在數(shù)字化浪潮的推動下，核電行業(yè)正迎來一次深刻的技術變革。從反應堆到渦輪機，從機組監(jiān)測到運維管理，實時數(shù)據(jù)已成為驅動安全與效率的關鍵力量。

但核電數(shù)據(jù)的復雜性與規(guī)模遠超一般工業(yè)場景——TB 級體量、高精度采樣、長周期存儲與分析需求并存。如何在保障安全與穩(wěn)定的前提下，讓數(shù)據(jù)真正服務于決策、優(yōu)化與創(chuàng)新，成為行業(yè)轉型的共同課題。

在核電站這一對數(shù)據(jù)實時性、安全性要求極高的領域，TDengine 首席架構師 肖波 通過直播分享——如何通過高并發(fā)寫入、靈活擴展與智能分析，讓 TB 級時序數(shù)據(jù)在監(jiān)測、診斷、預測中真正發(fā)揮價值，推動核電行業(yè)邁向智能化與國產化的新階段。

本次直播重點：

?前瞻洞察：核電數(shù)字化轉型的階段特征與技術挑戰(zhàn)

?實踐分享：TDengine 在中核運行院測試中的關鍵成果與性能突破

?創(chuàng)新解讀：TDgpt 如何讓核電時序數(shù)據(jù)實現(xiàn)預測、診斷與補全

?未來展望：AI 原生架構下的核電智能運維與數(shù)據(jù)新范式

適合誰看？

• 核電與能源行業(yè)工程師——關注機組監(jiān)測、智能運維與數(shù)據(jù)治理
• 工業(yè)軟件開發(fā)者——希望了解時序數(shù)據(jù)庫在關鍵行業(yè)的落地實踐
• 數(shù)據(jù)架構師與研究人員——探索 TB 級時序數(shù)據(jù)的壓縮、查詢與分析方案
• 所有對工業(yè)智能化與國產化替代感興趣的技術人