【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。
（接上期）
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，更依托完善的开发者生态、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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