TDBC大会揭幕：百度智能云再造数据与AI新连接，激活大模型生命线

日前，中国通信标准化协会、中国信通院等权威机构联合主办的“TDBC2025可信数据库发展大会”在京拉开帷幕。

TDBC2025活动现场

会上，上半年“可信数据库”评估测试结果公布，值得关注的是百度智能云向量数据库VectorDB顺利完成了向量数据库产品性能测试，成为国内首批完成测试的向量数据库产品。

该测试参考国内首个向量数据库性能技术标准《向量数据库性能测试 *** 》，覆盖稠密向量检索、多向量检索、标量向量融合检索三种常见场景，评估指标涵盖索引构建时间、QPS、平均时延、更大时延、cpu占用、内存占用等多个维度，对性能进行综合评判，为产品选型提供权威参考。测试中，百度智能云VectorDB完成了所有向量检索场景（例如稠密向量检索、多向量检索、标量向量融合检索）的性能测试。从测试结果来看，在百万和亿级稠密向量检索性能测试中，产品性能表现优异，满足企业生产要求。印证了其在数据基础设施领域的技术领先性。

测试证书

作为一年一度数据库领域的专业盛会，本次TDBC大会以“自主 · 创新 · 引领”为主题，聚焦数据库技术创新与应用实践，基于此百度智能云数据库与大数据产品总架构师朱洁在『人工智能与数据库融合发展』分论坛的深度分享中总结道:超过50%的AI项目时间并非消耗于算法优化，而是深陷数据治理的复杂迷宫中。当业界追逐千亿参数模型时，数据正成为制约ai价值落地的隐形瓶颈。在大模型技术高歌猛进的表象之下，数据困境呈现多维绞杀态势。文本、图像、音频、视频等多模态数据如同破碎拼图，传统工具难以实现有效治理;数据工程师、算法科学家、业务专家在割裂的系统中各自为战，协作效率在跨团队摩擦中持续损耗还不能保障安全;更棘手的是，手工主导的数据治理流程与割裂的技术栈，不但带来成本虚高更让数据价值转化陷入低效循环。这不仅是技术挑战，更是组织协作与成本控制的系统性难题。“真正的数据工程需要构建从数据源头，最终形成Data + AI + app的数据闭环，实现从数据到价值交付的高速公路”，朱洁指出。

百度智能云数据库与大数据产品总架构师朱洁

面对困局，百度智能云以“智能数据基座”为核心，重塑数据与AI的连接方式，将原来散落在各处数据统一管理和治理，实现数据变现并提升业务决策效率。广泛应用于大模型训练、AI能力应用以及传统大数据升级等场景。例如处理各种类型的数据，例如文本、文档、图片、语音、视频等，提供数据抽取、清洗、去重等处理，采用先进的湖仓一体架构，大幅提升了准备AI训练数据的效率。在资源利用上，智能调度CPU和GPU算力，预测资源需求并进行优化分配，既保证了AI训练的稳定性，又有效降低了计算成本;提供优质的在线协作环境，让数据工作流程，从处理到AI应用都可以在统一界面完成，确保高效和安全，方便用户可靠地执行复杂任务，有序管理数据、资源和人员。有行业预测指出，到2028年，大多数生成式AI应用将直接基于企业数据平台构建，这表明“智能数据基座”正从技术支撑转变为企业关键的战略基础设施，最终目标是释放数据价值。

百度智能云的实践表明，当数据治理从成本中心转化为价值引擎，企业将获得敏捷性跃迁、成本重构、创新解锁等三重收益。在数据即生产力的新时代，百度智能云打造的不仅是一套技术方案，更是重构了“数据-模型-价值”的转化范式。当行业困于数据迷局时，这种以统一治理为基石、智能处理为引擎、协同创新为纽带的数据基座，正成为企业穿越大模型深水区的核心导航，在AI竞争的下半场，智能数据基座的建设已从技术选项升级为生存必需。

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