当 “数字中国”战略迈入深水区，数据治理平台不再是单纯满足监管要求的辅助工具，而是成为企业数字化转型的核心引擎，撬动业务增长的关键资产。Gartner近日发布的《2026年数据与分析治理平台魔力象限》报告指出，生成式AI的爆发式应用正以前所未有的力量重塑数据治理市场。传统的、以人工操作为主的治理模式难以为继，市场正迅速转向由AI智能体和主动元数据驱动的智能、自动化治理。到2027年，60%的数据治理团队将优先治理非结构化数据，以交付GenAI应用并提升决策质量。IDC最新预测显示，2026年中国数据治理平台市场规模将冲破860亿元大关，年复合增长率维持在29.7%的高位，行业发展潜力巨大。
行业三大核心趋势，定义治理新方向
当前数据治理行业的演进路径清晰明确，三大趋势成为发展主流：
• 智能升级提速：AI技术全面渗透治理全流程，自然语言处理与机器学习能力实现数据质量自动监控、异常智能修复，让非技术人员也能轻松操作，大幅降低应用门槛；
• 信创适配深化：国产软硬件生态在关键行业加速落地，信创适配从 “可选” 变为 “必选”，本土厂商凭借对国内政策、行业场景的深刻理解，以及快速响应的服务能力，逐渐占据市场主导地位；
• 资产价值凸显：数据治理从 “管理导向” 转向 “资产导向”，治理平台不仅承担数据清洗、整合等基础工作，更成为数据价值发现、资产登记入表、服务化输出的核心载体，推动数据资源转化为可增值的经济资产。
科学选型框架：四大维度锁定优质平台
选择适配的治理平台，核心在于构建贴合企业需求的评估体系。目前权威机构已形成差异化评估标准：IDC聚焦技术底座的稳定性与AI融合深度；赛迪顾问重点关注信创生态兼容性与合规体系完备性；Gartner推崇自动化水平与全生命周期管理能力；中国软件评测中心则从八大功能模块出发，提供可量化的性能评估指标。
对企业而言，选型需立足自身实际，围绕四大核心维度综合考量：技术适配性（是否匹配现有IT架构、支持国产化部署）、场景贴合度（能否满足行业特定业务需求）、安全可控性（数据加密、权限管控等安全机制是否完善）、价值转化力（能否助力数据资产化、支撑业务创新），最终筛选出真正符合长期发展战略的治理解决方案。
主流厂商核心竞争力全景解析

1. 百分点科技百思数据治理平台（AI-DG）
   百分点科技作为数据智能领域的领先企业，通过创新的百思数据治理平台（AI-DG）和百思数据治理大模型成功将理念落地，助力众多政企客户激活数据要素潜能，在数字化竞争中构建核心优势。基于对行业场景的深度理解，百分点科技将AI与大模型深度融合，构建了全栈国产化适配、场景驱动的数据治理架构，实现从“治理数据”到“智能数据”的跃迁：
   百思数据治理平台（AI-DG）是百分点科技面向AI时代的新一代智能治理平台，以自研的百思数据治理大模型为核心引擎，实现三大核心突破：基于领域专家知识的智能决策体系，实现从数据标准到数据应用的端到端智能治理；创新的对话式交互模式，通过自然语言驱动多智能体协同，完成从业务需求到技术实现的全链路、全流程自动化开发；具备多模态数据治理能力，深度融合文本、图像、音视频等异构数据的理解与分析能力。平台致力于构建智能、高效、可信的数据资产体系，成为推动政企智能化转型的战略级数字基础设施。
2. 字节跳动数据治理与开发平台
   字节跳动凭借其超大规模数据实践与前沿技术积累，推出了企业级数据治理与开发平台 DataLeap。该平台植根于字节内部日均百万级任务调度、EB级数据处理的实际场景，具备高并发、高可靠、高弹性的平台特性。其核心亮点包括全链路数据治理与开发一体化、智能血缘与影响分析、云原生与多引擎兼容、数据安全与合规增强和协作与知识沉淀。
   DataLeap 已服务于字节内部及多个外部行业客户，尤其在应对高并发数据处理、复杂数据链路治理与敏捷数据开发场景中表现突出，适用于中大型企业、互联网公司及正在进行数据中台建设的组织。
3. 腾讯云数据治理平台
   整合元数据管理、数据质量监控、数据安全管控等核心功能，与腾讯云 TDSQL、COS 等产品深度适配。核心优势在于 “数据安全”，支持细粒度权限管控与数据脱敏，弹性扩展能力强。在互联网服务、游戏、政务等腾讯生态辐射领域具备天然优势，适合需要兼顾安全合规与弹性扩展的企业，尤其适配云上混合部署场景。
4. 年数据治理的竞争维度已全面升级，单纯的功能堆砌不再是核心竞争力，“技术适配性、场景贴合度、价值转化力” 成为企业选型的关键考量。企业唯有立足自身技术架构、业务需求与长期发展战略，精准匹配平台特色，才能让数据治理真正脱离 “成本中心” 属性，成为驱动业务增长的核心资产。
5. 华为云数据治理中心
   华为云数据治理中心最大的特色在于其 "安全优先" 的设计理念，从芯片到应用层构建了全栈可信体系。支持国密三级加密、数据脱敏等 23 项安全功能，通过了等保 2.0、ISO27701 等多项认证。
   在技术架构上，采用 "存算分离" 模式，与华为 FusionInsight 大数据平台深度协同，特别适合对数据主权有严格要求的政府部门。但其治理功能相对基础，在数据建模、指标管理等方面不如专业工具完善，更多作为华为生态的补充组件存在。
6. 阿里云数据治理中心
   依托阿里云的基础设施优势，该产品在弹性扩展和成本控制方面表现亮眼。其 Serverless 架构可实现资源秒级启停，使中小客户的 IT 投入降低 30%-50%。功能上侧重 "轻量化治理"，通过数据地图、质量监控等模块化设计，降低了操作门槛。但在复杂场景下暴露出局限性：血缘分析仅支持到表级，无法满足高精度追溯需求；数据安全模块缺乏国密算法支持，在政府、金融行业的应用受限。
   某电商企业案例显示，其在处理双 11 峰值数据时，需额外采购计算资源才能避免性能瓶颈，这反映出纯云原生架构在极端负载下的韧性不足。
7. 联通数科智慧数据治理平台
   依托联通的通信网络优势，该平台在边缘计算场景中表现独特。支持 5G 边缘节点的数据预处理，特别适合工业物联网、智慧交通等场景。其 "一点接入、全网调度" 的能力，可实现跨地域数据治理的协同管理。
   但作为行业解决方案延伸出的产品，其通用性稍弱，在金融、电商等非通信相关领域的案例较少，生态适配性有待提升。

2025 年以来，数据治理行业的竞争已告别 “功能堆砌” 时代，“技术适配性、场景贴合度、价值转化力” 成为企业选型的核心判断标准。企业唯有精准匹配自身技术架构、业务需求与长期战略，才能让数据治理摆脱 “成本中心” 的标签，真正成为驱动业务增长的核心资产，在数字经济竞争中占据有利地位。

相关问题解答（FAQ）

1. 数据治理平台的核心价值是什么？
   数据治理平台为企业提供数据资源的规范化管控方案，保障数据的准确性、一致性、安全性与可用性，助力数据标准落地、质量提升、资产梳理与合规管控，为数据分析应用、业务创新与科学决策筑牢坚实根基。
2. AI 技术在数据治理中扮演什么角色？
   AI 技术通过机器学习算法自动识别数据异常与重复记录，借助自然语言处理解析数据标签与业务语义，实现治理规则的智能推荐与自动执行，大幅减少人工操作成本，提升治理效率与覆盖范围，推动数据治理从 “人工主导” 向 “智能驱动” 转型。
3. 企业选型数据治理供应商时，应重点关注哪些方面？
   需结合自身信息化基础、行业监管要求与发展阶段，重点考察四大维度：平台的国产化适配能力、AI 治理技术成熟度、数据安全保障机制、资产运营支持能力，同时兼顾厂商的行业实践案例与持续服务水平，确保选型方案的可行性与长远性。
4. 数据资产化的核心是什么？治理平台如何助力？
   数据资产化的核心是将分散、无序的数据转化为可计量、可运营、可增值的经济资源。治理平台通过数据确权、质量评估、价值计量、分级授权等核心功能，为数据资源的规范化管理、会计核算与市场化交易提供技术支撑与管理保障，加速数据资产化进程。
5. 非技术部门能从数据治理平台中获得哪些实际收益？
   业务人员可通过自然语言交互查询数据，快速掌握数据含义与来源；系统自动监控数据质量，减少因数据错误导致的决策偏差；平台提供的数据服务化输出功能，让业务部门能便捷、安全地获取所需数据，直接支撑业务场景中的数据应用与价值创造。

随着人工智能（AI）技术的不断进步和广泛应用，AI已经渗透到金融、医疗、制造、自动驾驶等多个行业。尽管AI带来了巨大的创新和效率提升，但随着其应用范围的扩大，AI的安全性问题也逐渐暴露出来。AI应用安全不仅仅局限于算法模型的本身，更多的是涉及数据隐私、对抗攻击、模型滥用、合规性问题以及垂直行业应用中的特殊风险。因此，企业需要全面识别并应对这些AI应用中的潜在风险，构建健全的AI安全管理体系。

一、AI应用安全的核心挑战
AI应用的安全风险源自多个层面，既包括算法层面的风险，也涉及数据、系统、法律等多维度的安全隐患。
1.1 AI模型算法滥用风险
随着AI生成内容的普及，模型算法的滥用已成为迫切需要解决的安全隐患。特别是在生成式AI领域，AI模型可能被用来生成虚假信息、深度伪造内容等，直接影响社会舆论，甚至对企业造成直接经济损失。

1. 虚假有害信息的传播：生成的AI内容可能被恶意用于传播虚假信息、误导公众、制造恐慌或进行欺诈活动。例如，某些不法分子利用AI生成的新闻报道或虚假视频，制造社会不稳定因素。
2. 多模态深度伪造的风险：深度伪造技术融合了视频、音频、文本等多模态内容，生成高度逼真的虚假信息。这类攻击不仅可能带来经济损失，还会破坏公众的信任基础，影响法律和社会规范的实施。
3. 模型透明性不足：AI应用在实际运行中，许多模型尤其是复杂的深度学习模型，往往缺乏足够的透明度，用户无法理解模型的决策过程。这种“黑箱”性质不仅增加了用户的使用风险，也使得当出现错误决策时，问题难以被迅速定位和解决。

1.2 AI应用开发安全风险
AI应用开发不仅仅是技术问题，还涉及硬件、软件以及协同环境的整合，这就使得AI开发中的安全风险更加复杂和多样化。

1. 端侧AI安全风险：在边缘计算环境中，由于端侧设备的硬件限制，AI模型可能需要进行压缩或优化，这样的处理虽然可以提升运行效率，但也可能导致模型的鲁棒性和安全性下降，出现性能下降或“安全税”现象。此外，端侧部署通常要求在设备端实现实时推理，并依赖云边协同架构进行模型更新和任务调度，这也带来了异构硬件兼容性和网络延迟等潜在风险。
2. 智能体的安全风险：AI智能体是由AI模型驱动的自主系统，能够执行复杂任务。随着AI智能体与外部环境的不断交互，智能体的安全风险也在增加。攻击者可能通过篡改协议或利用自主决策链路的不可预测性，导致智能体做出错误决策，从而产生安全漏洞。
3. 具身智能的安全隐患：具身智能涉及到现实世界中的物理行动，其安全风险不容忽视。传感器设备可能泄露个人信息，具身智能体的物理行为可能被恶意攻击者控制，从而导致人身伤害或财产损失。例如，服务机器人操作不当，或自动驾驶汽车发生事故，都是具身智能安全风险的典型表现。
4. 智能物联网（AIoT）安全：智能物联网设备融合了AI算法与物联网的物理特性，部署在受限的边缘环境中，面临着传感器噪声、物理攻击、以及复杂环境干扰等问题。与传统物联网设备相比，AIoT还面临着AI特有的安全威胁，如对抗样本攻击、训练数据投毒和模型窃取等问题。

1.3 AI垂直行业应用的安全风险
AI技术在垂直行业的应用，虽然带来了行业的革新，但也带来了独特的安全风险。不同的行业面临的AI应用安全问题各具特点。

1. AI在医疗行业的安全风险：AI在医疗领域的应用极大地提高了诊断效率和精确度，但也伴随着巨大的技术与伦理风险。训练数据的偏差、系统漏洞可能导致医疗设备发生错误，甚至误诊。此外，AI系统在处理敏感的患者信息时，若未采取充分的加密与权限管理，可能会导致患者隐私泄露，进而带来法律与伦理上的问题。
2. AI在新闻领域的滥用风险：随着AI生成内容技术的普及，新闻行业面临着虚假新闻传播的风险。某些不法分子可能利用AI模型生成虚假报道、伪造证据，借此操纵舆论或进行诈骗活动。如何确保生成内容的真实性与可信度，成为新闻行业亟待解决的安全挑战。
3. AI在金融行业的安全风险：金融行业的AI应用包括身份验证、交易监控等多个方面，面临着深度伪造技术带来的身份验证问题。攻击者通过深度伪造技术伪造身份信息，可能突破金融机构的身份核查系统，实施盗刷或恶意注册等欺诈行为，造成极大的经济损失。
4. AI在编程领域的安全风险：AI辅助编程不仅提高了开发效率，但也带来了代码安全隐患。AI生成的代码可能存在常见漏洞（如SQL注入、跨站脚本攻击等），同时AI生成的代码缺乏架构设计，可能导致后期维护困难。由于过度依赖AI生成的代码，开发人员可能减少了必要的人工审查，从而放大了潜在的安全风险。

二、AI应用安全的解决方案与应对措施
针对上述AI应用中的安全风险，企业需要采取多维度的防护措施，构建全方位的AI安全管理体系。
2.1 提高模型的鲁棒性和透明性
为了应对AI模型的滥用风险，企业应加大对AI模型的鲁棒性和透明度的建设。例如，采用对抗训练增强模型的抗干扰能力，采用可解释性AI（XAI）技术提升模型的透明度，帮助用户理解决策过程，从而降低不当信任的风险。
2.2 强化数据保护与隐私管理
在AI应用过程中，数据是最核心的资产之一。企业应实施数据加密、访问控制、数据脱敏等技术，确保数据的隐私性和安全性。此外，企业应遵守相关的法律法规，如GDPR等，确保数据使用的合法合规。
2.3 强化安全检测与监控
企业需要在AI模型开发与应用过程中加入安全检测与监控机制，实时发现潜在的安全隐患。例如，利用自动化工具扫描AI模型的依赖组件，识别潜在漏洞，及时修复，并部署AI安全监控系统，实时监控模型的运行状态和异常行为。
2.4 建立合规性框架
AI应用不仅要在技术上保障安全，还需要满足法律法规的合规性要求。企业应构建全面的AI合规性框架，制定AI应用的合规性审查标准，确保AI技术在法律法规框架下运行。

三、艾体宝Mend价值
Mend通过其全面的软件组成分析（SCA）与依赖治理功能，在模型安全方面发挥了关键作用，帮助企业应对AI模型开发、训练、部署和维护过程中面临的安全挑战。具体价值体现在以下几个方面：

3.1 识别和治理AI应用依赖中的安全风险
AI应用往往依赖于多个开源库和第三方组件，而这些组件可能带有安全隐患。Mend通过自动化的SCA工具，能够深入识别和分析AI应用中所依赖的开源库及第三方组件，实时扫描每个依赖组件的安全风险。无论是AI平台、训练框架、容器镜像，还是MLOps流水线中的每一层，Mend都能够精确检测出潜在的漏洞、许可证问题和版本不兼容等安全风险。企业可以借助Mend的实时扫描功能，提前识别并解决这些隐患，避免将不安全的依赖组件引入AI应用，从而减少因依赖漏洞带来的应用安全风险。

3.2 构建透明的SBOM体系，确保合规性
AI应用不仅需要从技术层面防护，还必须符合相关的合规要求。Mend帮助企业构建和管理全面的安全SBOM（软件物料清单）体系，生成覆盖整个AI应用栈的SBOM清单。这一清单为合规审计、漏洞报告和监管备案提供了透明和准确的数据支持。通过Mend的SBOM工具，企业能够清晰地掌握AI应用中每个组件的来源、版本及其安全状况，从而确保模型和应用的安全性与合规性，避免因信息不透明而引发的法律和合规问题。通过这种全面的管理，Mend帮助企业在复杂的合规环境中确保AI应用的合法性与合规性。

3.3 防范对抗攻击与漏洞利用
Mend通过对AI模型进行真实的红队模拟交互，模拟攻击者的行为，测试模型对恶意输入、提示词注入以及其他对抗攻击的防御能力。Mend通过模拟各种可能的攻击情境，实际验证模型在面对各种恶意输入时的响应能力和稳定性。通过这种方式，Mend能够识别出潜在的安全漏洞，并提供针对性的防御策略，帮助企业提前发现并修复可能被攻击者利用的弱点。

简介
在生成式AI快速普及的背景下，企业的数据安全体系正遭遇前所未有的冲击。除了传统攻击与人为失误风险之外，AI工具带来的“影子AI使用”、训练数据泄露、提示词注入攻击等新型风险正在重塑数据泄露的威胁版图。本文系统分析AI驱动的数据安全挑战，并提出面向企业的数据安全策略。文末重点介绍了 Lepide 数据安全平台如何通过数据发现、权限治理和持续监控三大能力，为企业构建“可见、可控、可预警”的 AI 安全基础。
关键词
数据安全、AI安全、生成式AI、DLP、UEBA、零信任、影子AI、数据治理、Lepide

一、AI时代的数据安全风险在加速叠加
根据 IBM《2023年数据泄露成本报告》，全球数据泄露的平均成本已上升至 488万美元，同比增长 10%，达到历史最高水平。这一增长源于 传统风险 与 AI引发的新型风险 的同步扩张：
● 传统风险依然严峻

• 人为误操作
• 弱口令与权限滥用
• 云资源配置错误
• AD 环境老化与脆弱性

● AI带来的新兴风险快速增加

• 员工将敏感内容输入 ChatGPT 等公共AI
• AI 模型训练数据误泄露
• AI生成内容的版权与治理争议
• 大模型接口连接带来的供应链安全风险
  传统弱点与AI风险的叠加，使得企业需要重新审视数据安全体系的可控性。

二、企业应采取的 AI 数据防泄漏核心策略
1.数据分类与持续监控
建立企业级数据资产清单是 AI 时代的首要任务。
需要重点识别与持续监控的内容包括：

• PII/个人隐私数据
• 商业机密与知识产权
• 财务及法律文件
• 研发资料与源代码
  建议利用自动化扫描构建 动态数据地图，并至少每季度更新一次敏感数据资产清单。

2.强化访问控制与零信任治理
采用 RBAC + 零信任模型，持续收紧高风险权限，包括：

• 强制 MFA + SSO
• 微隔离策略阻断横向移动
• 按需赋权（Just-In-Time Access）
• 全量记录权限变更日志
  特别是在部署 Copilot、ChatGPT 企业版等 AI 工具前，务必确保敏感数据仅对必需人员可见。

3.AI工具准入与治理体系建设
为 AI 工具建立完整治理流程，包括：

• 安全评估与供应商审计
• 加密传输要求
• 日志留存要求
• 接入流程与审批机制
• 私有化部署优先处理敏感信息场景
  建议企业建设 受批准的 AI 工具目录（AI Allowlist）。

4.影子AI检测与策略执行
影子AI是2024–2025年增长最快的安全威胁之一。
企业应：

• 制定《AI 使用规范》
• 网络层识别与阻断未授权 AI 服务
• 建立异常使用监测机制（例如：大量复制粘贴文本到AI工具）

5.增强型生成式AI防泄漏（Next-Gen DLP）
下一代 DLP 需重点应对以下风险：

• 提示词注入攻击（Prompt Injection）
• 训练数据提取攻击
• 向量数据库（Vector DB）泄露
• 大模型接口暴露风险
  DLP 不再仅仅是内容关键字匹配，而是需要支持深度内容检测与 AI 行为分析。

6.全生命周期审计与风险评估
建立从输入提示词 → AI 输出结果的 完整交互审计链。
采用 UEBA（用户行为分析）模型监控：

• 异常下载量
• 异常访问敏感文件夹
• 高风险权限的频繁操作
• 用户越权访问模式
  每半年进行一次 AI 风险专项评估，持续优化策略。

7.员工培训与安全文化
构建 AI 使用安全文化：

• 专项 AI 安全意识课程
• 《AI 数据红线清单》
• 跨部门经验分享会
• 通过案例强化“不能输入到AI中的数据”意识

典型案例：
三星 2023 年三起因员工将芯片设计代码输入 AI 工具而导致的泄密事件，正是缺少制度与意识教育的直接体现。

三、Lepide：AI安全时代的智能化数据与权限治理平台
Lepide 数据安全平台通过 数据发现、权限治理、持续监控 的三位一体架构，为企业构建 AI 安全基石。以下为优化后的描述，更突出产品核心能力与AI场景适配性。

1.智能数据资产发现：为AI治理先建立“可见性”
Lepide 通过专利扫描技术自动识别：

• 文件服务器、NAS、SharePoint、M365 的敏感数据
• 未授权存放的源代码、设计文件、PII
• 敏感数据的访问频率、拥有者与暴露范围
  其“数据地图”实时更新，使企业在部署 AI 工具前即可明确哪些数据不可暴露给模型。

2.高效权限治理：为AI安全打下“最小权限”基础
Lepide 的权限分析引擎可在秒级完成一次全面权限扫描，自动识别：

• 冗余权限
• 开放共享
• “全域可读”风险
• 高权限账户异常
• AD 中的危险委派与特权漂移
  在企业部署 Copilot、ChatGPT 企业版之前，这是确保安全基线的关键步骤。

3.实时行为分析：在AI运行过程中持续“可控”
Lepide UEBA 模型可：

• 监控 AD 和 M365 中的关键操作
• 捕获异常数据导出行为
• 检测向 AI 工具大量复制敏感内容的可疑模式
• 追踪试图规避访问控制的操作行为
  对于正在使用 AI 工具的企业，可以在出现“疑似泄密行为”前提前预警。

4.自动化合规审计：满足 ISO27001、GDPR 等监管要求
Lepide 可一键生成 AI 时代所需的关键报告：

• 权限暴露报告
• 数据敏感度报告
• AD 关键操作审计
• 风险评分与整改建议
• 合规映射报告（ISO、GDPR、HIPAA 等）
  大幅降低 IT 与安全团队的手工审计工作量。

5.AI风控专用能力：预警插件/API接入带来的风险
针对越来越多企业通过插件、API 接入大模型，Lepide 可：

• 监控第三方集成后数据的访问模式变化
• 分析 AI 工具调用后是否增加敏感数据访问
• 识别异常调用链条与跨系统数据流扩散
• 在风险系数升高时触发主动防护策略
  帮助企业提前识别隐藏在“看不见的数据流”中的 AI 风险。

四、总结：用Lepide构建AI时代的自适应数据安全体系
随着 AI 深度融入企业业务流程，数据泄露风险不再局限于传统攻击面，而是渗透在员工日常使用 AI 工具的每一次交互中。

Lepide 通过数据发现 → 权限治理 → 行为审计 → 风险预警的完整链路，为企业构建自适应数据安全屏障。

采用 Lepide 的企业能够：

• 在部署 AI 之前完成安全基线治理
• 在 AI 使用过程中实现持续监控与预警
• 在 AI 集成扩展时提前识别潜在风险
• 在合规方面保持长期可持续性

帮助企业在不牺牲安全的前提下，更安心地拥抱 AI。
在数字化转型和AI技术日益普及的今天，确保企业数据安全变得尤为关键。通过部署 Lepide 数据安全平台，企业能够有效应对AI带来的新型数据泄露风险，并在合规与安全方面保持长期可持续性。如果您对Lepide解决方案感兴趣，欢迎联系我们的艾体宝IT团队，了解更多信息。

常见问题解答（FAQs）
Q1. 为什么防止生成式AI数据泄漏如此重要？
数据泄漏可能导致财务损失、合规风险（如GDPR、HIPAA等）、公司声誉损害，以及可能的商业机密和知识产权泄露。因此，防止生成式AI的数据泄漏至关重要。

Q2. 员工如何在不知情的情况下使用生成式AI工具导致数据泄漏？
以下是几种常见情况：

1. 在未经过合规性测试的情况下使用AI生成的工作成果；
2. 请求AI设备分析或协助处理私人电子邮件；
3. 分享未经去标识化的客户或个人数据；
4. 将敏感和/或私人文档复制到AI对话中。

Q3. 如果怀疑发生数据泄漏，应该怎么办？
立即通知公司安全或合规团队，根据公司的事件响应政策采取行动，并记录泄漏数据的内容以及使用的工具。

新元启幕，万象更新；榜单出炉，洞察先机。2026 年首期中国数据库排行榜正式发布，本期榜单整体格局延续此前态势，排名变化不大。回顾 2025 年，国产数据库厂商整体表现稳健，技术路线与产品定位进一步清晰。

在这一背景下，1 月榜单的表现也为观察当前国产数据库市场的竞争格局与发展趋势提供了一个清晰窗口。接下来，和小编一同盘点本月榜单部分产品的亮眼表现。

一、PolarDB 升榜眼，达梦守前三

最新数据库榜单前十揭晓，OceanBase 毫无悬念卫冕榜首，PolarDB 实力突围跃升榜眼，达梦数据库稳坐前三之位。值得关注的是，本月前十排名中，仅 PolarDB 与达梦两家的位次发生调整，其余产品座次保持不变。

图1:中国数据库流行度排行榜前十得分情况

新年伊始，OceanBase 以737.24分稳居榜首，这份领先地位的背后，是其在技术研发、工程实践与战略布局上的全方位深耕。在数据库核心问题研究上，OceanBase始终深耕不辍，联合华东师范大学发表的论文《APQO：自适应参数化查询优化框架》成功入选数据库顶级会议SIGMOD 2026；与中国人民大学合作完成的关系型数据库缺陷实证研究成果，也顺利被IEEE TSE正式录用，通过系统分析777个真实缺陷，足见其在工程质量与底层机制打磨上的持续深耕。

工程与产品打磨上，2025全年OceanBase完成460次投产，稳定支撑1500余个关键业务系统运行，在高复杂度生产环境中沉淀出成熟的交付与运维体系；全年累计推进16次版本迭代，新增489项功能与158项数据库相关专利，工程体系化能力进一步夯实。面向AI时代浪潮，OceanBase持续推进一体化战略，不仅发布兼容TP、AP与AI负载的融合版本OceanBase 4.4，还推出AI原生混合搜索数据库SeekDB助力Data × AI战略落地，其在AI就绪数据库方向的探索，更首次获得IDC面向生成式AI的数据基础设施“领导者”评价。

本月 PolarDB以654.49分排名较上月上升一位，跻身榜眼之位，整体表现稳中有进。行业认可方面，Gartner 2025年全球云数据库管理系统魔力象限给出了有力佐证——阿里云连续第六年入选“领导者”象限，且是亚太区唯一入选厂商。这一成绩的背后，作为阿里云核心云原生关系型数据库的PolarDB提供了重要技术支撑，充分印证自身产品成熟度、技术完整性与全球竞争力。

图2:Gartner 2025年全球云数据库管理系统魔力象限

IDC最新报告披露的市场数据同样可观，2025年上半年中国关系型数据库软件市场规模达22.1亿美元，公有云关系型数据库同比增长16.3%，增速优于整体市场；阿里云位列市场前三，在云数据库规模化交付与行业覆盖上的优势，为PolarDB的持续落地与增长筑牢市场基础。

图3:2025 年上半年中国关系型数据库软件市场规模前三名分别为：阿里云、腾讯、华为

达梦数据库本月以614.76分稳居榜单第三名，核心竞争力集中在多关键行业的国产化落地成效，以及技术与生态的双重突破。国产化实践推进中，达梦不断拓宽覆盖边界、提升项目复杂度，在医疗、通信、交通等领域均交出亮眼答卷：助力武汉大学人民医院完成病案管理系统底层数据库升级重构；与福建移动深化国产化替代合作，还助力其斩获“数字中国创新大赛”奖项；参与建设的西镇高速全路段国产化收费系统已实现稳定运行。

底层能力打磨与生态建设同步推进，凭借扎实的生态建设成果，达梦荣获2025 IDC中国生态奖；资本市场上，达梦数据（688692）成功入选“科创板上市公司价值30强”。综合来看，达梦数据库本月稳居前列，正是其在重点行业落地、技术自主可控及生态体系建设上持续发力的必然结果。

金篆信科GoldenDB 本月表现亮眼，以577.06分位居行业排行榜第四位，核心竞争力在权威认可与关键行业落地中充分彰显，成为国产数据库领域的核心标杆。权威评选中，2025数据智能“星河（Galaxy）”案例评选给出有力背书，GoldenDB成为入选案例数量最多的数据库厂商，充分印证其技术落地能力与行业实践深度。

关键行业布局中，运营商领域GoldenDB稳居领先地位，在中国移动、中国联通核心系统数据库市场占比分别超80%、60%，每日支撑9亿+移动用户、12亿+物联网用户计费，与多家移动公司合作的核心业务改造、智能运维等案例均获权威认可，转型成效显著。金融领域更是实现突破，作为业界首家覆盖全类型金融机构核心系统的国产数据库，其服务超100家金融机构，每日承载超100亿笔、10万亿元交易，获头部机构战略投资，连续稳居市场占有率第一。

本月，金仓数据库以568.20分位列行业排行榜第五位，核心优势集中在关键行业持续落地与产品能力的迭代完善上。能源领域始终是其重点实践方向，截至目前，已累计支撑1000余个发电厂项目，部署3000多套数据库，覆盖全国31个省（区），形成扎实的规模化应用基础。

产品能力打磨上，金仓数据库聚焦部署、安全与性能三大核心维度持续优化；行业认可持续加码，金仓数据库与辽宁移动、新疆移动等合作的多项实践成功入选2025数据资产管理大会“星河案例”榜单。

排名第六位的腾讯云TDSQL表现尤为亮眼，核心竞争力集中在金融核心系统领域的规模化落地能力与高可靠运行水平。2025年年终决算作为银行IT体系最具挑战性的关键节点，TDSQL成功护航70余家金融机构实现“零失误”完成决算，覆盖国内超过半数Top 100银行，服务对象涵盖国有大行、头部股份制银行、城商行及支付清算机构，行业覆盖的深度与广度持续提升。

YashanDB稳居行业排行榜前十，回顾2025年，其在行业影响力与技术能力两方面均取得实质进展，不仅跻身墨天轮中国数据库流行度排行榜前十，核心技术能力更获得中国电子学会“国际领先水平”认证，技术成熟度与专业认可度同步提升。

产品与技术演进上，YashanDB V23.5版本以“TP+”为核心理念，面向企业混合工作负载场景进行系统性优化，多个关键模块能力实现跃升。综合来看，崖山数据库在保持榜单稳定位置的同时，通过持续的产品迭代与技术深化，进一步夯实了其在混合负载数据库方向的竞争力。

二、细分产品实力出圈，多元特色创新破局

图4:本月亮点数据库得分情况

在月度中国数据库排行榜的头部阵营之外，一批各具技术特色与落地实力的数据库产品同样表现亮眼。它们或是凭借长期技术积淀夯实竞争力，或是依托行业标杆项目实现排名跃升，或是在细分赛道突破创新，共同勾勒出国产数据库多元化发展的活力图景。

本期榜单中，排名第十一位的 openGauss 的稳定表现源于长期技术积累，核心支撑落在持续的内核演进、软硬协同优化与工程能力沉淀上。去年11月发布的7.0.0创新版，基于鲲鹏920平台在权威HTAP基准测试HyBench中斩获H-Score 2831.89的优异成绩，再度刷新性能纪录。

openGauss Summit 2025的召开，进一步释放出持续演进的明确信号。大会不仅开源业界首个多写数据库架构oGRAC，更发布“1+2”技术战略，敲定多读多写、超节点数据库及AI原生多模态数据库底座的建设方向。

Apache IoTDB 位次稳定保持在第20位，商业场景与航天领域的双重落地突破，成为榜单排名的核心支撑，充分验证其技术成熟度与市场适配能力。依托高吞吐读写能力、高压缩比及端 — 边 — 云协同架构的核心优势，Apache IoTDB 在关键场景中持续彰显硬核实力。航天领域更是斩获亮眼成果，12 月 3 日朱雀三号遥一运载火箭成功首飞入轨，这款国产时序数据库为此次试验提供高效数据管理支撑。

本月，万里数据库排名稳步提升至第34名，重点行业项目的持续落地成为核心增长动力。作为国家级专精特新“小巨人”企业，万里数据库深耕国产自主可控数据库研发，核心产品GreatDB在金融与运营商领域的实践成效持续凸显。在运营商“O域系统国产替代”项目中，GreatDB凭借对MySQL协议与生态的高度兼容，实现应用平滑迁移与业务连续运行，迁移效率与运维友好性得到充分验证。深厚的技术积淀叠加丰富的行业实践，让万里数据库已构建起成熟的自主可控数据库解决方案。

同方数科自主研发的KBase多模数据库成为本月榜单最大“黑马”。独特的搜索/NXD/RDF/向量四模一体架构是KBase的核心竞争力，集成98%精准度中文处理算法与400万概念词典，全文检索性能达2TB/s，十亿级向量检索可实现毫秒响应，在大规模知识管理与复杂数据处理场景优势显著。目前产品已通过信通院搜索型数据库与向量数据库双评测，斩获35项信创认证，全面适配鲲鹏/飞腾芯片及统信/麒麟系统，核心能力获得权威背书。

近期，一款数据库新品凭借亮眼动作引发行业关注 —— 数翊科技自主研发的海纳数据库（HexaDB）于 12 月完成近亿元融资，这款定位于库仓一体型的产品，精准覆盖高并发交易与实时分析并存的复杂业务场景，成长势头强劲。

成立于 2022 年的数翊科技，已凭借 HexaDB 在金融、智能制造、车联网、物联网等领域服务多家头部客户，产品逐步切入企业关键业务系统。技术架构上，数翊科技构建起自主创新的 H-T-A-I-P 全栈技术体系，实现交易型、分析型与智能型业务的一体化融合。研发布局层面，华中研发总部已落地武汉光谷，聚焦核心技术持续攻坚，强化区域服务与产业协同。随着技术能力、行业实践与研发布局的持续完善，HexaDB 正在实时库仓一体化与 “DB for AI” 方向上，逐步释放工程化与商业化潜力。

三、见证荣耀时刻，2025年度数据库奖项揭晓

在全球数字化转型持续深入与国家信创战略全面落地的双重推动下，数据库作为支撑数字经济运转的核心基础设施，正经历着从技术跟跑到自主引领的关键跨越。2025 年，云原生与人工智能的深度融合，不仅重构了数据库的技术架构，更催生出多元化的行业应用场景，国产数据库厂商也在核心技术突破与关键系统替代中交出亮眼答卷。

为梳理年度发展成果、树立行业标杆，墨天轮社区依托近 50 个权威评估指标启动 2025 年数据库奖项评选。接下来，就让我们一同揭晓本年度脱颖而出的行业璀璨亮点。

点击查看年度获奖名单

图5:2025年度数据库获奖名单

本次评选落下帷幕，上榜的每一款产品都以独特的技术优势与应用价值，勾勒出数据库领域的年度发展图景。我们期待，未来能见证更多产品在自主研发的道路上稳步迈进，在关键场景中持续释放价值，书写国产数据库的崭新篇章。

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原文链接 ：https://www.modb.pro/db/2010657961249693696

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AI 驱动招聘变革：从流程电子化到决策智能化的跨越
在数字化浪潮席卷各行各业的今天，人力资源领域的数字化转型早已不是新鲜话题。ERP系统的普及、自动化流程的搭建，让企业招聘摆脱了纯粹的纸质化办公，迈入了“流程电子化”的新阶段。然而，这种看似便捷的数字化，实则暗藏诸多局限——简历筛选仍停留在关键词匹配的浅层阶段，面试评价难逃主观偏见的桎梏，企业往往在海量信息中耗费大量精力，却仍难避免错失核心人才的遗憾，“伪数字化”的标签始终难以摘除。
生成式 AI 的崛起，为招聘行业带来了真正的颠覆性力量，它打破了传统工具的被动属性，以主动洞察、智能交互的姿态，重构了人才甄选的全流程。这一变革的核心，在于将招聘从“事务性操作”升级为“战略性决策”，精准破解了长期困扰行业的低效、主观、高成本三大痛点。
在效率与精准度的双重突破上，AI 面试智能体成为无可替代的核心引擎。通过严格的心理学效度与信度检验，其评估结果与资深面试官形成高度契合，为招聘决策提供了可量化的科学依据。不同于传统简历筛选的片面化，AI 能够深度解析候选人履历，精准定位核心成就与信息疑点，构建层层递进的提问逻辑，既实现了信息核实的严谨性，又能深度挖掘候选人的潜在能力。更值得关注的是，单一智能问题即可同步测评多项核心胜任力，无缝衔接初筛与复试环节，使整体评估效率提升超五成，不仅解放了 HR 从海量简历中“淘金”的时间，更让业务面试官摆脱了初试阶段的重复劳动，将精力聚焦于核心人才的深度沟通。同时，针对编程、财务、工程等不同专业领域，AI 可实现精准化测评，确保人才筛选与岗位需求的高度匹配。
而在候选人体验与雇主品牌传递上，AI 招聘系统也实现了质的飞跃。告别了传统 AI 面试的生硬机械，新一代系统具备了敏锐的情绪感知能力，能够捕捉候选人的语速、语调变化，以专业的引导方式帮助候选人放松心态，充分展现真实水平，避免因紧张导致的评价失真。音画同步技术的应用，让虚拟面试官的表情、口型与语音节奏完美契合，赋予交互满满的温度，彻底摆脱“纸片人”式的疏离感。全程无需手动操作启停，语音自动识别功能让问答流转如真人交谈般自然流畅，极大提升了面试的沉浸感。此外，候选人可随时就职位详情、团队文化、发展路径等问题发起咨询，AI 基于企业知识库提供即时、一致的专业解答，在完成人才评估的同时，实现了雇主价值的高效传递，让每一次面试都成为雇主品牌的加分项。
AI 驱动的招聘变革，绝非对传统招聘逻辑的否定与取代，而是以技术赋能的方式，实现了流程优化与价值升级。它让招聘摆脱了“伪数字化”的束缚，从“流程电子化”真正迈向“决策智能化”，为企业在日趋激烈的人才竞争中搭建起核心优势。未来，随着 AI 技术的持续迭代，招聘行业将进一步突破时空限制，实现更精准的人才匹配、更高效的流程运转、更优质的双向体验，成为企业吸引并留住核心人才的战略支撑，为企业的长远发展注入源源不断的人才活力。

AI 驱动招聘变革：从流程电子化到决策智能化的跨越
在数字化浪潮席卷各行各业的今天，人力资源领域的数字化转型早已不是新鲜话题。ERP系统的普及、自动化流程的搭建，让企业招聘摆脱了纯粹的纸质化办公，迈入了“流程电子化”的新阶段。然而，这种看似便捷的数字化，实则暗藏诸多局限——简历筛选仍停留在关键词匹配的浅层阶段，面试评价难逃主观偏见的桎梏，企业往往在海量信息中耗费大量精力，却仍难避免错失核心人才的遗憾，“伪数字化”的标签始终难以摘除。
生成式 AI 的崛起，为招聘行业带来了真正的颠覆性力量，它打破了传统工具的被动属性，以主动洞察、智能交互的姿态，重构了人才甄选的全流程。这一变革的核心，在于将招聘从“事务性操作”升级为“战略性决策”，精准破解了长期困扰行业的低效、主观、高成本三大痛点。
在效率与精准度的双重突破上，AI 面试智能体成为无可替代的核心引擎。通过严格的心理学效度与信度检验，其评估结果与资深面试官形成高度契合，为招聘决策提供了可量化的科学依据。不同于传统简历筛选的片面化，AI 能够深度解析候选人履历，精准定位核心成就与信息疑点，构建层层递进的提问逻辑，既实现了信息核实的严谨性，又能深度挖掘候选人的潜在能力。更值得关注的是，单一智能问题即可同步测评多项核心胜任力，无缝衔接初筛与复试环节，使整体评估效率提升超五成，不仅解放了 HR 从海量简历中“淘金”的时间，更让业务面试官摆脱了初试阶段的重复劳动，将精力聚焦于核心人才的深度沟通。同时，针对编程、财务、工程等不同专业领域，AI 可实现精准化测评，确保人才筛选与岗位需求的高度匹配。
而在候选人体验与雇主品牌传递上，AI 招聘系统也实现了质的飞跃。告别了传统 AI 面试的生硬机械，新一代系统具备了敏锐的情绪感知能力，能够捕捉候选人的语速、语调变化，以专业的引导方式帮助候选人放松心态，充分展现真实水平，避免因紧张导致的评价失真。音画同步技术的应用，让虚拟面试官的表情、口型与语音节奏完美契合，赋予交互满满的温度，彻底摆脱“纸片人”式的疏离感。全程无需手动操作启停，语音自动识别功能让问答流转如真人交谈般自然流畅，极大提升了面试的沉浸感。此外，候选人可随时就职位详情、团队文化、发展路径等问题发起咨询，AI 基于企业知识库提供即时、一致的专业解答，在完成人才评估的同时，实现了雇主价值的高效传递，让每一次面试都成为雇主品牌的加分项。
AI 驱动的招聘变革，绝非对传统招聘逻辑的否定与取代，而是以技术赋能的方式，实现了流程优化与价值升级。它让招聘摆脱了“伪数字化”的束缚，从“流程电子化”真正迈向“决策智能化”，为企业在日趋激烈的人才竞争中搭建起核心优势。未来，随着 AI 技术的持续迭代，招聘行业将进一步突破时空限制，实现更精准的人才匹配、更高效的流程运转、更优质的双向体验，成为企业吸引并留住核心人才的战略支撑，为企业的长远发展注入源源不断的人才活力。

告别“伪数字化”：AI 正在重塑人才招聘格局
过去十年，HR 领域掀起了信息化与数字化浪潮，ERP 系统引入、自动化流程设计，让招聘、入离职等事务实现了“系统化”。但如今，当绝大多数职场人已习惯与 AI 协同工作时，许多企业的招聘仍停留在“流程电子化”的初级阶段——筛简历依赖关键词，面试凭借主观感觉，低效与错失良才成为常态。

真正的变革源于“生成式 AI”的深度融入。它不再是被动应答的工具，而是能主动洞察、生成问题、辅助决策的智能伙伴，在人才甄选的全新竞赛中，依靠直觉与经验的传统招聘模式正加速瓦解。
传统招聘长期受“低效、主观、成本高”三大顽疾困扰，在激烈的市场竞争中愈发凸显弊端：业务部门急需人才，HR 却深陷海量简历无法高效筛选；面试安排耗时耗力，最终录用决策还可能依赖面试官的“眼缘”。这种不确定性，让企业付出了高昂的显性与隐性成本。
AI 招聘系统的出现，为破解这一困境提供了有效路径。其核心优势集中在“精准可衡量”与“体验人性化”两大维度，重新定义了智能化招聘的标准。
在精准度层面，先进的 AI 面试智能体成为核心引擎，让人才评估告别“凭感觉”的模糊地带。其评估结果通过了严格的效标效度与重测信度心理学检验，能与资深面试官达成高度一致，打分可直接作为关键招聘决策依据。具体来看，其一问多能，一道智能题目可同步评估多项核心胜任力，无缝衔接 HR 初筛与业务复试，使评估效率提升 50% 以上；能根据候选人的回答即时生成针对性追问，精准抓取关键信息，杜绝能力评估遗漏；可自动解析简历，定位关键成就与潜在模糊点，生成递进式提问链，既有效核实信息，也深度挖掘候选人真实潜力；同时覆盖沟通、协作等通用素质，还能针对编程、算法、财务、工程等专业领域精准测评，在解放 HR 的同时，减轻业务面试官初试阶段的重复劳动。
在体验层面，优质的 AI 面试系统突破了传统 AI 面“生硬、机械”的短板，将每一次面试转化为雇主品牌的加分项。系统能精准感知候选人的语速、语调与情绪波动，像专业面试官一样引导候选人放松，充分展现真实能力，避免因紧张导致评价失真；全程无需手动操作“开始/结束”，系统自动识别语音起止，实现如真人交谈般自然的问答流转，沉浸感十足；通过领先的音画同步技术，让虚拟面试官的口型、表情与语音节奏完美匹配，彻底告别“纸片人”式的机械感，赋予交互温度；候选人可随时就职位、团队、文化等问题发起提问，AI 基于企业知识库给予准确、一致的解答，在评估的同时完成高效的雇主价值传递。
当招聘进入智能化深水区，工具的选择直接影响人才竞争的胜负。AI 并非要取代传统招聘逻辑，而是通过技术赋能，构建出更精准、高效、人性化的人才甄选模式，推动招聘行业从“流程电子化”迈向“决策智能化”，为企业在人才战争中赢得先机。