【PPT 下载 & 活动回顾】平凯数据库✖️数智交通：聚焦交通国产化转型、核心系统升级与 AI 应用建设！投稿观后感文章，赢 TiDB 2026 限定款登山杖～

TiDB官方 · 2026 年3 月 31 日 12:04

在交通行业数字化与智能化加速融合的当下，核心系统如何兼顾国产化平滑升级与 AI 创新场景的落地，成为行业关注的关键课题。

在 TiDB 社区的“数智交通：国产化 + AI 实践”线上 Meetup 中，两位资深行业专家与平凯数据库交通行业解决方案架构师齐聚云端，结合真实业务场景，深度剖析了交通行业数据底层基础设施的演进之路。

PPT 资料下载

浙江交通集团信创数据库的选型及落地by 唐总. pptx.pdf (6.0 MB)
交通管理数据库演进之路与 AI 探索by盆子.pdf (5.6 MB)

平凯数据库在交通行业的应用 by 平凯数据库交通行业解决方案架构师 Leon.pdf (6.8 MB)

交通行业数据库选型指南白皮书下载

交通行业数据库解决方案专区-平凯数据库（TiDB 企业版）

分享回顾

浙江交通集团信创数据库的选型及落地

分享嘉宾：唐伟佳｜湖南中拓信科技术总监兼运维总监

话题概要：

中拓信科作为专业技术服务商，自 2019 年起分阶段引入 TiDB 解决业务痛点：2019 年引入 TiDB 作为统一读库，解决了数据分散导致联合查询困难的问题，显著提升了查询效率；2023 年，依托 TiDB 的分布式架构，彻底解决了原有 MySQL 主架构不稳定的写库性能瓶颈，保障了系统的高可用性；2025 年，在国企信创全面推行的背景下，中拓信科携手平凯数据库完成国产化改造与生态适配，迁移成本低且性价比高。此外，双方合作打造了涵盖数据中台、房产管理、人力资源管理及电子招标采购等多款联合解决方案。

基于平凯数据库的 HTAP 能力，中拓信科构建了实时决策平台，以单一技术栈替代了从“OLTP 到 Hadoop 离线数仓再到多数据引擎”的复杂传统数据仓库架构，实现实时数据汇聚、加工与高并发数据服务的一体化。在浙江交通集团的落地实践中，平凯数据库采用敏捷部署模式，成功支撑了数字物流、薪酬分配、房产管理、统一高速、投资监管、数据分析及招采平台等七大核心系统，实现了全省路网数据集中管理、跨业务高效协同与高并发稳定运行。未来，中拓信科计划在集团内全面推广平凯数据库（TiDB 企业版）以统一数据架构，搭建统一监控平台以实现性能分析与智能预警，并联合共建面向多业务场景的解决方案生态。

与 TiDB 相识之后：交通管理数据库演进之路与 AI 探索

分享嘉宾：盆子老师｜交通行业技术人员

话题概要：

面对交通管理业务高并发访问、数据量庞大以及高可用性等严苛需求，传统的 Oracle 数据库和 MySQL 分库分表架构在成本控制与运维管理上逐渐暴露出痛点。为匹配业务演进并符合信创自主可控的要求，交通管理核心数据库逐步向 TiDB 演进。TiDB 全面兼容 MySQL 协议，实现了核心业务的零改造平滑迁移，同时凭借其原生分布式、水平易扩展以及 HTAP 一库多用的核心优势，大幅简化了分析链路与运维压力，构筑了稳定可靠的技术底座。

在稳健的底层架构之上，技术团队进一步探索了 TiDB 的 AI 原生能力。借助 TiDB 对向量搜索的内置支持，系统成功将结构化数据与海量向量数据统一存储，无需引入额外组件即可大幅降低数据同步与维护成本。基于该能力，团队不仅开发了涵盖情报分析和法律知识库的 RAG 内部知识问答系统，还结合 YOLO 目标检测与千问 VL 等视觉大模型，实现了交通图像要素的精准提取、深度理解与隐患治理辅助决策的智能化闭环。未来，技术团队计划持续深化 RAG 应用，扩展视觉分析等多模态 AI 场景，以更强的技术底座推动业务全链路智能化转型。

平凯数据库在高速、铁路、地铁、航空、港口的业务场景实践和 AI 应用建设

分享嘉宾：Leon｜平凯数据库交通行业解决方案架构师

话题概要：

交通行业长期面临着海量数据持续增长、节假日高并发洪峰，以及传统“蜘蛛网”式数据库架构带来的数据孤岛与高昂运维成本等痛点。为破解这些难题，平凯数据库（TiDB 企业版）凭借云原生分布式 HTAP 架构，为交通行业构建了“一张网一套库”的统一数字底座。它具备存算分离、极致自适应弹性扩展和 PB 级数据承载能力，能够平滑应对极端峰值流量，并已广泛应用于高速公路、铁路、城轨及民航等核心业务场景。例如在全国高速“手机+”收费场景中，TiDB 通过站级“敏捷模式”与省级“标准模式”的协同部署，单套集群即可同时高效支撑海量高频交易流水写入与复杂的跨域信用稽核及运营分析。

面对 AI 时代从确定性业务走向不确定性智能体（Agent）流量的冲击，企业构建统一知识库的需求日益迫切。TiDB 进一步演进为统一融合存储底座，原生支持行存、列存、JSON 及向量等多模态数据存储，并能在同一套系统中支持复杂 OLAP、全文检索与向量查询。这种一体化架构彻底打破了传统多数据库拼凑带来的数据割裂与延迟问题，不仅大幅降低了运维负担与多套商业库的授权成本，更为企业 RAG 与 AI 智能体应用提供了高实时、强一致的数据基石。