2025年3月中国民航局发布统计公报显示，过去一年，全年旅客运输量达到7.3亿人次，同比增长18.1%，国际旅客量同比增长130%，势头强劲。这不仅标志着中国民航业迎来历史性复苏，也展现出中国经济强大的活力与韧性。

在这一亮眼数据的背后，一场由“AI技术革命”与“国产升级”双驱的民航数智化转型正与时间赛跑加速进行。双驱背景下，如何以数据为支点、以AI为杠杆抢占制高点，书写中国智慧民航新篇章？作为基础软件的数据库就成为了关键力量。

AI与国产双驱下的民航数据库升级挑战

自2022年《智慧民航建设路线图》（以下简称“《路线图》”）印发以来，我国智慧民航建设稳步推进。伴随年初DeepSeek大模型给全球AI进程按下加速键，民航业的AI应用也正逐步从边缘场景延伸至核心场景。

以智能决策为例，航班调度需实时分析天气、客流、机组资源，AI算法助力动态优化航线网络与客座率；以精准服务为例，实现个性化推荐，中国南方航空基于AI的“明珠智企”平台已支持秒级营销响应。

然而，传统集中式数据库已成为制约AI落地的关键瓶颈，受限于架构僵化、扩展性不足、多模态能力弱等，难以支撑AI时代的海量结构&非结构数据实时分析与高并发处理需求。

与此同时，根据国家政策，民航行业作为“2+8+N”中交通行业的核心领域，已下达明确时间表，2024年6月完成操作系统国产化升级、2027年核心系统全面实现国产改造、2035年实现关键核心技术自主可控。时间表的推进进一步压缩技术试错空间。

目前，民航核心系统仍高度依赖Oracle、MySQL等传统数据库，存在数据安全风险与“卡脖子”隐患。中航信、南航等头部机构已启动核心系统数据库国产升级，但中小航司及机场因技术能力薄弱，仍面临“不敢转、不会转”的困境。

“根自研”一体化数据库加速“智慧民航”建设

《路线图》指出，到2025年，民航数字化转型取得初步实现“出行一张脸、监管一平台”阶段性成果，并在2035年实现智慧化覆盖全要素、全流程、全场景，全面实现“五个一”（ 出行一张脸、物流一张单、通关一次检、运行一张网、监管一平台‌‌）。

AI与国产升级交汇的双重浪潮下，民航业需要一款技术能力与政策导向高度契合，既是AI效率提升“加速器”也是国产升级“安全阀”的一体化数据库，助力构建全域整合的民航大数据体系，加速 “智慧民航”建设。

1.“根自研”是民航国产数据库选型的“1”： 只有不基于任何开源数据库技术完全自主研发的“根自研”数据库，才能避免使用国外开源技术所带来的潜在合规、知识产权、SLA等风险。100%的根自研，是选型升级的基础。

2.立足当下，加速升级，选择可平滑迁移、易管理、低成本的数据库

可平滑迁移：数据库高度兼容Oracle和MySQL，可沿用开发商已有开发经验，应用不需要针对数据库做分库分表改造，平滑迁移将大幅降低应用改造成本和项目实施周期，降低整体替换风险。

易管理：近年来，国产数据库经过长期打磨，少数头部数据库厂商已从“可用”迈向“好用”，选择具有成熟人才培养体系、配套工具体系的数据库厂商，将大幅降低运维/开发等的学习成本，进入国产数据库应用正循环。

低成本：从应用改造、软硬件资源使用、运维复杂性等多维度评估数据库迁移和使用成本，OceanBase通过高性能、高数据压缩、高兼容能力、运维简便等产品能力，为民航行业带来实际的“降本增效”。

3.着眼未来，面向AI，选择一体化数据库

多架构一体化（单机+分布式+DBaaS），牢守民航业务连续性“生命线”

民航业务对连续性要求极高，尤其在航班座控、机票销售、离港运行、旅客服务等关键业务系统中，单一机房故障都可能导致全球化业务中断。数据库需要具备极高的可用性和容错能力。

一体化数据库通过多场景容灾以及单机、主备、分布式等多样化的部署形态，可实现同城多活、异地双活、跨航站楼多活等高可用和容灾模式。在国产数据库中，OceanBase首个做到 RPO=0，RTO＜8s，为民航复杂场景下的安全运行筑牢高可用防线。

多工作负载一体化（TP+AP），打破民航“数据竖井”释放算力潜能

在节假日前的订票高峰期及营销活动期间，航司需要实时动态调整航班舱位和余票信息。面对瞬时数十万级并发查询与交易请求，传统架构OLTP与OLAP分离导致数据延迟，决策滞后。

原生分布式架构可实现自动弹性扩缩容，结合 HTAP 混合负载能力，确保关键业务链路毫秒级响应；支持航司根据实时数据动态调整销售策略，从技术层面有效支持客座率和RASK（座公里收入）的提升。

多模一体化（SQL+NoSQL+AI），构筑民航新一代“数据智能底座”

随着AI应用的不断深入，民航需处理旅客行为画像、行李追踪图像、航班调度等半结构化、非结构化等多模态数据。

与此同时，数据库具备多模态数据融合的数据存储和智能查询，以实现航班调度数据的秒级分析、旅客行为标签的精准检索等多模态场景统一，助力航司动态优化航线网络、预测客流高峰。

OceanBase 金融与政企事业部解决方案总经理李楠表示：“OceanBase从2010年立项写下第一行代码以来，做到了100%根自研，经过10余年金融级场景的打磨，目前在民航领域已上线中国航信、中国南方航空、中国联合联航、长龙航空、携程等行业典型客户的核心系统。”

随着“智慧民航”深入推进，区别于传统数据库，一体化数据库不再只是简单的数据管理工具，而是推动数据资源“管起来、用起来、活起来”的AI时代的新一代数据底座。

先行者正以一体化数据库为支点，撬动民航数智化跃迁

面对AI与国产升级的双重浪潮，民航下一个数据库的选型，将不再只是简单的平替，而是面向未来的新一代数据底座的升级。

中国航信拥有全球最大的BSP数据处理中心，2022年10月启动国产数据库选型工作，基于OceanBase的全栈国产解决方案，于2024年开始全链路核心系统国产试点升级。升级后，实现RPO=0，RTO＜8s，业务连续性达99.999%。同时，通过整合微服务化后的业务数据库，硬件资源成本显著降低。

中国联合航空于从2020年启动数字化转型工作， 2022年正式上线OceanBase。其推出的中国首款机票盲盒，核心是通过大数据和数学模型，预测未来一个月或者更长时间的每个航段可能有多少舱位无法卖出。准确的预测除了科学模型外，还需要动态感知数据变化，以获取准确的数据。

中国联合航空信息中心总经理冯振宇曾介绍：“OceanBase自上线以来从未出现过宕机情况，不仅成功地应对了机票盲盒等营销活动带来的高并发挑战，还帮助中联航实现了众多业务的快速迭代和创新。”

长龙航空在运营中面临航班信息、客户信息、运行控制等大量数据实时分析的需求，但原主备模式数据库存在稳定性不足、无法满足实时分析等问题。上线OceanBase后，长龙航空业务系统实现0故障稳定运行，存储成本节省70%。同时，基于OceanBase的HTAP能力构建实时数仓，使乘客行为分析、航班调度、资源管理等场景的数据实时处理更高效。

民航先行者正以一体化数据库为支点，构建安全、敏捷、智能的数据底座，撬动民航数智化跃迁。李楠表示：“‘根自研’OceanBase将持续深化一体化数据库的技术能力，助力建设‘智慧民航’，助力中国民航企业在云端书写新传奇。”（中国民航报 通讯员罗兰）