第四范式联合上海交大、清华大学完成的「OpenMLDB：企业级机器学习数据库关键技术与系统平台」项目，荣获2025年度CCF科技成果奖科技进步二等奖。该项目解决了AI规模化应用中数据管理的关键瓶颈，实现了在线推理与离线训练的数据一致性，支持毫秒级实时处理和高效批量数据准备。OpenMLDB已在金融、电商等行业成功落地，显著提升了AI应用效能，并积极推动开源生态建设，为AI技术普惠和自主创新贡献力量。
🏆 **CCF科技进步二等奖认可**：由第四范式、上海交通大学、清华大学共同研发的「OpenMLDB：企业级机器学习数据库关键技术与系统平台」项目，在2025年度CCF科技成果奖评选中脱颖而出，荣获科技进步二等奖。这标志着该项目在企业级机器学习数据管理领域的技术创新和产业应用获得了权威肯定。
💡 **攻克AI落地数据管理核心挑战**：OpenMLDB项目专注于解决人工智能规模化应用落地中的数据管理难题，特别是在核心业务系统中。它实现了在线推理与离线训练场景下的数据一致性保障，突破了毫秒级实时数据处理技术，并解决了大规模训练数据的高效准备问题，为AI应用提供了坚实的数据基础设施。
🚀 **规模化产业应用与显著经济效益**：OpenMLDB已成功应用于金融行业的实时风控、电商平台的智能推荐等关键业务场景，通过了严苛的生产环境检验。其在提升AI应用效能、准确性及用户体验方面的表现，为应用单位带来了显著的效率提升和成本优化，创造了可观的经济效益，并为行业智能化转型提供了可复用的技术路径。
🤝 **共建开源生态推动技术普惠**：第四范式积极运营OpenMLDB开源社区，汇聚全球开发者智慧，促进技术协同发展。通过开源开放，OpenMLDB已成为一个具备自主知识产权、面向AI应用落地的国产化开源解决方案，有效降低了企业和开发者应用先进AI数据管理技术的门槛，对构建健康的AI技术生态和提升我国在基础软件领域的自主创新能力具有积极意义。
2025-10-23 17:32 北京
中国计算机学会（CCF）主办的2025年度CCF科技成果奖评选结果揭晓，第四范式（北京）科技有限公司联合上海交通大学、清华大学共同完成的「OpenMLDB：企业级机器学习数据库关键技术与系统平台」项目，荣获「CCF科技成果奖」科技进步二等奖
日前，中国计算机学会（CCF）主办的2025年度CCF科技成果奖评选结果正式揭晓，由第四范式（北京）科技有限公司联合上海交通大学、清华大学共同完成的「OpenMLDB：企业级机器学习数据库关键技术与系统平台」项目，凭借其在企业级机器学习数据管理领域的重大技术突破与规模化产业应用，荣获「CCF科技成果奖」科技进步二等奖，标志着该项目在计算机科学与技术工程领域的创新成就获得了学界与业界的双重权威认可。
01 攻克核心场景技术壁垒
奠定AI落地数据基石当前，人工智能技术正深入各行各业，但其规模化应用落地的进程，尤其在要求严苛的核心业务系统中，仍面临数据管理层面的显著挑战。在线推理与离线训练场景下的数据一致性、实时处理性能以及海量训练数据的高效准备，成为制约AI价值充分释放的关键瓶颈。
第四范式OpenMLDB项目精准聚焦于此，面向在线AI应用的核心数据管理场景，进行了深入技术攻关，并在多个关键维度取得实质性突破：
一致性保障：项目创新性地实现了在线推理与离线训练场景下的数据计算一致性，确保模型在不同阶段处理的数据逻辑统一，从根本上提升了AI应用的准确性与可靠性。
毫秒级实时处理：针对AI决策对时效性的苛刻要求，项目突破了毫秒级实时数据处理技术，能够高效支撑在线特征计算与实时推理，满足金融风控、智能推荐等业务的即时响应需求。
高效批量准备：在离线训练环节，项目解决了大规模训练数据批量准备的效率难题，显著缩短了特征工程与模型迭代周期，加速了AI模型的研发与优化进程。
这些关键技术的突破，共同构成了一个高性能、高可靠、全链路一致的企业级机器学习数据库系统平台，为AI技术在复杂生产环境中的高效、稳定应用提供了坚实的数据基础设施。
网址链接：https://github.com/4paradigm/OpenMLDB02 实现规模化产业应用铸就显著经济效益技术的价值最终体现在应用成效上。OpenMLDB项目成果并非局限于实验室，而是已在金融、电子商务、政务管理等行业的核心业务系统中实现规模化部署与应用：
赋能金融风控：在某头部银行实现毫秒级实时特征计算，助力精准拦截欺诈交易，有效降低资金损失驱动电商增长：支撑唯品会线上推荐系统，提升推荐准确率与用户体验，直接拉动GMV增长
在这些对系统稳定性、数据准确性和处理性能要求极高的领域，OpenMLDB有效支撑了智能风控、实时营销、政务服务优化等关键场景，通过了严苛生产环境的检验，证明了其技术先进性与工程成熟度。通过在实际业务中提升AI应用的效能与准确性，该项目为应用单位带来了显著的效率提升与成本优化，创造了预期的经济效益。同时，项目的成功实践也为相关行业推进智能化转型提供了可复用的技术路径与解决方案。03 共建开源生态
推动技术普惠与自主创新作为项目的重要组成部分，第四范式积极运营并共建OpenMLDB开源社区，致力于推动技术的开放与协同发展。这一举措不仅加速了项目成果的传播与普及，更汇聚了全球开发者智慧，共同促进企业级机器学习数据管理技术的进步与创新。
通过开源开放，OpenMLDB形成了具备自主知识产权、面向AI应用落地的国产化开源方案，降低了广大企业与开发者应用先进AI数据管理技术的门槛，对构建健康、可持续的AI技术生态，提升我国在基础软件领域的自主创新能力具有积极意义。CCF科技成果奖旨在奖励在计算机科学、技术或工程领域具有重要发现、发明、原始创新，并在相关领域产生国际影响的优秀成果，第四范式获奖项目从94个推荐/申报项目中脱颖而出，与其他37个项目一起荣誉上榜。
未来，第四范式将继续深化在AI基础软件领域的研发投入，携手产学研各方力量，持续优化OpenMLDB等核心产品，推动技术创新与产业需求的深度融合，为促进我国计算机科学与技术的持续进步及人工智能产业的高质量发展贡献力量。
