中国数据库技术迎来关键转型期。从20世纪60年代美国开发首个网状数据库，到Oracle等传统数据库长期主导市场，当前技术架构正面临智能化时代的全新挑战。传统架构难以满足大数据量、复杂场景和强计算需求，亟需突破性创新。

图增强智能（Graph+AI）成为突破方向，通过融合图计算引擎与图算法，构建高维关联数据模型，解决传统数据库的数据孤岛问题和AI模型黑盒化困境。这一创新技术体系为企业提供可解释、低成本、高维度的智能解决方案，推动数据库技术向智能化时代迈进。

中国科技自强自立进程加速。作为和芯片、操作系统并列的三大基础根技术之一，数据库是数字化系统的底座，技术架构变革刻不容缓。

过去，以 Oracle (甲骨文)为代表的传统数据库巨头统治着这一领域，但是智能化应用对累积的全量数据的极限需求，在数据的管理、承载、处理、应用，以及在性能、安全、成本、体验等方面都提出了全新的技术要求。

数据库技术发展历程

数据库始于20世纪60年代的美国。1961年美国通用电气公司开发出了世界上第一个网状数据库管理系统；1968年IBM推出了层次式数据库管理系统 IMS(Information Management System)，这是世界上首个商业数据库系统。且，IMS 最初是为了支持阿波罗登月计划而开发的，用于管理复杂的数据结构和处理大量的数据请求；后续又出现了UCB(加州大学伯克利分校)、Honeywell(霍尼韦尔))、Ingres 等一众厂商所构建的数据库行业的早期时间线。此后数据库迎来了黄金时代，Oracle、MySQL、Microsoft SQL Server、PostgreSQL、

IBM DB2 等一批具有代表意义的数据库崛起，并且交错发展近半个世纪，直到今天仍在企业生产系统中扮演着重要的核心角色。

数据库技术面临的挑战

本质上，数据库的发展与底层技术的突破息息相关，在企业场景的需求与IT基础设施的适配下，演化出适应当时需求的形态，诸如IBM 的小型机、Oracle 数据库、EMC 存储设备……这些都是时代的产物。

时至今日，全世界都面临着从大数据、快数据再到深数据的挑战。在这个背景下，围绕着数据的产生、管理、存储、计算和应用，促进了数据技术的蓬勃发展。传统数据库赖以生存的数据架构难以满足更大数据量、更复杂场景、更强计算要求、更敏捷业务、更好的用户体验的全新的业务需求和价值。

数据库的进化是由上层业务牵引和下层硬件技术的变革所驱动的。当企业IT信息化已经基本完成后，再向前就是数字化转型与全面智能化。

我们认为智能化时代的核心技术一定是图增强智能（Graph + AI），它是突破数据处理与 AI 应用瓶颈的关键技术，通过软硬件协同优化的图数据库与图计算引擎，我们能够构建高维关联数据模型，既避免了传统SQL 关系型数据库在复杂关联场景下的数据孤岛问题，又突破了传统 AI 模型因浅层结构导致的黑盒化与高成本困境。这种创新技术体系通过深度融合图计算引擎与 图算法，实现了数据建模、分析推理与智能决策的一体化架构，为企业级应用提供可解释、白盒化、低成本、高维度的智能解决方案。