10月28-29日，第八届我国开源年会（COSCon’s23）在四川成都高新区菁蓉汇成功举行。作为开源范畴的年度盛会，本次以“开源：络绎不绝、山海相映”为主题，吸引了很多职业学者、技能专家、开源爱好者的一起到场，KaiwuDB CTO 魏可伟受邀于主论坛宣布《万物互联，探究新一代数据底座》主题讲演。

AI4DB—从数据中获取“常识”，提高数据活力

万物互联年代激发了数据使用的多样可能性，但一起也对数据办理这一课题提出更多诉求。在 IoT 场景下，数据的获取、交流和处理是中心，随着数据量的激增，数据的边际价值下降，为了从这些工业数据中获取价值，AI 与 IoT 的结合显得尤为重要。

在IoT范畴中，咱们一般会把“A”加在前面，构成咱们熟悉的 AIoT。究其原因，数据本身并不能为企业带来价值，但当经过不断学习，从数据中获取“常识”，数据才具有生命力。更重要的是，万物互联年代所带来的本钱和其所产生的收益，无法有效支撑企业构成良性发展，假如短少 AI 加持，整个职业发展或将受阻。

回归到用户本位，技能背面的关键在于咱们能否为用户供给卓有成效的解决方案。实际情况中，技能存在很多不可控的问题阻碍用户使用；前期贵重的基础设施投入，似乎也不是真的在帮用户降低本钱。

因而，KaiwuDB 在立足于技能、产品及职业需求的基础上，主张“化繁为简”，重视培养“原生 AI”才能，包括：智能生命周****期办理、降采样、智能预核算等功能，协助企业构建数据获取、数据交流、数据处理剖析的全链路才能，为终端用户供给发掘更多数据价值的解决方案，以满意用户的实际需求。

• 智能生命周期办理

用以完成存储本钱与数据价值之间的需求匹配。以时序数据为例，存储本钱随着时刻的推移不断加大，因而如何进行数据生命周期的办理至关重要。

其间，紧缩是一种常用方法，但是紧缩会带来功能上的耗费，因而需求权衡新旧数据的需求，使用 AI 技能对时刻较长的数据进行紧缩以减小存储空间，近期的数据能够存储在较大的空间中，合理平衡存储本钱和数据的价值。

• 降采样

即削减数据收集频率。面对海量数据的场景，此刻能够将高频率的数据收集降低为低频率，以削减存储本钱。选取方法能够是随机选择或其他方法，中心方针是在尽可能保存表明趋势和重要信息的一起，削减数据存储量和处理开支。

在数据办理中，为了保存有价值的数据部分，能够使用 AI 技能介入，进行数据特征提取和信息紧缩。例如 AI 能够依据使用需求剖析数据行为形式，协助用户选择更优的降采样战略，以保存具有代表性的数据。

• 智能预核算

即经过剖析数据行为和查询形式，提前准备数据并优化聚合操作，从而提高查询功能。以时序数据场景为例，会以时刻维度进行数据的聚合剖析，这背面的一项关键技能便是智能预核算—即使用 AI 大脑预判用户会对哪些内容会做聚合剖析，提前把结果“常识”核算好。

这一才能可快速完成结果反馈，极大程度提高功能；在生命周期办理方面，也能够经过 AI 对用户使用情况做出预判，假如 AI 预判用户对某一类数据不再频频调用，能够自动挪到冷存储上，降低资源占用。

DB4AI—数据更活跃，用户低担负

在IoT 范畴有一些常见的算法，比方常见的时刻序列猜测、图像识别等，这些都是咱们在 AIoT 范畴中比较关心的话题；与此一起，咱们还需求解决数据库和 AI 两大生态分裂的问题，即如何完成从数据库里的数据产生的模型能够在数据库里用起来，一起避免让数据工程师、数据科学家们觉得有很多额外担负。

为此，KaiwuDB 供给了原生猜测剖析才能。咱们希望供给一个渠道，能够完成数据库和算法的紧密结合。比方，支撑数据库中的函数调用渠道上的模型练习、模型推理等才能。这样从数据库开发人员和办理人员的操作层面来看，他们相当于只在使用咱们数据库的一个根本才能，并不会产生额外担负。另一方面，咱们也可认为数据科学家敞开接口，让他们能够把练习出来的模型，放进数据库中。经过上述方法，能够把各类数据库相关人员紧密联系起来。

此外，咱们还供给一项生命周期办理引擎才能—Modelops in Database。举个比方：咱们的 AI 模型，它本身是有时效性的。比方，用去年的数据练习出来的模型，今年未必适用。这个时候谁能够第一时刻发现这个问题？应该是数据库。由于当咱们发现数据散布现已产生明显的变化的时候，能够推测出该模型的功能可能也将处于危险之中，这个也是 KaiwuDB 在做 DB For AI 的关键思路。

写在最终

KaiwuDB 作为一款多模数据库，一个很重要的中心是用一体化的方法、一致的接口供给给用户数据办理和处理的才能。 “大模型给咱们带来一个非常好的时机，让咱们真正地去完成一个完全不同的多模数据库” ，魏可伟表明。

就数据库而言，开源和立异一直是密不可分的。回忆整个数据库发展历程，立异至关重要，而开源是引领立异的重要途径。未来，KaiwuDB 将努力为各位同伴供给更敞开智能的数据库解决方案，后续咱们也会有开源方案，敬请我们期待！