架构下，数据需在数据库与AI系统间反复传输，带来严重安全隐患。面对具备强大逻辑推演能力的大模型，割裂架构导致数据在流转与计算过程中管控不足，无法在保障极速性能的前提下实现高并发安全合规运算。更关键的是核心数据长期存储在缺乏自主根基的“容器”中，无异于将数字经济命脉置于不可控风险之下。
三、战略破局：换道超车的技术抉择
2019年，张世明博士带领团队启动新一代数据库内核研发；2021年底，贝格迈思在深圳创立，坚持从零研发完全自主的数据库内核，推出AI原生智能数据引擎AiSQL，走出一条底层技术自主创新路径。贝格迈思团队提出的“换道超车”发展战略包含三个递进阶段，构成中国硬科技企业突破“卡脖子”困境的完整路径：
（一）技术筑基期（2019—2022）：完成内核自主研发。创业初期，贝格迈思团队放弃基于开源代码改造的轻量化路径，完整自主研发数据库底层内核，独立攻克分布式事务、异构算力调度、高可用架构等核心技术难题，正是这种深耕底层技术的决心，为后续技术跨越奠定了坚实基础。
本阶段，企业聚焦内核技术自主研发与产品化，完成AiSQL数据库核心引擎和关键模块自主研发，在兼容通用SQL生态的基础上，打造面向实时分析和智能计算场景的产品化能力。2022年，AiSQL斩获科技部首届全国颠覆性技术创新大赛中获总决赛优胜奖，入选科技部颠覆性技术培育库。同时，企业通过国家高新技术企业认定，获得深圳科创委孔雀团队专项资金支持及天使轮产业投资；核心产品AiSQL先后通过中国信通院分布式数据库基础能力、全密态数据库验证测试及可信数据库多项权威测评，自主技术创新路线的可行性得到专业机构验证。
（二）：产业验证期（2022—2025）：多行业落地应用。技术创新价值最终要在产业场景中验证。贝格迈思积极推进AiSQL在金融、证券、智能制造、政务、电力等关键行业落地，在真实业务场景中进行商业化验证，探索AI原生数据智能基础设施在复杂业务环境中的应用价值。
AiSQL通过深交所分布式事务与分析型数据库专项测试，在统一硬件资源、同等业务负载测试条件下，多项核心指标和性能全面超越国内外竞品；先后获评工信部高性能数据库卓越产品奖、DAMA全球数据治理优秀产品奖。在标准负载环境下，产品可实现单节点百万QPS高吞吐数据处理、毫秒级事务响应，实时分析效率较传统分布式计算框架提升显著，在金融、工业等核心场景实现从“可用”向“好用”升级，甚至在核心性能上实现对国际主流产品的超越。同时，依托持续深耕的技术创新能力与强劲的发展势能，公司获评专精特新中小企业和天使独角兽企业，贝格迈思的技术研发实力与长期发展潜力，获得行业权威的充分肯定与高度认可。
（三）标准探索期（2025—至今）：提出SQL+AI原生融合架构。随着AiSQL完整产品体系全面落地，贝格迈思实现发展定位的关键跃升，由行业单一产品提供者，进阶为行业底层技术范式探索、标准共建参与者，在业内率先提出SQL+AI原生融合智能数据操作系统理念，依托异构计算、内存驱动、AI原生及分布式事务内核四大自主内核技术底座，重构适配人工智能时代的数据底层处理架构。
业内多数厂商选择在成熟数据库架构上外挂AI能力实现智能化升级，贝格迈思走出差异化技术创新路线：产品从内核层面打通数据存储、分布式计算、大模型推理全流程，在AI实时决策场景形成差异化场景适配优势。
2025年底于香港举办的GIS全球创新峰会上，张世明博士提出：“数据库产业历经数十年迭代发展，面向AI实时决策场景的新型底层架构是产业发展主流趋势，国内外企业同步布局这一赛道，国内创新主体拥有同步开展前沿技术研发的发展机遇。”
当前海外主流厂商仍以传统数据库架构为基础，通过外挂模块叠加AI能力，而贝格迈思实现底层架构层面SQL与AI原生融合，差异化底层设计，为国内数据库产业抢抓AI数据基础设施发展机遇、实现差异化竞争提供技术支撑。
四、底座重构：AiSQL的四大技术革命
快数据时代的数据基础设施，需要实现数据从产生、分析、决策到驱动的全链路实时处理，统一承载结构化、非结构化及向量等多模态数据，打通AI运算与数据存储的深度协同链路，高效调度多元异构算力，全方位保障运行效率与数据安全。
贝格迈思创新团队深知，真正破局之道在于构建原生统一的计算基座。团队融合当前革新软硬件创新技术，突破性整合CPU、GPU和xPU等新型异构处理器，推出国际领先的SQL+AI原生融合的智能数据操作系统AiSQL，以“四位一体”原子融合架构全面跨越“四堵智能化之墙”，构建快数据时代的AI原生数据智能基础设施。
革命一：多模态数据原生融合，推倒架构墙。传统架构下，企业数据分散在不同系统：结构化数据存关系型数据库，非结构化数据存文件系统，向量数据存专用向量数据库。这种割裂架构带来三大痛点：一是数据跨系统反复搬运，ETL过程带来巨大延迟与损耗；二是跨系统数据一致性难保障，“一个指标，多个结果”；三是AI分析需联动多源数据，业务链路复杂、落地成本高昂。
AiSQL从底层架构解决问题：在单一引擎内实现结构化、非结构化、半结构化、向量数据等多模数据的统一存储、索引与语义一致性管理，保障多模态数据语义一致性。企业无需部署多套独立系统，所有数据在同一引擎内完成处理，从源头规避数据搬运延迟与损耗，为AI分析提供“全量、实时、同源”的数据源支撑，彻底推倒“架构墙”。
以智能制造场景为例，传统方案中设备时序数据、生产结构化参数、产品缺陷图像数据分别存储，质量分析需跨系统调取，流程往往耗时数小时；而在AiSQL架构下，所有数据在同一引擎内实时融合，质量分析可在毫秒级完成，有效缩短从数据产生到价值转化的路径，真正实现“数据产生即价值产生”。
革命二：SQL与AI能力深度耦合，击碎智能墙。当前绝大多数“AI数据库”，本质是“数据库+AI插件”的拼接模式：数据库负责存储，AI插件负责分析推理计算，二者通过API交互。这种模式存在明显缺陷：跨系统调用带来巨大性能损耗，响应延迟往往在秒级；数据跨系统传输带来安全隐患；使用门槛极高，需同时精通数据库与AI的复合型人才。
贝格迈思首创“SQL原生AI函数”架构，从根本上改变这一局面。AiSQL将向量检索、语义理解、大模型推理等核心AI能力直接内化为数据库原生函数，用户通过标准SQL语句即可直接调用。这意味着，任何会写SQL的工程师都可轻松使用最前沿AI能力，无需掌握复杂大模型调用技术。
相较于传统方案，AiSQL将跨平台链路转化为数据库内部流程，不仅提升响应速度，更通过“最小权限按需分配”机制大幅降低数据泄露风险，打通AI落地最后一公里，同时击碎“智能墙”与“安全墙”。
革命三：异构计算与内存驱动，突破算力墙。后摩尔时代，单纯依靠CPU主频提升的性能增长已走到尽头，异构计算成为算力突破的核心方向。但传统数据库架构多基于CPU设计，对GPU、xPU等异构算力的调度能力先天不足，无法充分发挥GPU、xPU等异构算力价值，算力资源浪费严重。
AiSQL采用“内存驱动+异构计算”原生架构，在内核层面支持CPU、GPU及xPU统一资源抽象与动态调度，系统依据SQL执行计划中的算子类型、数据规模与并行粒度特征，自动将高并发事务、复杂分析查询及向量检索等负载动态路由至适配算力单元执行。在存储架构上，AiSQL采用分层内存计算引擎设计，热数据全量驻留于DRAM与SCM组成的内存池，冷数据按访问频次自动分级存储，通过向量化执行与谓词下推等优化技术，典型分析场景下I/O等待时间较传统磁盘架构大幅消减。
在中国信通院可信数据库评测中，AiSQL在分布式事务ACID合规性、高并发吞吐稳定性及全密态计算等指标上均满足核心业务系统部署标准，性能表现优异；深交所专项测试验证了其在金融级低延迟场景下的性能达标能力。实际测试中，AiSQL实时分析性能全面超越Spark，单节点支持千亿级向量毫秒级检索。这种极致性能正是快数据时代核心竞争力——当他人还在“批处理”昨日数据时，你已可“实时处理”正在发生的数据。
革命四：内核级语义事务与全密态计算，跨越安全墙。AiSQL在底层实现了多模态数据的深度统一存储与HTAP一体化计算，基于Raft协议构建金融级强一致架构，为快数据时代的千行百业筑牢了兼具极致性能与绝对安全的数字基石。更重要的是，它将AI治理强势下沉至内核层，通过语义唯一性、语义完整性约束搭建内核语义防火墙。在海量智能体并发访问场景下，从源头规范数据写入逻辑，规避知识库数据污染问题，将AI时代“知识库污染”风险从源头扼杀。配套全密态计算能力，实现“数据可用不可见”，达到金融行业最高安全合规标准，全方位跨越数据安全壁垒，建立起坚如磐石、不可绕过且完全可审计的语义防火墙，使得AiSQL既拥有了支撑核心交易与多模数据极速存取的“硬实力”，又具备了AI语义治理与全密态防扩散的“软约束”。
在这一层面，安全不再依赖脆弱的应用层API约束，而是被内化为引擎层的原生能力。全密态计算、细粒度访问控制、数据流转全链路审计，全部在内核层完成，在保障极速性能的前提下实现高并发合规运算与治理。
四大技术革命的叠加效应，正在重新定义数据基础设施内涵。如果说传统数据库是“电子文件柜”，仅负责数据存储与查询；那么AiSQL就是“智能大脑”，集存储、运算、分析、智能决策于一体，成为快数据时代支撑AI全面落地的核心底座，为全行业AI规模化落地提供底层支撑。
五、产业赋能：快数据的价值释放
底层技术创新的最终目标是赋能实体经济数字化转型。截至目前，AiSQL已通过深交所分布式事务与分析型数据库测试，在多模数据存储、向量引擎、原生智能化、全密态安全等维度完成功能验证，核心产品已服务金融、银行、制造、互联网等多个行业的数十家客户，在真实业务场景验证了技术落地的实际成效。
智能制造：数据实时联动，优化质量管控体系
长三角某汽车零部件制造企业依托AiSQL搭建质量预测分析系统，实时整合生产设备压力、温度、振动时序数据，同步匹配历史缺陷图像向量特征，实现生产质量风险提前预警。系统落地后，生产线不良品产出比例明显下降，有效削减返工损耗，企业相关负责人评价：“平台实现生产数据实时分析，让海量生产数据转化为可落地的质量管控依据。”
电力能源：预测性运维，提升电网运行稳定性
南方某省级电网企业基于AiSQL搭建设备运维预警系统，实时采集各类电力设备运行数据，依托AiSQL内置AI算法研判设备健康状态，及时推送异常预警信息。运维人员可根据预警提前开展检修工作，实现从故障抢修向主动预防性维护转变，提升电网整体运行可靠性。
普惠科技：中小微企业轻量化方案，降低数字化转型门槛
珠三角某电子元器件小微企业通过AiSQL轻量化部署方案，以较低硬件成本搭建生产线智能监控系统，实现关键设备故障预测性维护。该案例表明，底层智能数据技术创新不应仅是大型企业的专利，可通过合理的产品轻量化适配方案，覆盖不同规模市场主体，推动数据智能普惠发展，中小企业同样可以享受数据智能带来的效率提升。
这些实践背后，是贝格迈思“人人惠及数据智能”的核心理念。张世明博士始终坚信，技术创新的终极价值不在于构建少数精英的专利壁垒，而在于让每一家企业、每一个行业乃至每一个人都能平等享受技术进步带来的红利。
六、自主可控：基础软件的战略突围
突破关键基础软件“卡脖子”困境，是一场需要战略定力、技术实力与产业生态协同的持久战。贝格迈思的突围之路，为基础软件自主可控提供了一套可参考的“中国方案”。
从“换皮替代”到“底层创新”。过去很长一段时间，国产基础软件走“兼容替代”路线：尽可能兼容西方巨头接口与生态，让用户“无缝迁移”。这种路线落地快、风险低，但本质上仍在他人定义的规则里跳舞，永远无法摆脱对西方技术体系的依赖。贝格迈思践行了一条兼容与创新并行的解决之道，在兼容主流生态的同时，构建自主底层技术体系，定义全新技术标准。AiSQL既支持标准SQL语法，兼容主流业务系统平滑迁移，又在底层实现SQL与AI原生融合，开辟全新技术赛道。
从“单点突破”到“生态构建”。基础软件的竞争本质是生态的竞争。海外厂商的垄断地位不仅源于产品技术优势，更依托完善开发者生态、行业解决方案体系与用户使用习惯。贝格迈思深知，单纯技术突破不足以打破垄断，必须构建自主产业生态。
目前，贝格迈思已完成与国内主流芯片、服务器、操作系统、中间件厂商的全栈适配，构建起覆盖芯片、终端、云平台、边缘端、行业应用的完整自主软硬件适配体系；联合高校搭建产学研人才培养基地，培育AiSQL开发者生态；联合产业链合作伙伴开发细分行业解决方案，覆盖金融、制造、能源、政务等关键领域。
从“国内市场”到“全球竞争”。真正的技术自主从来不是闭门造车，而是在全球市场竞争中证明自己。贝格迈思的发展目标不局限于国内市场替代，而是参与全球数据基础设施领域协同创新。
2025年底香港GIS全球创新峰会上，贝格迈思重磅发布AiSQL全球化协同发展规划，先后在香港、新加坡、卡塔尔等地布局研发及技术网点，搭建本地化技术服务体系，适配不同区域产业数字化需求，开展本土化技术适配，推动技术方案适配全球多元市场。
张世明博士强调，AI技术赋能产业升级，无论在国内还是国际市场，都必须兼顾效率与伦理规范，坚守“科技向善”发展原则。在数据安全层面，AiSQL通过权限精细化管理、操作全程可追溯、数据加密存储等功能，全方位保障生产数据安全与隐私；在模型应用层面，推动AI模型透明化与可解释性，让企业决策者清晰理解AI决策逻辑；在公平普惠层面，通过轻量化部署、标准化解决方案等方式，确保不同规模、不同区域的企业均可低成本落地数据智能体系。
七、结语：快数据时代的中国技术创新实践
站在产业发展的关键节点回望，贝格迈思的发展历程，折射出中国基础技术创新从“跟跑”到“范式引领”的深层逻辑变革。
十余年前，当张世明博士在实验室勾勒新型高性能分布式内存数据库蓝图时，中国数据库市场几乎被国际巨头完全垄断，国产替代尚停留在“可用”初级阶段。如今，贝格迈思AiSQL不仅在多轮权威机构测试中表现优异，更在全球创新平台上与国际独角兽企业（如Databricks、Snowflake等）同类产品同台竞技，以“SQL+AI原生融合”的独特范式，定义AI时代的数据智能基础设施新范式。
当前，我国数字经济与新质生产力发展战略持续推进，“十五五”规划明确将异构计算架构在基础软件深度应用、天地一体化算力基础设施建设等列为重点攻关方向，底层数据智能引擎市场发展空间广阔。同时，国内数据库产业整体仍存在创新能力不均衡、高端场景供给不足等短板。贝格迈思精准契合国家战略产业发展导向，同时以真实产业场景验证技术价值，形成“政策牵引+市场验证”双向赋能的良性发展闭环。
展望未来，贝格迈思的蓝图已然清晰：短期聚焦金融、高端制造领域头部客户规模化落地；中期拓展应急、政务、交通、新能源、医疗等新兴行业；长期致力于成为全球数据智能技术创新主体，深度参与全球数据基础设施技术协同创新，为全球产业数字化提供来自中国的技术实践。同时，公司前瞻布局天地一体化智算拓展，面对地面人工智能数据中心日趋逼近的能源与散热性能瓶颈，探索天基算力网络落地路径，拓展全域算力应用边界。
基础软件产业竞争是一项长期且系统的战略工程。未来，贝格迈思将持续深耕底层自主技术研发，深化产学研协同创新，联合国内软硬件企业完善自主产业生态；在国际市场坚持开放合作、本土化适配、科技向善原则，统筹产业发展效率与数据安全、隐私保护需求，推动数据智能技术普惠落地各行各业。
张世明博士坚信：“万物皆数，唯数学洞察一切，计算使能万物。”未来所有需要解决的现实问题，最终都会回归到相应的数学问题。而数学问题，自然要用数学思维去解决。
在数学的理性与技术的创新交汇处，一场由中国原生定义的快数据革命，正在悄然重写全球科技创新的底层语法，为数字经济的数智未来筑牢坚不可摧的数字长城。
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