陶建輝

“【提示】2025第八屆年度金猿頒獎(jiǎng)典禮將在上海舉行，此次榜單/獎(jiǎng)項(xiàng)的評(píng)選依然會(huì)進(jìn)行初審、公審、終審三輪嚴(yán)格評(píng)定，并會(huì)在國(guó)內(nèi)外渠道大規(guī)模發(fā)布傳播歡迎申報(bào)。

在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與AI技術(shù)爆發(fā)的浪潮中，時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)作為處理海量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的核心工具，已成為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、自動(dòng)駕駛、能源電力等領(lǐng)域的剛需。

作為國(guó)內(nèi)時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)賽道的領(lǐng)軍企業(yè)，濤思數(shù)據(jù)從2016年入局至今，憑借精準(zhǔn)的賽道選擇、持續(xù)的技術(shù)迭代與獨(dú)特的發(fā)展策略，實(shí)現(xiàn)了從單一產(chǎn)品到生態(tài)化布局的跨越。

濤思數(shù)據(jù)通過(guò)“無(wú)問(wèn)智推”“自動(dòng)可視化面板”等核心技術(shù)，精準(zhǔn)把握了AI時(shí)代時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)的演進(jìn)方向，并借助IDMP平臺(tái)完成了從“數(shù)據(jù)庫(kù)”到“數(shù)據(jù)平臺(tái)”的轉(zhuǎn)型。

在數(shù)字化與AI深度融合的未來(lái)，時(shí)序數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景將持續(xù)拓展，濤思數(shù)據(jù)憑借技術(shù)積累與生態(tài)布局，有望在時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)賽道實(shí)現(xiàn)更大突破，為全球用戶提供更高效的時(shí)序數(shù)據(jù)處理解決方案。

八年磨一劍，鑄就核心競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)

濤思數(shù)據(jù)為何聚焦時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)賽道？

首要驅(qū)動(dòng)力來(lái)自新興場(chǎng)景的爆發(fā)式數(shù)據(jù)需求。例如2016年AlphaGo掀起全球AI熱潮，自動(dòng)駕駛成為核心應(yīng)用場(chǎng)景，車輛傳感器產(chǎn)生的高頻、連續(xù)時(shí)序數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)難以高效處理。與此同時(shí)，能源革命推動(dòng)電網(wǎng)向分布式轉(zhuǎn)型，風(fēng)電、光伏等新能源的普及讓能源流動(dòng)實(shí)時(shí)記錄與調(diào)度需求激增，數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，對(duì)存儲(chǔ)與處理效率提出極高要求。

其次，時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)的技術(shù)空白與市場(chǎng)潛力凸顯。當(dāng)時(shí)，時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)已在IT運(yùn)維領(lǐng)域應(yīng)用，滴滴、字節(jié)跳動(dòng)等企業(yè)數(shù)百萬(wàn)臺(tái)服務(wù)器的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)處理難題亟待解決，而工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、零售智能化等場(chǎng)景的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，進(jìn)一步擴(kuò)大了時(shí)序數(shù)據(jù)的應(yīng)用范圍，但市場(chǎng)缺乏成熟解決方案時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)企業(yè)InfluxDB雖已入局并獲融資，但產(chǎn)品表現(xiàn)未達(dá)預(yù)期。

從2016年至今，濤思數(shù)據(jù)核心產(chǎn)品TDengine歷經(jīng)多次迭代，從最初1.8萬(wàn)行C代碼成長(zhǎng)為全球安裝量超94萬(wàn)套的成熟產(chǎn)品，關(guān)鍵里程碑勾勒出清晰發(fā)展路徑。

2016年，我耗時(shí)兩個(gè)月完成TDengine首個(gè)版本開(kāi)發(fā)，創(chuàng)新性提出“一個(gè)數(shù)據(jù)采集點(diǎn)一張表”與“超級(jí)表”概念，在寫入速度、查詢效率與壓縮率上展現(xiàn)顯著優(yōu)勢(shì)，成功驗(yàn)證技術(shù)路線可行性并獲得首批融資。

2018年年底，濤思數(shù)據(jù)發(fā)布首個(gè)可商用版本TDengine，成功簽下首批客戶合同，性能與穩(wěn)定性已滿足企業(yè)級(jí)需求。

而開(kāi)源戰(zhàn)略推進(jìn)則是公司發(fā)展有一個(gè)個(gè)里程碑。2019年7月單機(jī)版開(kāi)源，2020年8月集群版，2022年推出云原生版本并開(kāi)源。

近兩年濤思數(shù)據(jù)推出并開(kāi)源TDgpt框架，專注時(shí)序數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)、異常檢測(cè)與補(bǔ)全，支持自定義Python算法接入，讓TDengine從存儲(chǔ)查詢工具升級(jí)為具備高級(jí)分析能力的平臺(tái)型產(chǎn)品。

最新的里程碑是生態(tài)化布局升級(jí)。2024年7月底發(fā)布工業(yè)數(shù)據(jù)管理平臺(tái)（IDMP），標(biāo)志著濤思數(shù)據(jù)從單一時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)供應(yīng)商，向“數(shù)據(jù)采集-存儲(chǔ)-分析-價(jià)值挖掘”全鏈路解決方案提供商轉(zhuǎn)型，深度適配AI時(shí)代數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘需求。

在競(jìng)爭(zhēng)激烈的數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)，濤思數(shù)據(jù)脫穎而出，關(guān)鍵在于抓住開(kāi)源戰(zhàn)略、產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)化與技術(shù)創(chuàng)新三大核心，形成獨(dú)特競(jìng)爭(zhēng)壁壘。

開(kāi)源戰(zhàn)略是獲取市場(chǎng)信任的關(guān)鍵。TDengine核心代碼完全開(kāi)源，用戶可自由下載測(cè)試，公司提供完整性能測(cè)試代碼與文檔，讓產(chǎn)品性能“透明可見(jiàn)”。開(kāi)放模式不僅降低試用成本，更吸引全球開(kāi)發(fā)者參與社區(qū)建設(shè)，煙廠、鋼鐵、石油等行業(yè)企業(yè)主動(dòng)尋求合作，開(kāi)源成為最有效的“獲客渠道”。

產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)化是高效擴(kuò)張的核心優(yōu)勢(shì)。TDengine支持標(biāo)準(zhǔn)SQL，能滿足不同行業(yè)通用需求，避免應(yīng)用類產(chǎn)品常見(jiàn)的大量定制化開(kāi)發(fā)，讓公司可集中資源投入核心技術(shù)迭代，實(shí)現(xiàn)“標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品規(guī)?；N售”。

技術(shù)創(chuàng)新是持續(xù)領(lǐng)先的根本保障。從“超級(jí)表”模型到開(kāi)源架構(gòu)、云原生適配，再到TDgpt與工業(yè)數(shù)據(jù)管理平臺(tái)的推出，濤思數(shù)據(jù)始終聚焦時(shí)序數(shù)據(jù)處理核心痛點(diǎn)。獨(dú)特?cái)?shù)據(jù)模型讓產(chǎn)品性能遠(yuǎn)超同類，工業(yè)數(shù)據(jù)管理平臺(tái)則實(shí)現(xiàn)了從“工具”到“解決方案”的升級(jí)，精準(zhǔn)契合AI時(shí)代需求。

打造了差異化競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)

破局AI時(shí)代時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)

AI技術(shù)的普及，給傳統(tǒng)時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)帶來(lái)了前所未有的挑戰(zhàn)，也催生了其核心能力的迭代升級(jí)，主要體現(xiàn)在三個(gè)關(guān)鍵維度的演進(jìn)。

首先，數(shù)據(jù)交互模式從“冰冷表格”向“語(yǔ)義化輸出”變革。時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)不能僅返回?cái)?shù)據(jù)本身，還需同步輸出數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)語(yǔ)義、場(chǎng)景上下文等關(guān)鍵信息，通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化接口傳遞給AI，讓智能體能夠精準(zhǔn)理解數(shù)據(jù)價(jià)值，真正發(fā)揮數(shù)據(jù)分析能力。這種“數(shù)據(jù)+語(yǔ)義”的輸出模式，成為AI時(shí)代時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)的核心必備能力。

其次，數(shù)據(jù)消費(fèi)邏輯從“主動(dòng)查詢（Pull）”向“智能推送（Push）”轉(zhuǎn)型。無(wú)論是直接編寫SQL語(yǔ)句，還是AI輔助的Text-to-SQL工具，用戶必須明確“該問(wèn)什么問(wèn)題”，才能通過(guò)查詢獲取所需信息。但現(xiàn)實(shí)中面對(duì)海量時(shí)序數(shù)據(jù)用戶往往“無(wú)從發(fā)問(wèn)”。

這一困境推動(dòng)時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)從“被動(dòng)響應(yīng)查詢”轉(zhuǎn)向“主動(dòng)挖掘價(jià)值”，通過(guò)場(chǎng)景識(shí)別、智能分析，主動(dòng)向用戶推送關(guān)鍵洞察與可視化結(jié)果，將數(shù)據(jù)消費(fèi)門檻降至最低。

最后，產(chǎn)品定位從“單一數(shù)據(jù)庫(kù)”向“全鏈路數(shù)據(jù)平臺(tái)”升級(jí)。AI時(shí)代對(duì)時(shí)序數(shù)據(jù)的需求，已不再局限于存儲(chǔ)與查詢，而是覆蓋“采集-存儲(chǔ)-實(shí)時(shí)計(jì)算-分析-可視化-報(bào)警”的全流程。

時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)展趨勢(shì)是整合多環(huán)節(jié)能力，成為一站式數(shù)據(jù)平臺(tái)：既要具備高效的時(shí)序數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與計(jì)算能力，又要擁有智能分析、可視化呈現(xiàn)、異常報(bào)警等上層應(yīng)用功能，能夠直接幫助用戶挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，實(shí)現(xiàn)從“數(shù)據(jù)存儲(chǔ)”到“價(jià)值輸出”的閉環(huán)，為AI落地提供全流程支撐。

面對(duì)AI時(shí)代的時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)演進(jìn)需求，濤思數(shù)據(jù)通過(guò)一系列核心技術(shù)突破，打造了差異化競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，并以開(kāi)放姿態(tài)賦能第三方應(yīng)用，構(gòu)建起完善的生態(tài)體系。

濤思數(shù)據(jù)提出的“無(wú)問(wèn)智推”技術(shù)，核心是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)消費(fèi)從“Pull”到“Push”的根本性轉(zhuǎn)變，徹底解決用戶“不會(huì)提問(wèn)”的核心痛點(diǎn)。其核心邏輯是：基于TDengine獨(dú)特的“一個(gè)數(shù)據(jù)采集點(diǎn)一張表”“超級(jí)表”“虛擬表”三大概念，結(jié)合場(chǎng)景化大模型，先自動(dòng)識(shí)別數(shù)據(jù)所屬場(chǎng)景（如奶茶店IoT、煉鋼爐監(jiān)測(cè)、汽車制造等），再通過(guò)大模型判斷該場(chǎng)景下用戶應(yīng)關(guān)注的核心指標(biāo)、報(bào)表類型與可視化面板，最后主動(dòng)將這些分析結(jié)果推送給用戶。

TDengine IDMP平臺(tái)實(shí)現(xiàn)的“自動(dòng)生成可視化面板”，核心是解決了Text-to-SQL落地難、查詢不準(zhǔn)確的行業(yè)痛點(diǎn)。依托“超級(jí)表”“虛擬表”等核心概念，TDengine幾乎無(wú)需關(guān)聯(lián)查詢（Join操作），虛擬表可將多個(gè)設(shè)備、多個(gè)采集點(diǎn)的數(shù)據(jù)整合為一張“大寬表”，大幅降低了SQL查詢的復(fù)雜度，為面板自動(dòng)生成奠定基礎(chǔ)。

濤思數(shù)據(jù)的流式計(jì)算引擎基于SQL構(gòu)建，能夠高效處理實(shí)時(shí)時(shí)序數(shù)據(jù)，讓面板所需的實(shí)時(shí)分析結(jié)果快速生成，提升可視化面板的時(shí)效性與實(shí)用性。

另外不同于直接讓AI生成SQL語(yǔ)句，TDengine先通過(guò)AI生成面板與報(bào)表的模板，再利用自研規(guī)則引擎將模板轉(zhuǎn)化為100%準(zhǔn)確的SQL語(yǔ)句，確?？梢暬姘宓臄?shù)據(jù)查詢精準(zhǔn)無(wú)誤。

重塑3大核心素養(yǎng)

把控時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)未來(lái)發(fā)展

盡管互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)到AI時(shí)代的技術(shù)浪潮不斷更迭，但創(chuàng)業(yè)者的核心能力本質(zhì)未變，而是在時(shí)代背景下更加強(qiáng)調(diào)。

首先是極致的快速學(xué)習(xí)能力。AI技術(shù)的爆發(fā)讓行業(yè)邊界不斷模糊，沒(méi)有創(chuàng)業(yè)者能完全準(zhǔn)備好迎接所有挑戰(zhàn)——即便擁有AI技術(shù)背景，也可能欠缺銷售、營(yíng)銷、產(chǎn)品落地等能力；即便擅長(zhǎng)商業(yè)運(yùn)營(yíng)，也需快速掌握AI核心邏輯。唯有通過(guò)快速學(xué)習(xí)填補(bǔ)認(rèn)知空白，主動(dòng)擁抱新技術(shù)、新場(chǎng)景，才能跟上時(shí)代節(jié)奏，在變革中抓住機(jī)遇。

其次是強(qiáng)大的自驅(qū)力。創(chuàng)業(yè)者無(wú)需他人設(shè)定目標(biāo)與安排任務(wù)，核心動(dòng)力源于內(nèi)心的極致追求。無(wú)論是立志成為行業(yè)第一，還是趕超標(biāo)桿企業(yè)，這種明確的目標(biāo)感能驅(qū)動(dòng)創(chuàng)業(yè)者7×24小時(shí)全身心投入，在缺乏外部監(jiān)督的情況下保持高效推進(jìn)，這是穿越創(chuàng)業(yè)迷霧的關(guān)鍵動(dòng)力。

最后是不怕失敗的堅(jiān)韌決心。創(chuàng)業(yè)過(guò)程中，內(nèi)部的團(tuán)隊(duì)管理難題、外部的客戶合作障礙、融資困境與經(jīng)濟(jì)環(huán)境壓力等挫折無(wú)處不在。AI時(shí)代的競(jìng)爭(zhēng)更激烈，失敗風(fēng)險(xiǎn)更高，創(chuàng)業(yè)者必須具備“屢敗屢戰(zhàn)”的韌性，能從失敗中快速?gòu)?fù)盤，在困境中堅(jiān)持下去，才能最終突破重圍。

未來(lái)10年，時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)展將緊扣技術(shù)融合與價(jià)值升級(jí)，核心趨勢(shì)集中在兩大方向：

一方面，與AI深度融合成為必然。云計(jì)算與時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)的結(jié)合已成為行業(yè)基礎(chǔ)配置，而AI將成為下一個(gè)核心融合點(diǎn)，借助AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的智能分析與價(jià)值挖掘。

另一方面，時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)的終極價(jià)值是通過(guò)數(shù)據(jù)處理、分析、洞察，為用戶的商業(yè)決策提供支撐。未來(lái)，時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)將進(jìn)一步整合“采集-存儲(chǔ)-計(jì)算-分析-可視化”全鏈路能力，打造端到端解決方案，讓用戶無(wú)需依賴第三方工具，即可從海量時(shí)序數(shù)據(jù)中直接提煉價(jià)值。

·申報(bào)人“陶建輝”簡(jiǎn)介：

陶建輝，濤思數(shù)據(jù)創(chuàng)始人·CEO，開(kāi)源軟件TDengine時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)主要作者，2024年“中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)(CCF)杰出工程師獎(jiǎng)”獲得者。1994年中國(guó)科大畢業(yè)后，赴美留學(xué)，先后在芝加哥Motorola、3Com等公司從事移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的研發(fā)工作。2008年回到北京，先后創(chuàng)辦科技企業(yè)“和信”和“快樂(lè)媽咪”。2017年5月創(chuàng)辦濤思數(shù)據(jù)，專注AI原生的物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)研發(fā)。產(chǎn)品TDengine TSDB時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)在2019年7月開(kāi)源后，在GitHub全球趨勢(shì)排行榜上多次排名第一。2025年7月發(fā)布TDengine IDMP—AI原生的工業(yè)數(shù)據(jù)管理平臺(tái)，首推“無(wú)問(wèn)智推”概念，讓數(shù)據(jù)自己說(shuō)話。濤思數(shù)據(jù)已獲紅杉、GGV、經(jīng)緯、明勢(shì)資本等多家機(jī)構(gòu)的近7000萬(wàn)美元的投資。

★本文由濤思數(shù)據(jù)創(chuàng)始人、CEO陶建輝撰寫并投遞參與“數(shù)據(jù)猿第八屆年度金猿策劃活動(dòng)——2025中國(guó)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)年度趨勢(shì)人物十年先鋒人物獎(jiǎng)”評(píng)選。