濤思數據陶建輝：實現AI時代時序數據庫向“數據平臺”的轉型

陶建輝

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在數字化轉型與AI技術爆發的浪潮中，時序數據庫作為處理海量實時數據的核心工具，已成為工業互聯網、自動駕駛、能源電力等領域的剛需。

作為國內時序數據庫賽道的領軍企業，濤思數據從2016年入局至今，憑借精準的賽道選擇、持續的技術迭代與獨特的發展策略，實現了從單一產品到生態化布局的跨越。

濤思數據通過“無問智推”“自動可視化面板”等核心技術，精準把握了AI時代時序數據庫的演進方向，并借助IDMP平臺完成了從“數據庫”到“數據平臺”的轉型。

在數字化與AI深度融合的未來，時序數據應用場景將持續拓展，濤思數據憑借技術積累與生態布局，有望在時序數據庫賽道實現更大突破，為全球用戶提供更高效的時序數據處理解決方案。

八年磨一劍，鑄就核心競爭優勢

濤思數據為何聚焦時序數據庫賽道？

首要驅動力來自新興場景的爆發式數據需求。例如2016年AlphaGo掀起全球AI熱潮，自動駕駛成為核心應用場景，車輛傳感器產生的高頻、連續時序數據，傳統數據庫難以高效處理。與此同時，能源革命推動電網向分布式轉型，風電、光伏等新能源的普及讓能源流動實時記錄與調度需求激增，數據量呈指數級增長，對存儲與處理效率提出極高要求。

其次，時序數據庫的技術空白與市場潛力凸顯。當時，時序數據庫已在IT運維領域應用，滴滴、字節跳動等企業數百萬臺服務器的監測數據處理難題亟待解決，而工業物聯網、零售智能化等場景的數字化轉型，進一步擴大了時序數據的應用范圍，但市場缺乏成熟解決方案時序數據庫企業InfluxDB雖已入局并獲融資，但產品表現未達預期。

從2016年至今，濤思數據核心產品TDengine歷經多次迭代，從最初1.8萬行C代碼成長為全球安裝量超94萬套的成熟產品，關鍵里程碑勾勒出清晰發展路徑。

2016年，我耗時兩個月完成TDengine首個版本開發，創新性提出“一個數據采集點一張表”與“超級表”概念，在寫入速度、查詢效率與壓縮率上展現顯著優勢，成功驗證技術路線可行性并獲得首批融資。

2018年年底，濤思數據發布首個可商用版本TDengine，成功簽下首批客戶合同，性能與穩定性已滿足企業級需求。

而開源戰略推進則是公司發展有一個個里程碑。2019年7月單機版開源，2020年8月集群版，2022年推出云原生版本并開源。

近兩年濤思數據推出并開源TDgpt框架，專注時序數據預測、異常檢測與補全，支持自定義Python算法接入，讓TDengine從存儲查詢工具升級為具備高級分析能力的平臺型產品。

最新的里程碑是生態化布局升級。2024年7月底發布工業數據管理平臺（IDMP），標志著濤思數據從單一時序數據庫供應商，向“數據采集-存儲-分析-價值挖掘”全鏈路解決方案提供商轉型，深度適配AI時代數據價值挖掘需求。

在競爭激烈的數據庫市場，濤思數據脫穎而出，關鍵在于抓住開源戰略、產品標準化與技術創新三大核心，形成獨特競爭壁壘。

開源戰略是獲取市場信任的關鍵。TDengine核心代碼完全開源，用戶可自由下載測試，公司提供完整性能測試代碼與文檔，讓產品性能“透明可見”。開放模式不僅降低試用成本，更吸引全球開發者參與社區建設，煙廠、鋼鐵、石油等行業企業主動尋求合作，開源成為最有效的“獲客渠道”。

產品標準化是高效擴張的核心優勢。TDengine支持標準SQL，能滿足不同行業通用需求，避免應用類產品常見的大量定制化開發，讓公司可集中資源投入核心技術迭代，實現“標準化產品規模化銷售”。

技術創新是持續領先的根本保障。從“超級表”模型到開源架構、云原生適配，再到TDgpt與工業數據管理平臺的推出，濤思數據始終聚焦時序數據處理核心痛點。獨特數據模型讓產品性能遠超同類，工業數據管理平臺則實現了從“工具”到“解決方案”的升級，精準契合AI時代需求。

打造了差異化競爭優勢

破局AI時代時序數據庫

AI技術的普及，給傳統時序數據庫帶來了前所未有的挑戰，也催生了其核心能力的迭代升級，主要體現在三個關鍵維度的演進。

首先，數據交互模式從“冰冷表格”向“語義化輸出”變革。時序數據庫不能僅返回數據本身，還需同步輸出數據的業務語義、場景上下文等關鍵信息，通過標準化接口傳遞給AI，讓智能體能夠精準理解數據價值，真正發揮數據分析能力。這種“數據+語義”的輸出模式，成為AI時代時序數據庫的核心必備能力。

其次，數據消費邏輯從“主動查詢（Pull）”向“智能推送（Push）”轉型。無論是直接編寫SQL語句，還是AI輔助的Text-to-SQL工具，用戶必須明確“該問什么問題”，才能通過查詢獲取所需信息。但現實中面對海量時序數據用戶往往“無從發問”。

這一困境推動時序數據庫從“被動響應查詢”轉向“主動挖掘價值”，通過場景識別、智能分析，主動向用戶推送關鍵洞察與可視化結果，將數據消費門檻降至最低。

最后，產品定位從“單一數據庫”向“全鏈路數據平臺”升級。AI時代對時序數據的需求，已不再局限于存儲與查詢，而是覆蓋“采集-存儲-實時計算-分析-可視化-報警”的全流程。

時序數據庫的發展趨勢是整合多環節能力，成為一站式數據平臺：既要具備高效的時序數據存儲與計算能力，又要擁有智能分析、可視化呈現、異常報警等上層應用功能，能夠直接幫助用戶挖掘數據價值，實現從“數據存儲”到“價值輸出”的閉環，為AI落地提供全流程支撐。

面對AI時代的時序數據庫演進需求，濤思數據通過一系列核心技術突破，打造了差異化競爭優勢，并以開放姿態賦能第三方應用，構建起完善的生態體系。

濤思數據提出的“無問智推”技術，核心是實現數據消費從“Pull”到“Push”的根本性轉變，徹底解決用戶“不會提問”的核心痛點。其核心邏輯是：基于TDengine獨特的“一個數據采集點一張表”“超級表”“虛擬表”三大概念，結合場景化大模型，先自動識別數據所屬場景（如奶茶店IoT、煉鋼爐監測、汽車制造等），再通過大模型判斷該場景下用戶應關注的核心指標、報表類型與可視化面板，最后主動將這些分析結果推送給用戶。

TDengine IDMP平臺實現的“自動生成可視化面板”，核心是解決了Text-to-SQL落地難、查詢不準確的行業痛點。依托“超級表”“虛擬表”等核心概念，TDengine幾乎無需關聯查詢（Join操作），虛擬表可將多個設備、多個采集點的數據整合為一張“大寬表”，大幅降低了SQL查詢的復雜度，為面板自動生成奠定基礎。

濤思數據的流式計算引擎基于SQL構建，能夠高效處理實時時序數據，讓面板所需的實時分析結果快速生成，提升可視化面板的時效性與實用性。

另外不同于直接讓AI生成SQL語句，TDengine先通過AI生成面板與報表的模板，再利用自研規則引擎將模板轉化為100%準確的SQL語句，確保可視化面板的數據查詢精準無誤。

重塑3大核心素養

把控時序數據庫未來發展

盡管互聯網、移動互聯網到AI時代的技術浪潮不斷更迭，但創業者的核心能力本質未變，而是在時代背景下更加強調。

首先是極致的快速學習能力。AI技術的爆發讓行業邊界不斷模糊，沒有創業者能完全準備好迎接所有挑戰——即便擁有AI技術背景，也可能欠缺銷售、營銷、產品落地等能力；即便擅長商業運營，也需快速掌握AI核心邏輯。唯有通過快速學習填補認知空白，主動擁抱新技術、新場景，才能跟上時代節奏，在變革中抓住機遇。

其次是強大的自驅力。創業者無需他人設定目標與安排任務，核心動力源于內心的極致追求。無論是立志成為行業第一，還是趕超標桿企業，這種明確的目標感能驅動創業者7×24小時全身心投入，在缺乏外部監督的情況下保持高效推進，這是穿越創業迷霧的關鍵動力。

最后是不怕失敗的堅韌決心。創業過程中，內部的團隊管理難題、外部的客戶合作障礙、融資困境與經濟環境壓力等挫折無處不在。AI時代的競爭更激烈，失敗風險更高，創業者必須具備“屢敗屢戰”的韌性，能從失敗中快速復盤，在困境中堅持下去，才能最終突破重圍。

未來10年，時序數據庫的發展將緊扣技術融合與價值升級，核心趨勢集中在兩大方向：

一方面，與AI深度融合成為必然。云計算與時序數據庫的結合已成為行業基礎配置，而AI將成為下一個核心融合點，借助AI技術實現數據的智能分析與價值挖掘。

另一方面，時序數據庫的終極價值是通過數據處理、分析、洞察，為用戶的商業決策提供支撐。未來，時序數據庫將進一步整合“采集-存儲-計算-分析-可視化”全鏈路能力，打造端到端解決方案，讓用戶無需依賴第三方工具，即可從海量時序數據中直接提煉價值。

·申報人“陶建輝”簡介：

陶建輝，濤思數據創始人·CEO，開源軟件TDengine時序數據庫主要作者，2024年“中國計算機學會(CCF)杰出工程師獎”獲得者。1994年中國科大畢業后，赴美留學，先后在芝加哥Motorola、3Com等公司從事移動互聯網的研發工作。2008年回到北京，先后創辦科技企業“和信”和“快樂媽咪”。2017年5月創辦濤思數據，專注AI原生的物聯網、工業大數據平臺研發。產品TDengine TSDB時序數據庫在2019年7月開源后，在GitHub全球趨勢排行榜上多次排名第一。2025年7月發布TDengine IDMP—AI原生的工業數據管理平臺，首推“無問智推”概念，讓數據自己說話。濤思數據已獲紅杉、GGV、經緯、明勢資本等多家機構的近7000萬美元的投資。

★本文由濤思數據創始人、CEO陶建輝撰寫并投遞參與“數據猿第八屆年度金猿策劃活動——2025中國大數據產業年度趨勢人物十年先鋒人物獎”評選。