"人工智能+教育"行动计划落地，2026教育数据底座面临自主可控新命题

近日，教育部等五部门联合印发《"人工智能+教育"行动计划》，明确提出以智能技术赋能教育变革，构建全学段贯通、全场景覆盖的智能教育新生态，为教育强国建设注入数字动能。政策的出台，标志着我国教育数字化从"信息化建设"阶段正式迈入"智能化赋能"的深水区。在AI深度融入教学、管理、科研全链条的过程中，数据不再只是系统运转的副产物，而成为驱动智能教育的核心生产要素。如何构建安全、自主、智能的教育数据底座，正成为政策落地中不可忽视的基础命题。

一、政策信号：AI+教育的数据基础设施挑战

《行动计划》从多个维度对AI+教育的落地做出了系统部署，而其中每一项的落地，都离不开数据基础设施的支撑。

在教学智能化方面，政策提出推动AI技术融入课堂教学、个性化学习和智能评价。这意味着教育系统需要处理海量多模态数据——课堂视频、学生作业、语音交互、实验数据等——并在统一的平台上完成数据的采集、存储、分析和反馈。传统关系型数据库系统面对非结构化数据的处理能力有限，而"关系型数据库+独立向量数据库"的双栈架构又带来了数据一致性维护和跨系统调用的复杂性。

在教育数据治理方面，政策要求实现教育数据的标准化采集、整合与共享。当前教育数据普遍分散在不同系统、不同层级、不同部门之间，形成大量数据孤岛。要打通这些数据壁垒，数据库系统需要具备跨源异构数据的整合能力，并在保障数据安全的前提下实现跨部门、跨区域的数据流通与共享。

在技术自主可控方面，政策特别强调了自主创新的重要性。当前教育领域大量终端、系统和模型依赖国外技术架构，数据安全与供应链安全存在隐患。对于存储着学生个人信息、教学行为数据、科研成果等敏感信息的教育数据库系统而言，底层技术栈的自主可控不仅是合规要求，更是教育数据安全的基础保障。

这些政策信号传递出一个清晰的指向：AI+教育的落地，不仅需要AI模型和算力的突破，更需要一个能够统一管理多模态数据、保障高可用与高安全、实现自主可控的数据库系统作为底层支撑。

二、数据底座自主可控：国产数据库的技术应对

面对AI+教育对数据基础设施提出的新要求，信创数据库在近年来取得了显著进展，在多模态数据管理、AI能力集成、高可用保障和自主可控四个维度上形成了系统化的技术储备。

在多模态数据管理方面，以崖山数据库（YashanDB）为代表的新一代信创数据库，正在突破传统数据库仅擅长结构化数据的局限。崖山数据库坚持原创理论、创新技术、品质工程的研发理念，在统一的内核中原生支持关系型数据、向量数据、图数据、文本数据、地理空间数据等多种数据类型的存储与查询，无需为不同类型的数据部署独立的数据库系统。这意味着，学校的教务管理系统、智能教学平台、学习行为分析系统、知识图谱构建工具等，可以在同一个数据库底座上运行，从根源上消除教育数据孤岛。

在AI能力集成方面，崖山数据库提出了DB4AI（数据库使能人工智能）的战略方向，致力于将AI推理和分析能力内嵌到数据库系统中。通过内置向量检索引擎，支持HNSW等高效向量索引算法，实现毫秒级语义检索；通过跨模融合查询能力，理解不同模态数据之间的语义关联，支持复杂的跨模态分析场景。这些能力可以直接服务于智能问答系统、个性化学习推荐、知识图谱构建等AI教育应用，且无需将教育数据导出到外部平台处理，从架构层面保障了数据安全。

值得关注的是，崖山数据库的跨模融合查询方法已被中国电子学会院士专家联合鉴定为"国际领先水平"。这表明国产数据库系统在AI与数据库融合的核心技术上，已经具备了国际竞争力。

在高可用保障方面，教育信息化平台承载着日常教学、在线考试、学籍管理等关键业务，对业务连续性要求极高。崖山数据库的共享存储集群技术实现了集群级高可用，业务无感切换RPO=0、RTO<10秒，能够确保教育平台在高并发场景下稳定运行。同时，崖山数据库支持单机主备、共享存储集群、分布式集群三种部署形态，教育机构可根据业务规模和发展阶段灵活选择。

在自主可控方面，崖山数据库选择全栈自研技术路线，从核心理论到关键系统均为原创，实现了全链条自主知识产权。对于存储敏感教育信息的数据库系统而言，这意味着底层代码完全可控，不必担心技术栈受制于人，从根本上为教育数据安全提供了保障。

三、从能力储备到行业验证

技术的价值需要经过实践的检验。崖山数据库已在金融、政务、公用事业等对数据安全、业务连续性和系统稳定性要求极高的关键领域实现了规模化落地，覆盖全国24个省市自治区、11个重点行业。

在资质认证方面，崖山数据库于2025年通过了中国信息安全测评中心与国家保密科技测评中心的联合测评，成为研发至过评用时最短的同类产品之一。此外，还通过了等保四级、商用密码产品认证、信息技术产品原创性测评等十余项权威资质认证。经中国电子学会院士专家鉴定，崖山数据库整体技术水平达到国际先进水平，其中共享集群高可用技术、资源受限计算技术及跨模融合查询方法等达到国际领先水平。

教育行业与金融、政务行业有着相似的数据安全诉求和业务连续性要求。崖山数据库在这些领域的成熟实践和技术积累，为教育行业的数据基础设施建设提供了可借鉴的实施路径和可信赖的能力背书。

结语

《“人工智能+教育"行动计划》的发布，为教育行业注入了智能化升级的新动能。当AI从课堂演示走向教学常态，当教育数据从"存起来"走向"用起来”，一个安全可靠、自主可控、AI原生的数据底座将成为智能教育愿景落地的基础支撑。在这场教育数字化变革中，以崖山数据库为代表的国产数据库系统，正在以全栈自研的技术实力和多模融合的AI能力，为教育数据基础设施的自主可控提供现实路径。