近年来，随着物联网、车联网、工业互联网等前沿技术的迅猛发展，全球数据量呈指数级增长。作为大数据的一个重要组成部分，时序数据因其在实时监控、预测分析和智能决策中的独特优势，正逐步成为数字化转型的关键要素。尤其在 AI 时代，时序数据的价值愈发凸显，各行业对时序数据技术的需求也日益迫切。
在此背景下，7 月 26 日，涛思数据倾力打造的年度盛事——TDengine 用户大会在北京·昆泰嘉瑞文化中心成功举办。围绕着「时序数据助你决胜 AI 时代」的会议主题，涛思数据（TDengine）创始人 & CEO 陶建辉携手中国科学院院士 & CCF 开源发展委员会主任王怀民、中国信息通信研究院云计算与大数据研究所所长何宝宏、中国石油长庆油田数智事业部经理丑世龙、阿尔法公社创始合伙人 & CEO 许四清等数十位重磅嘉宾，为与会者带来关于时序数据的最新发展、AI 技术的前沿应用以及如何通过数据驱动企业转型等维度的精彩分享。
从争鸣到共赢：时序数据定义 AI 新时代
自 2019 年 7 月宣布核心代码开源以来，TDengine 在 2020 年 8 月进一步宣布了集群开源。经过五年的开源发展，凭借开放开源的力量，TDengine 用户实例已超过 57 万，GitHub 上的 Star 数达到 23.1k，发展了数百家企业用户。
中国科学院院士 & CCF 开源发展委员会主任王怀民在分享「中国开源的现状与机会——涛思开源带来的思考」时，从五个角度阐述了涛思开源的特点和启示。他指出，TDengine 不模仿、全面创新，从底层开始编写数据库，找到时序数据这个未来广阔的领域，以硬碰硬的方式开源，直接对标国际排名第一，并立足全球市场，覆盖中国国内和欧美市场。他强调，TDengine 致力于做 AI 数据基础，抓住物联网等优势产业带来的机会。在商业化方面，TDengine 的数据核心技术开源和商业化相辅相成，良好的商业化进程是开源能够持续发展的基础。王怀民期待开源为中国产业带来新的活力，并期待 TDengine 为中国开源带来新亮点。
如果说开源是立足于未来的发展论，那技术创新就是驱动这一发展的核心引擎。随着大数据和云计算的迅猛发展，数据库技术正在经历前所未有的变革，抓住产业发展的趋势，优化数据库技术，成为企业竞争力的关键。
中国信息通信研究院云计算与大数据研究所所长何宝宏在「数据库技术与产业发展趋势观察」主题演讲中指出，数据库服务能力正逐渐成为企业核心竞争力的关键因素，随着数据规模和类型的不断增加，数据库的智能化运维逐渐成为未来的重要趋势。何宝宏强调，智能化运维通过与人工智能的结合，使得用户可以通过自然语言与计算机系统进行交互，从而简化数据库操作，提升 SQL 查询的效率和准确性，并增强数据的可访问性。此外，人工智能还催生了自治数据库模式，自动化的供应、配置、安全管控、更新、弹性扩展和调优等功能成为数据库的标配。
检验数据库技术的创新性需要从实践出发。在能源行业，智能化和数字化转型已成为必然趋势。智能油气田的建设不仅提升了生产效率，还为能源产业的可持续发展提供了新的路径，而有效的数据处理是成功的关键。
在本次大会中，中国石油长庆油田高级企业专家丑世龙分享了题为「长庆智能油气田建设实践与认识」的演讲。他介绍了长庆油气田在智能化建设中的实际经验，强调了数据处理在提升生产效率和实现可持续发展中的关键作用。丑世龙指出，通过智能油气田的建设，长庆油田不仅实现了生产运营的优化，还为能源行业提供了一个成功的数字化转型范例。他强调，未来智能化和数字化转型将成为能源行业发展的必由之路，创新的数据库技术在这一过程中起到了至关重要的作用。
AI 时代的到来，给各行各业带来了巨大的变革和发展机遇。时序数据作为 AI 决策的重要基础，正在发挥不可替代的作用。涛思数据（TDengine）创始人&CEO 陶建辉在演讲中，以「TDengine 助你决胜 AI 时代」为主题，强调了 AI 浪潮对电力、新能源、智能制造、石油和汽车等行业的深远影响。在这种背景下，TDengine 提供零代码的数据写入，采用标准 SQL 进行查询、预测和流计算，并且 60 秒即可开箱体验，显著降低了企业对高端技术人才的需求。
在本次演讲中，陶建辉还介绍了过去半年中研发团队夜以继日的努力成果——TDengine AI 大语言模型插件，TDGPT。借助这一插件，TDengine 不仅能够通过 AI 对时序数据进行分析和处理，如数据清洗和缺失数据填充，还能帮助优化工业流程，提升效率。通过 TDengine 特有的 SQL 命令扩展，复杂的数据处理变得极为简单。陶建辉自豪地表示，TDengine 是全球第一款与大语言模型集成的时序数据库（Time Series Database），这一创新无需任何历史数据的训练，便于迅速部署和使用。
在智能制造领域，天使投资正在发挥越来越重要的作用。投资者的眼光和资源能够有效推动技术创新与产业升级。阿尔法公社创始合伙人 & CEO 许四清在演讲中以「新一代人工智能催生产业革命」为主题进行了相关分享。他通过数据分析展示了天使投资的现状，强调了人工智能领域的巨大潜力和机遇。许四清指出，人工智能不仅在技术层面引领创新，还将推动各个行业的深刻变革，带来前所未有的发展机会。他呼吁投资者抓住这一机遇，积极参与人工智能产业的布局，共同迎接新一轮的产业革命。
大会主论坛的最后阶段，CSDN 创始人&董事长、中国开源软件推进联盟副主席蒋涛，明势资本董事总经理徐之浩，中国石化石油勘探开发研究院信息高级专家律红洲，数治云（北京）创始人 & CEO 程华军以及协合运维副总经理朱永峰几位嘉宾围绕「AI 时代下的数字化转型」展开了圆桌讨论。本次讨论的一个共性思想是：在 AI 时代，数字化转型不仅是企业提升效率和竞争力的关键，更是实现可持续发展的重要途径。嘉宾们一致认为，企业应积极拥抱 AI 技术，及时升级数据架构以适应 AI 时代下的业务发展需求，通过创新和合作，推动行业的全面数字化进程，从而在全球市场中占据领先地位。
值得一提的是，在主论坛上我们还为一众合作伙伴进行了颁奖，其中「TDengine 新晋合作伙伴奖」的获奖企业包括上海罗盘信息科技有限公司、北京诚志众达科技有限公司、上海爱可生信息技术股份有限公司、数治云（北京）科技有限责任公司、北京中安瑞力科技有限公司，「TDengine 最佳合作伙伴奖」的获奖企业包括亚马逊云科技、精诚瑞宝计算机系统有限公司。未来 TDengine 将继续与这些合作伙伴紧密合作，共同推动时序数据技术的应用和发展，携手实现更高的行业标准和创新成果。
在过去的半年时间里，TDengine 组建了一个跨部门的特别团队，致力于完成 TDengine 的第一本书——【时序大数据平台-TDengine 核心原理与实战】。在大家的共同努力下，该书现已正式出版，并借着本次大会在公众面前正式亮相。希望这本书能够为有时序数据处理需求的开发者和企业提供宝贵的参考资料和实践指导，帮助他们更好地理解和应用 TDengine，推动时序数据技术的普及和发展。
三大专场碰撞智慧火花，共探数据驱动未来
海量数据应用专场
在海量数据应用专场，我们邀请到神州数码首席数据科学家 & 高科数聚创始人兼董事长程杰、中冶京诚数字科技（北京）有限公司公司专家王云波、欣旺达动力科技股份有限公司智能制造部长熊伟、山东胜软科技股份有限公司首席专家伊冲、云鼎科技股份有限公司工业技术专家邵国鹏。聚焦汽车、钢铁、能源等行业，他们分享了海量数据在智能制造、数据中心建设、生产数据管理等方面的创新应用和实践经验，为我们展示如何通过数据驱动行业高质量发展。
神州数码首席数据科学家 & 高科数聚创始人、董事长程杰在演讲中提到，汽车智能制造与营销正迎来 AI 大模型和大数据的全面革新。大数据分析驱动的生产优化，使得智能制造流程更加高效、精准。在营销方面，基于大数据分析的客户画像和行为预测，企业可以实现个性化的营销策略，提高客户满意度和品牌忠诚度。TDengine 以其高性能、低成本、高压缩率、简洁的系统架构和强大的弹性伸缩能力，为车联网数据存储提供了强有力的支持，进一步推动了汽车行业在智能化和数据驱动领域的进步。
山东胜软科技股份有限公司首席专家伊冲针对「TDengine 在油气行业海量生产数据应用」进行了深度分享，他表示，目前国内外主流的时序数据库包括 InfluxDB、TDengine 和 TimescaleDB，它们都具备高吞吐的存储能力和高压缩比等特性，综合考虑国产化要求及与 EPDC 技术的统一性，胜软科技最终选择了 TDengine 作为实时数据存储方案。通过 3 台服务器的部署，顺利完成了 TDengine 集群环境的搭建，能够支持每分钟 520 万点的实时数据存储需求。
智造新能源专场
在工业 4.0 发展阶段，中国制造业有望在人工智能技术的赋能下，大幅提升综合竞争力，实现弯道超车。上海威士顿股份有限公司创新研究院院长张伟在演讲中分享了相关经验，他表示，通过挖掘实时数据的潜在价值，智能工厂能够在生产效率、质量控制和资源优化等方面实现显著提升，从而构建出新质的生产力，助力中国制造业在全球竞争中取得领先地位。张伟指出，当前卷烟工厂在数据应用上面临着数据分散存储和管理不善的问题，这严重限制了数据的应用和价值挖掘。为解决这一痛点，他强调了一个强大时序数据平台的重要性，助力实现对工业实时数据的全生命周期管理，包括数据的采集、存储、计算、管理和应用。
新型电力系统专场
涛思数据（TDengine）首席架构师肖波就「TDengine 助力新型电力系统高质量发展」话题进行深度分享，他强调，传统方法在支持电力时序大数据的数据写入、实时告警、实时分析和数据分发方面存在诸多痛点，例如，利用 Hadoop 的分布式能力虽然能处理大数据，但数据存储非结构化且资源耗用巨大；Kafka 与 Flink/Spark 等工具组合用于实时告警，架构复杂且重复处理同一份数据。针对这些问题，TDengine 提供了卓越的解决方案，成为新型电力系统时序大数据的基座。它不仅具备低延时、亿级测点写入能力和结构化+预计算的优势，还能通过实时订阅和最新数据查询满足延时敏感业务的需求。
结语
作为一款核心为时序数据库的高性能、分布式物联网、工业大数据平台，TDengine 在各行业中的成功应用，充分展示了它强大的数据处理能力和卓越的技术优势。未来，TDengine 将继续秉持创新精神，不断突破自我，为各行业的数字化转型和智能化发展提供更坚实的基础和更多的可能性。
