近日，全國信息技術標準化技術委員會2025年第一次“標準周”活動在北京舉行，華為云數據庫作為“云原生數據庫”國家標準制定的牽頭單位受邀參會，并組織了“云原生數據庫”國家標準的研討。
華為云牽頭制定國家標準，引領了云原生數據庫三層池化（計算池化、內存池化、存儲池化）、透明多寫和智能化的技術發展，為國內云原生數據庫產業化應用提供了指導和引領，如在工行等關鍵基礎設施領域的核心業務落地，取得顯著成效，也將推動先進標準技術走向全球，引領全球云原生數據庫技術發展。
AI+數據庫：數據庫技術演進的重要方向
清華大學計算機科學與技術系教授李國良長期專注于數據庫技術領域的研究，在會議開場時，立足數據庫技術全貌，結合多年經驗，深入分析了智能化技術與數據庫融合的發展趨勢，表示自治運維平臺、自學習型內核、數智融合引擎、向量數據庫、大模型應用等一系列新技術的出現呈現出了顯著的優勢：
智能內核：具備自學習、自部署、自適應能力的全棧輕量級算法智能內核，能結合不同的業務負載動態調整計算策略，保證業務數據穩定在線。
智能運維：線上線下管控運維一體化平臺具備智能調優與診斷能力，覆蓋自監控、自診斷、自調優、自恢復和自安全全流程。
智能管理：借助大模型的理解、推理、編排、生成能力，實現自主數據管理，大幅減少人工介入，降低企業數據管理成本。
李國良教授強調，數據庫和AI的融合將構建統一、高效、智能、安全的數據管理平臺，為各行業提供強大的數據服務支撐。
金融實踐：云原生數據庫賦能金融行業應用躍遷
金融企業數字化轉型加速對數據庫的海量多模態聯機數據處理能力提出了更高要求——更高的性能、擴展性和可靠性，而云原生分布式數據庫成為應對這些挑戰的關鍵。中國工商銀行軟件開發中心分享金融云建設與聯機數據庫應用實踐，通過自研和華為公司聯合創新模式，快速融合數據庫前沿技術成果，穩步推進企業級金融聯機數據庫建設，實現了從1.0探索啟航向3.0邁向云原生數據庫的高質量發展，穩步推進企業級金融聯機數據庫建設。
雙方圍繞金融核心業務場景海量數據、超高并發、超高峰值、超大規模復雜計算等行業核心需求，開展技術攻關，明確了云原生數據庫高可靠、易部署、平滑遷移、高安全等技術方案，并基于業務場景完成了適配驗證，取得顯著成效。
這些突破有力推動了云原生數據庫產業化應用，為金融行業規模替換起到典型示范作用，未來雙方還將聚焦數據庫產業生態發展和人才培養，持續繁榮金融行業數據庫生態，夯實金融行業高質量發展基石。
技術領航：華為云數據庫在云原生領域的優勢
華為高斯實驗室主任王磊受邀圍繞云原生數據庫作了報告分享，從三層池化的創新架構入手，介紹了云原生數據庫的技術演進，并表示，AI+云時代下的數據庫還需要具備自治運維、資源按需彈性擴縮、多層級高可用、數據共享等多維能力，而這些能力的實現，離不開智能化、云原生技術的深度融合。憑借在云原生領域持續的領先技術，華為云數據庫將更好地為企業提供堅實可靠的支撐，助力企業在復雜業務場景中實現高效運營與創新突破。
標準引領：牽頭制定云原生數據庫國家標準
為引領云原生數據庫技術發展，促進云原生數據庫技術產業化應用，華為云牽頭，聯合中國電子技術標準化研究院、清華大學、工商銀行等20多家頭部行業用戶單位和數據庫頭部企業共同研制了國家標準《信息技術云原生關系數據庫管理系統技術要求》。
華為云標準與產業發展專家詳細介紹了該標準的研制過程，其中明確定義了云原生數據庫的池化架構、靈活的彈性伸縮能力、高效的云資源利用率、極致的高可用能力和智能化融合等核心特性，旨在為云原生數據庫的研發加強技術指導，提升產品的質量和易用性，同時幫助企業做好云原生數據庫的選型，讓企業放心上云。
該標準在研制過程中廣泛吸納了相關方參與和業界意見，發布后將加強標準的實施落地，讓用戶敢用、敢選，支撐行業健康發展。
本次受邀參加全國信標委“標準周”活動，不僅展現了華為云數據庫在云原生與AI深度融合的進程中取得的關鍵成果，更彰顯了華為云數據庫推動整個數據庫產業繁榮發展的決心與能力。（華為云供圖）
