在2026阿里云PolarDB开发者大会上，阿里云宣布其云原生数据库PolarDB完成重大技术升级，正式推出AI数据湖库（Lakebase）等创新功能，标志着数据库领域从"外挂式"AI集成迈向"内生智能"新阶段。此次升级通过将大模型能力深度融入数据库内核，实现了多模态数据存储、查询与智能决策的无缝衔接，重新定义了"AI就绪的云原生数据库"标准。
作为核心突破，PolarDB AI数据湖库（Lakebase）采用"湖库一体"架构，通过统一存储引擎同时支持数据湖的灵活性与数据仓库的高性能。该方案突破传统数据孤岛限制，首次实现结构化、半结构化与非结构化数据的统一存取，并配备智能缓存加速机制，可根据业务场景自动优化IO与带宽资源。在隐私保护方面，系统通过In-DB模型算子化技术，使开发者能在数据库内部直接完成语义检索与推理加工，确保数据全程不出域。
技术架构创新体现在三大层面：其一，多模态引擎与向量数据库的深度融合，支持文本、图像、视频等数据的联合分析；其二，独创的KVCache-图数据库混合检索方案，在降低算力消耗的同时实现长短时记忆的智能管理；其三，通过SQL深度集成向量检索与全文检索，使复杂查询的响应速度提升3倍以上。这些特性使数据库不仅能存储数据，更能直接驱动智能决策流程。
大会首次披露的"AI就绪数据库"四大支柱体系包括：多模态数据管理平台、智能融合搜索引擎、模型算子化服务层以及Agent开发后端服务。其中面向Agent应用开发的Supabase多租架构，通过Serverless封装提供开箱即用的智能体开发环境，已在金融风控、自动驾驶等场景实现规模化应用。某大型商业银行采用新系统后，实时反欺诈检测的响应时间从秒级降至毫秒级。
目前，PolarDB的技术创新已形成完整生态，全球部署规模突破300万核，覆盖86个可用区。在金融领域，系统支撑着某头部银行每日万亿级的交易处理；在汽车行业，理想汽车通过PolarDB构建的智能驾驶数据平台，使模型训练效率提升40%；互联网领域，米哈游利用其多模态检索能力，将游戏内容审核周期缩短60%。这些实践验证了新一代数据库在核心业务场景中的技术价值。
