當(dāng)越來越多企業(yè)把“用好 AI”寫進(jìn)年度目標(biāo)時(shí),一個(gè)更現(xiàn)實(shí)的問題正在浮現(xiàn):AI 究竟能在真實(shí)業(yè)務(wù)里解決什么?解決到什么程度?誰已經(jīng)走在前面?答案,往往藏在那些真正被驗(yàn)證過的場(chǎng)景里。
就在上周舉行的第 8 屆 AI+ 研發(fā)數(shù)字(AiDD)峰會(huì)上,組委會(huì)公布了年度“AI+研發(fā)”行動(dòng)力標(biāo)桿獎(jiǎng)評(píng)選結(jié)果。這個(gè)由 AiDD 峰會(huì)組委會(huì)與深圳市軟件行業(yè)協(xié)會(huì)聯(lián)合主辦、聚焦 AI 在研發(fā)全鏈路真實(shí)落地效果的權(quán)威評(píng)選,每年只把獎(jiǎng)項(xiàng)留給少數(shù)在場(chǎng)景創(chuàng)新上真正走通的團(tuán)隊(duì)。今年,TDengine 憑借「AI+時(shí)序數(shù)據(jù)分析」的原創(chuàng)性實(shí)踐成功入選,榮獲“AI 研發(fā)應(yīng)用場(chǎng)景創(chuàng)新獎(jiǎng)”。

為什么是 TDengine?
評(píng)審委員會(huì)給出的理由非常直接,也非?!靶袠I(yè)化”:TDengine 讓過去只有專家才能完成的時(shí)序數(shù)據(jù)分析,變成了“寫一條 SQL 就能搞定”的事情。
來自官方評(píng)選材料的原文要點(diǎn)包括:
- 自研時(shí)序數(shù)據(jù)分析智能體 TDgpt:創(chuàng)新性地?zé)o縫集成在 TSDB 查詢執(zhí)行流程中,可通過 SQL 直接調(diào)用,讓復(fù)雜分析能力“零門檻”可用。
- 自研時(shí)序數(shù)據(jù)基礎(chǔ)大模型 TDtsfm:內(nèi)置 Statsmodel、PyTorch 等經(jīng)典框架,覆蓋數(shù)據(jù)預(yù)處理、異常定位、缺失補(bǔ)值等五大核心階段,突破行業(yè)在預(yù)測(cè)難、異常定位難、數(shù)據(jù)不完整等方面的痛點(diǎn)。
- 落地成效顯著:讓時(shí)序數(shù)據(jù)分析從“專家技能”變?yōu)椤皩懸粭l SQL 即可完成”,推動(dòng)數(shù)據(jù)庫原生 AI 能力進(jìn)入可規(guī)模化應(yīng)用階段。
在今年的評(píng)選中,與 TDengine 同批獲獎(jiǎng)的還包括鈦動(dòng)科技、商湯科技、中國(guó)民生銀行、華為云等企業(yè),覆蓋出海營(yíng)銷、多模態(tài)研發(fā)、金融研發(fā)、單元測(cè)試等重要方向,體現(xiàn)了 AI 在產(chǎn)業(yè)數(shù)字化中的廣泛價(jià)值。
擁抱 AI,重塑研發(fā)與數(shù)據(jù)分析方式
本屆峰會(huì)從多角度展示了中國(guó) AI 技術(shù)在研發(fā)領(lǐng)域的進(jìn)化路徑。從模型能力、Agent 協(xié)作、多智能體框架,到智能測(cè)試、上下文工程、知識(shí)工程、新一代 CI/CD 與 AIOps……AI 正在全面重塑研發(fā)的組織結(jié)構(gòu)、工具鏈與協(xié)同方式。
在這一趨勢(shì)下,TDengine 不僅在 TSDB 層面持續(xù)探索數(shù)據(jù)庫原生 AI 的能力下沉,也在 AI 原生工業(yè)數(shù)據(jù)管理平臺(tái) TDengine IDMP 中,將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、語義建模和情景化處理作為數(shù)據(jù)管理的基礎(chǔ)步驟,讓 AI 在一開始就能“讀懂?dāng)?shù)據(jù)”。無論是 TSDB 內(nèi)部的 AI 能力,還是 IDMP 中的情景化智能分析,都在朝著同一個(gè)方向靠攏:讓過去需要算法工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家才能完成的任務(wù),變成業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)“隨手可用、用完即走”的能力。
此次獲獎(jiǎng),是對(duì) TDengine 在時(shí)序數(shù)據(jù)領(lǐng)域 AI 原生探索的一次行業(yè)級(jí)認(rèn)可,也將激勵(lì)我們繼續(xù)在“數(shù)據(jù)管理 + AI”方向上深入推進(jìn)產(chǎn)品演進(jìn),讓企業(yè)更輕松地用好數(shù)據(jù)、用好 AI。



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