當越來越多企業(yè)把“用好 AI”寫進年度目標時，一個更現(xiàn)實的問題正在浮現(xiàn)：AI 究竟能在真實業(yè)務里解決什么？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證過的場景里。

就在上周舉行的第 8 屆 AI+ 研發(fā)數(shù)字（AiDD）峰會上，組委會公布了年度“AI+研發(fā)”行動力標桿獎評選結(jié)果。這個由 AiDD 峰會組委會與深圳市軟件行業(yè)協(xié)會聯(lián)合主辦、聚焦 AI 在研發(fā)全鏈路真實落地效果的權威評選，每年只把獎項留給少數(shù)在場景創(chuàng)新上真正走通的團隊。今年，TDengine 憑借「AI+時序數(shù)據(jù)分析」的原創(chuàng)性實踐成功入選，榮獲“AI 研發(fā)應用場景創(chuàng)新獎”。

為什么是 TDengine？

評審委員會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。

來自官方評選材料的原文要點包括：

• 自研時序數(shù)據(jù)分析智能體 TDgpt：創(chuàng)新性地無縫集成在 TSDB 查詢執(zhí)行流程中，可通過 SQL 直接調(diào)用，讓復雜分析能力“零門檻”可用。
• 自研時序數(shù)據(jù)基礎大模型 TDtsfm：內(nèi)置 Statsmodel、PyTorch 等經(jīng)典框架，覆蓋數(shù)據(jù)預處理、異常定位、缺失補值等五大核心階段，突破行業(yè)在預測難、異常定位難、數(shù)據(jù)不完整等方面的痛點。
• 落地成效顯著：讓時序數(shù)據(jù)分析從“專家技能”變?yōu)椤皩懸粭l SQL 即可完成”，推動數(shù)據(jù)庫原生 AI 能力進入可規(guī)模化應用階段。

在今年的評選中，與 TDengine 同批獲獎的還包括鈦動科技、商湯科技、中國民生銀行、華為云等企業(yè)，覆蓋出海營銷、多模態(tài)研發(fā)、金融研發(fā)、單元測試等重要方向，體現(xiàn)了 AI 在產(chǎn)業(yè)數(shù)字化中的廣泛價值。

擁抱 AI，重塑研發(fā)與數(shù)據(jù)分析方式

本屆峰會從多角度展示了中國 AI 技術在研發(fā)領域的進化路徑。從模型能力、Agent 協(xié)作、多智能體框架，到智能測試、上下文工程、知識工程、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 TDengine IDMP 中，將數(shù)據(jù)標準化、語義建模和情景化處理作為數(shù)據(jù)管理的基礎步驟，讓 AI 在一開始就能“讀懂數(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，都在朝著同一個方向靠攏：讓過去需要算法工程師、數(shù)據(jù)科學家才能完成的任務，變成業(yè)務團隊“隨手可用、用完即走”的能力。

此次獲獎，是對 TDengine 在時序數(shù)據(jù)領域 AI 原生探索的一次行業(yè)級認可，也將激勵我們繼續(xù)在“數(shù)據(jù)管理 + AI”方向上深入推進產(chǎn)品演進，讓企業(yè)更輕松地用好數(shù)據(jù)、用好 AI。