大中华区企业AI赋能：以现代数据架构筑牢合规底座

在大中华区，许多企业正大力投资数据驱动技术，打造创新数字服务与体验。根据摩根士丹利研究部数据，到2030年，仅中国市场的AI投资资本回报率或将达到52%。

然而，并非所有企业都已具备应对规模化数据管理与应用的能力。由于数据集呈指数级增长，海量数据管理将带来基础设施复杂性、数据安全、合规压力的一系列问题。

传统数据基础设施是以关系型数据库管理系统（RDBMS）为基础，这已成为制约企业发展的重大障碍，特别是在建立并扩展新一代AI应用时，这一问题尤为突出。

对于许多企业而言，成功的关键在于推动数据架构的现代化，并采用更加灵活的数据库模型。而这正是大中华区的三家领先企业选择MongoDB的原因。

长城汽车：破解数据复杂性与合规管理的困局

长城汽车（GWM）作为中国国内智能网联汽车的先行者，深耕车联网领域多年，打造了首家实现多TSP（Telematics Service Provider）平台融合的自主可控车联网云平台。目前，该平台已实现近700万辆智能联网车接入，支撑远程控车、智能诊断、紧急救援等全场景业务。

运营如此大规模的车联网平台催生了数据管理与治理的诸多问题，而这些问题通过传统的关系型数据库是很难解决的。为此，长城汽车选择利用MongoDB对其数据架构进行现代化升级。

依托MongoDB灵活的文档模型，长城汽车将分散的数据整合为直观的JSON结构，大幅降低了维护成本，提升了查询效率。MongoDB内置的地理空间索引功能优化了充电站查询、电子围栏等基于位置的服务，而横向扩展与自动化数据均衡的结合确保了99.99%以上的可靠性，且在版本更新和出现故障时对用户无任何影响。

此外，MongoDB内置的安全特性助力长城汽车支持HTTPS/TLS加密，保障车端与云端数据传输的安全性，对SSL协议也有较好的支持。可对敏感数据进行加密存储，同时加密检索能够防止敏感数据信息泄露。

精细化的权限管控机制助力长城汽车实现数据库、集合的分级授权与分权应用，全面满足国家车联网数据监管要求与用户隐私保护规范。

（长城汽车国内业务数据库负责人井中华）

长城汽车国内业务数据库负责人井中华表示：“MongoDB不仅破解了当前的数据治理难题，还为长城汽车智能网联业务的长期发展奠定了坚实的技术基础。”

Votee AI：赋能全球首款粤语大语言模型

Votee AI专注于为银行、酒店、零售、电信等行业打造定制化AI解决方案。其智能体AI平台能够精准捕捉粤语的语言与文化特质，将市场情报与社交聆听转化为可落地的商业洞察。

Votee AI是全球首款粤语大语言模型，现已服务全球8600万华语社群，其创新核心为MongoDB Atlas。

跨区域搭建并扩展智能体AI平台对数据灵活性有极高的要求，这正是Votee AI选择依托MongoDB的原因。

Votee AI亚太区首席科学家马培炜博士表示：“MongoDB是我们智能体AI平台的共享大脑，也是我们重要的战略合作伙伴。我们有能力在全球不同地区部署MongoDB，助力客户扩大业务。”

（Votee AI亚太区首席科学家马培炜博士）

Omnichat：解锁AI的规模化发展

Omnichat是一款全渠道通讯平台，可提供成熟的社交CRM功能，可与WhatsApp、Facebook、Instagram、LINE等主流通讯应用无缝集成。

Omnichat平台需采集并处理海量的多元化客户信息与消息数据，此前依靠传统的关系型数据库。然而，关系型模型的僵化特性制约了Omnichat处理海量非结构化数据的能力，也无法满足即时通讯对高频读写的需求。

通过迁移至MongoDB Atlas，Omnichat实现了数据基础设施的现代化升级，实现了平台的大规模扩容，助力客户提升业务价值。

依托MongoDB灵活的文档模型，Omnichat成功实现了50亿条消息的规模化处理能力，助力客户达成20亿美元营收，并将转化率提升了4.5倍。

这只是Omnichat成长与创新的开端。目前AI已成为该公司的核心发展战略，借助MongoDB向量搜索技术，该公司已成功打造出全新的Omni AI智能体。

Omnichat首席执行官兼创始人Alan Chan表示：“我们之所以选择MongoDB，目的是便于扩展我们的AI智能体，而这一切都要以稳定、可扩展的数据为基础。”

（Omnichat首席执行官兼创始人Alan Chan）

展望未来，长城汽车将继续依托MongoDB探索大语言模型及智能客服、智能座舱等AI应用场景，支撑自动驾驶模型训练、仿真及数据闭环应用，加速实现从车联网服务到全产业链的数智化平台升级。

无论是构建新一代智能体或是保障大规模IoV生态系统的运行，持续的数字化创新之路都需要一套灵活、可扩展且安全的数据基础。大中华区的许多企业正依托MongoDB灵活的文档模型，摆脱传统架构的束缚，完成数据架构的现代化升级，率先建立可扩展、数据驱动、安全合规的平台，赋能下一个数字化十年。