近日，基于达梦数据库的中国海油人工智能系统正式在中国海油总部上线。该系统采用国产数据库技术作为底层数据支撑，为中国海油包括人工智能系统在内的多个信息管理系统提供数据库服务，进一步提升企业数字化办公和智能化应用能力。
随着能源企业数字化转型持续深入，人工智能、大数据分析等技术正在逐渐应用于生产管理、经营决策和业务协同等多个场景。与此同时，企业对于数据库平台的数据处理能力、系统稳定性以及安全保障能力提出了更高要求。
在此次项目中，中国海油与达梦数据围绕人工智能系统建设需求，对底层数据库平台进行了升级。项目采用达梦数据守护集群DMDW作为核心数据库高可用方案，并结合国产服务器、国产操作系统等基础软硬件环境，构建基于国产技术体系的数据支撑平台。
国产数据库支撑能源企业AI应用
该项目重点面向人工智能系统运行过程中对于数据可靠性、业务连续性和系统扩展能力的需求展开建设。
在数据库高可用方面，项目采用数据同步复制和日志确认机制，实现主备数据库之间的数据一致性保障。根据项目测试结果，系统目标实现RPO=0，即在故障情况下保障数据不丢失，并满足能源行业对于关键业务数据完整性的要求。
同时，系统支持自动或手动故障切换模式，并通过智能监控机制实现快速故障识别。测试数据显示，在TPC-C模拟1000并发用户压力环境下，系统故障切换时间控制在10秒以内，可满足关键业务系统连续运行需求。
除了稳定性保障外，项目也关注人工智能场景下的数据处理需求。测试结果显示，在多用户并发环境中，数据库集群性能与单机运行状态相比未出现明显下降，可支持AI系统对于多源异构数据存储、查询和实时处理的需求。
能源行业数据库国产化趋势加速
近年来，能源、电力等关键行业对于数字基础设施安全和安全自主能力的关注持续提升。数据库作为企业信息系统的核心基础设施，其稳定性、安全性和适配能力直接影响上层应用运行效果。
此次中国海油人工智能系统采用国产数据库底座，是能源行业推进数字基础设施升级的一次稳步实践。项目通过集群化部署方式降低后续运维复杂度，同时提升系统扩展能力，为企业未来智能化应用持续演进提供基础支撑。
该人工智能系统于2025年4月完成测试环境部署，并同步开展功能验证、压力测试以及高可用切换演练，后续将根据测试结果和业务需求推进生产环境部署。
随着人工智能应用进一步向能源生产、经营管理等核心环节深入，数据库等基础软件的重要性将持续提升。如何在保障数据安全的同时，提高智能系统运行效率，将成为能源企业数字化建设的重要方向。
