首批通过分布式安全可靠测评，为关键业务系统打造
融合数据湖的开放格式、海量存储与数据库的事务、一致性、实时能力，结构化、半结构化与非结构化数据可在统一体系中存储、分析与搜索。
统一元数据：结构化、半结构化与非结构化数据在同一 Catalog 下管理，权限与血缘在所有数据类型上一致生效
在离线统一：一份数据支撑实时分析与 AI 应用规模化运行，减少跨系统搬迁、复制和同步
简化架构：承载传统湖仓、搜索、分析和 AI 数据链路中的核心能力，降低多组件堆叠带来的开发、运维和治理成本
面向支付、转账、内容安全等实时决策场景，统一处理交易记录、用户行为、对话内容、通话记录等结构化与非结构化数据。通过湖库一体的数据视图与一致口径，支撑实时拦截、分钟级补漏和历史回溯分析，提升复杂风险识别能力。
基于湖库一体引擎，在最新业务数据上直接执行分析查询，减少同步链路。业务数据写入后即可进入分析视图，支撑实时大屏、即时报表、动态定价等对时效性要求较高的场景。
结合用户实时状态、历史行为与业务知识库，统一搜索结构化业务数据和非结构化知识文档。 可基于实时一致的数据视图生成回答，减少知识库与业务系统口径不一致带来的错误响应。
将实时行为、业务属性、文本内容和向量特征纳入统一搜索链路，实现标量、向量与全文搜索。数据库先完成候选收敛与排序，上层模型聚焦处理高价值结果，适用于电商搜索、内容推荐、语义检索和多模态相似搜索等场景。
为 AI Agent 提供持久化记忆、上下文召回、业务状态管理和可治理的数据访问。通过数据分支、隔离沙箱和逻辑表等能力，支持多 Agent 并行试错、独立运行与安全回滚，帮助 Agent 应用从验证阶段走向规模化运行。
统一管理文档、表格、业务数据和语义向量，通过混合搜索完成结构化条件、全文关键词与向量语义的多路召回，为 LLM 提供准确、可追溯的外部知识。
蚂蚁阿福是蚂蚁集团面向医疗健康场景的 AI 应用，服务超 1 亿用户。基于 Fork Database 的库级克隆及数据沙箱能力构建了Agent 研发闭环，AI Agent 可独立完成代码生成、自动评测、差异比对与安全合并。每个 Agent 拥有独立数据沙箱，评测过程互不干扰，硬件资源使用量减少约 30%。
灵光已承载 3000 万个由 AI 生成的闪应用。面对海量应用独立数据空间、动态 Schema 与 SQL 计算能力的需求，通过面向海量 Agent 与轻应用的逻辑表，将每个闪应用的 Schema 与数据映射为可查询、可计算的逻辑表，避免“一应用一物理表”带来的元数据和资源开销。
中国联通基于 OceanBase 构建运营商级智能数据能力，将业务知识、运维经验和数据库数据接入统一 RAG 架构，支撑内部研发、运维和业务支持场景的智能问答与辅助决策，提升响应效率与答案准确性，并减少约 30% 的硬件资源使用量。
货拉拉引入 OceanBase AI 能力，落地资损代码识别、数仓 AI 答疑助手等场景。在提升业务效率和用户体验的同时，减少独立向量组件和外部检索链路带来的复杂度，推动 AI 技术栈简化与降本增效。
