演讲实录 | 杨冰：Data × AI 时代 零售数据底座的破局与重塑

尊敬的各位来宾、各位伙伴和零售行业的同仁们，大家下午好，我是 OceanBase 的杨冰，非常荣幸今天有机会跟大家相聚于此，共同迎来 OceanBase 和 IT 东方汇、EFCIO 协会共同举办的“2025零售数据底座创新大会”。

我谨代表 OceanBase 的全体同仁，向大家的到来表示热烈欢迎和诚挚感谢。今天下午内容非常丰富，在此和大家分享一下，近期我对于行业的洞察和未来发展方向的思考。

云和AI时代需要怎样的数据底座

Data X AI，是这段时间的热词，也是 OceanBase 以及各行各业探索的方向。我们也看到，整个新零售行业发展过程中面临非常多的挑战，包括整合全渠道资源、做实时化响应，同时要应对流量洪峰、拥抱 AI 变革带来的数字化系统升级。

在这一基础上，一个稳定、高效、智能的数据底座，不仅是选择题，而且是每个 CIO 和科技团队要面临的必答题。

OceanBase 在 2022 年推出了一体化云数据库平台 OB Cloud，2 年的时间，服务了 200 多个零售业的客户，如今 OB Cloud 已在零售行业实现规模化落地。在这一过程当中，我们也见证了整个零售行业在数字转型过程当中，对于数据，以及数据底座的诉求。

一个强大的数据底座应该解决哪些问题？

大家通过 OceanBase 这样的分布式数据库，成功应对了以往难以想象的每秒几十万甚至百万级的流量洪峰。同时，也借助实时化数据分析，推动了千家门店，乃至线上线下业务的精细化运营。我们也看到，越来越多的 AI 应用正从实验室逐步落地，走向了生产系统。

在这样一个关键的交汇点，我们也在思考，未来如何支撑整个零售行业的数智化、数字化和智能化转型。

一个强大的数据底座应该解决哪些问题？

我认为，答案可能主要体现在以下三个方向：

• 第一，如何去驾驭脉冲式、爆发式的流量洪峰。我相信，这个会成为未来的标配。

• 第二，未来的数据越来越多，不仅有结构化，还有非结构化的，如何让数据打通融合，且非常实时地成为商业决策的燃料和引擎。

• 第三，AI 落地一定是必然方向，在这个方向上，整个数据底座如何让 AI 成为未来的基础设施，这是数据底座要做的事情。

这既是 OceanBase 攻坚的方向，相信也是各位同仁探索的方向。

OB Cloud 的行业实践和落地场景

首先，我们来聊聊“脉冲”这一话题。它可以说是零售行业的经典话题，甚至已经成为标配。无论是大促、直播，还是各种日常运营活动，零售业务中频繁出现的脉冲式流量已经成为常态。

这种非均匀的流量波动，相当于一次次对系统的压力测试，而最终的瓶颈往往出现在数据库或者整个数据底座之上。

以今年“ 618 ”为例，一些头部超市在促销活动期间出现了短暂的卡顿，造成了百万级别的 GMV 损失。这让我们深刻意识到，面向未来的数据底座，不仅要保证系统的稳定性，更要在流量洪峰和流量脉冲常态化的环境下，具备瞬时承载冲击的弹性扩展能力。

分布式数据库本身就是一种非常适合应对自动伸缩场景的数据底座。

以往，客户为了应对流量脉冲，需要提前以“天”为单位准备扩容。为避免对业务的影响，扩容一般会放在晚上，再花几天时间进行收缩。但采用 OB Cloud 之后，整个扩容过程变得非常平滑，只需几分钟即可完成弹性扩容与收缩。

同时，我们也提供了“ 5个9 ”级别的 SOA 服务，大幅降低了运维压力，让系统既能从容应对流量脉冲，又能持续保持稳定性。

我相信，未来数据底座应该把弹性、稳定的能力作为标配，通过技术上的确定性来应对业务的不确定性，为每一次业务的增长提供坚实可靠的保障。

聊到实时分析，实时性也是当下需求的标配。

如今，渠道变得极为多元，不仅有微信、天猫、淘宝，还有小红书、抖音等平台。整个零售行业的背后，往往依托着一套支持全渠道的中台，需要对来自各个渠道的数据进行统一汇总和分析。过去，都是以小时为单位，进行数据处理和分析，但以现在商业竞争的迭代和反应速度，这样的时间消耗，极有可能错失最佳商机。

而 OceanBase 通过一体化理念，将 OLTP 和 OLAP 能力融合，通过 OB Cloud 一体化架构，让联机交易数据能够以毫秒级的速度，对全局进行快速的实时分析。

这样一来，营销总监能随时掌握所有渠道以及线下门店的实时经营数据；运营总监也能在促销活动上线后，第一时间监测转化率的变化，从而迅速调整策略； CEO 也可以基于实时数据，作出更加精准的决策和判断。一体化架构极大地消除了数据延时，使我们的数据洞察与决策更为敏捷，进而推动整个业务加速运转。

海底捞是一个非常典型的案例。此前，他们采用多套系统来支撑业务，包括在线交易系统、实时数仓分析系统，以及中间的 ETL 过程。通过多套分离的系统来实现实时响应。

自从全面采用 OB Cloud 以后，海底捞打通了进销存的全业务链路，不仅实现了“千人千面”的精准推荐，还实现了线上预订、线下消费与库存调拨的全链路贯通。任何一个品类需求量呈爆发式增长时，都可以快速实时算出全面的库存并且就近补仓，将原本需要以天为单位实现的响应，变成分钟级，这就是实时数据的力量。

因此，这一实时分析处理能力，能够帮助企业从“事后总结”转变为“事中干预”，甚至在“事前预测”阶段做好准备。

最后是大家关心的智能化。OceanBase 也在积极探索这个方向，我们主要专注在三个点上：

• 第一，OceanBase 支持以向量为基础的多模态的存储。

• 第二，基于多模态存储上的融合、检索，把数据库的精确检索和搜索引擎匹配、融合。

• 第三，基于与大模型的深度结合，构建完整的 RAG 系统，为各种应用和智能 Agent 提供强大的知识库支撑。

这样的一套体系，使得数据库能够更好地理解非结构化的图片、文本等信息，并将其与结构化数据融合，把数据转化为知识，为未来 AI 应用提供坚实支撑。

基于这些能力，我们也落地了许多场景，比如基于向量和融合检索的以图搜图、以文搜图，为用户带来全新的沉浸式搜索的购物体验。同时，我们能够基于商品的特征和用户的行为特征——包括购买的数量、浏览过哪些文字、偏好的产品风格等，为客户提供更加精准的推荐服务。

今天我和客户交流时，他打了个比方，结构化数据像理科生，逻辑性强；非结构化数据像文科生，感性丰富，将两者有机融合，再加上大模型知识库，可以让我们更好地洞察和理解客户所需，从而实现更精准的推介。

以我们与国内知名跨境电商的合作为例，上面提到的那些点都已经在实际业务中落地。比如，我们通过 OB Cloud 的向量搜索和智能体平台，构建了一套智能客服系统，并利用多模态搜索能力，搭建了更为强大的推荐引擎。依据用户的购买品类和行为，融合浏览风格、评论等信息，实现智能推荐。

得益于一体化架构，研发效率大幅度提升，通过我们的智能推荐引擎仅用两周时间就完成搭建。一周搭建完成问答的知识库智能机器人，并成功与外部的物流系统整合。随着这些应用的落地，AI 已经不再是遥不可及的概念，而是根植于数据底座，产生了真正的生产力。

所有的实践也表明，未来的新零售竞争，归根结底是数据底座的竞争，也是未来战略的制胜点。而强大的数据底座，也绝非单打独斗，它需要与广泛的生态体系深度整合，实现共赢。

OceanBase 在零售行业的整体策略也是“生态优先”。我们不仅持续提升自身能力，同时也积极与各行各业的 ERP 系统、全渠道平台以及 AI 工具深度合作和整合，不断延展我们的能力，服务广大零售客户。

如今，我们已为 200 多家零售客户提供服务，这背后，正是生态协同的巨大力量在发挥作用。

在此特别感谢伯俊、百胜、石基、数云、食亨、云徙等伙伴，能和我们深度地在 AI 和数据能力上整合。我们也秉持“先行者分享经验，让后行者少走弯路”的理念，希望把与伙伴客户探索的经验，沉淀为行业的 “共同财富”。

我们也非常有幸，能够携手爱分析，和雅戈尔 CIO 王歆、露乐集团 CIO 沈刚两位行业专家，一起梳理和总结我们在实践过程中的最佳实践，形成首份《零售一体化云数据库白皮书》。

这是零售行业内，首次系统阐述一体化云数据库价值的权威报告，凝结了 200 家零售企业的数字化实践，梳理了我们如何应对流量脉冲、实现全渠道管理、推动“ AI 落地” 的全流程方法论和一些最佳实践。

我们也给出了不同规模企业实施的路径，无论是营收超过百亿的大集团，还是区域性的商超，还是跨境电商都能找到非常好的数字化落地路径。

零售行业未来面临的三大变革

展望未来，数据是新能源，AI 是新生产力，基于这样的判断，我认为未来可能会发生的三个大的变化或者变革。

第一是实时化。未来，实时响应必将成为 D2C 零售行业的标配，每一次用户行为的交互，都会驱动系统的迭代与快速反馈。

我们常说“千人千面”，但我相信，未来应该是“一人千面”的快速迭代系统。这样的系统可能不仅服务于人，也可能服务于各类智能体或 AI 程序，因此对响应速度和体验的要求会越来越高。系统的响应速度和处理能力，直接决定了用户体验的上限，而这个系统的响应速度瓶颈就在数据底座上。

第二，智能化的全面渗透。无论是面向客户的智能化 UI 与交互模式，还是企业内部全渠道的智能管理和运营调度，智能化都将成为零售企业的必修课。

AI 技术会像水、电、煤一样，成为企业的基础设施，而数据底座则是这些基础设施的“发电厂”。从这个角度来看，数据底座在未来的重要性不言而喻。

第三，生态化。这决定了数字化和智能化变革的深度和广度。所有的变革只有和生态协同，才能真正释放 AI 与数据的最大价值。

OceanBase 诞生于互联网高并发的场景，随着新零售等行业的发展，我们也在数字化转型的深水区不断成长和探索。未来，我们期待与更多客户和合作伙伴深度携手，基于 Data 一起走向 AI ，让数据底座更加强大，让 AI 的落地变得更加简单高效。

最后预祝这次大会能够圆满成功，也希望在座各位在今天的大会上多交流，有所收获，谢谢大家。