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小T导读：山西省智慧交通实验室在桥梁健康监测中面临数据孤岛、预警滞后、分析依赖技术人员等管理瓶颈。以 TDengine IDMP 为核心构建统一数据底座后，实现了多源监测数据的集中治理、分钟级主动预警和面向业务的一线自助分析，促使桥梁监测从“被动养护”转向“主动干预”。系统上线后显著提升响应效率、降低运维成本，并具备跨桥梁/隧道/边坡的复制与推广能力，为智慧交通提供可落地的规模化实践路径。本文将

小T导读：中海油泰州石化原有 AspenTech InfoPlus.21 实时数据库系统建设至今已有十余年，随着企业的逐步发展，原有采集点数已达上限，相关应用取数效率下降，限制了企业新需求的增长，借助该国产化项目汉中诺 ProDB（TDengine TSDB 基础上开发）产品在原点数基础上进行了 4 倍扩容，而且完成了实时数据库及采集接口双冗余配置，其他应用取数性能得到质的提升，极大地鼓舞了企业人

随着开源之夏 2025 进入结项阶段，所有参与项目也迎来了最终检验。官方数据显示，本届开源之夏共有 182 家开源社区、565 个项目任务，吸引了来自 450 所高校的 2290 名学生报名。最终，518 位学生中选，在经历三个月的项目开发和一个月的成果合入后，共有 437 位同学顺利通过导师、社区和组委会的多轮审核，成功结项。值得高兴的是，在今年参与 TDengine 项目的两位同学中，两个项目

小T导读：在智慧港口的建设过程中，面对海量物联网设备产生的时序数据（如设备状态、能耗、作业效率等）的高效接入与实时分析需求，山东港口科技选择采用 TDengine TSDB 时序数据库作为核心数据底座，以应对传统关系型数据库在处理高并发、大规模时序数据时的性能瓶颈，实现设备状态的实时监控、数据压缩存储与智能分析，为智慧港口的数字化转型与智能化运营提供强有力的数据支撑。本次将就此实践进行具体分享。合

小T导读：为推进 “数智运营” 转型，广西桂冠电力携手涛思数据，采用 TDengine 时序数据库构建智能巡点检系统，融合 AI 与智能终端打造“终端—边缘—云端”协同架构，破解水电巡检效率低、安全风险高等难题。TDengine 在其数据湖中承担 OT 数据核心存储角色，通过“一个设备一张表”“超级表”等设计简化架构，凭借内置时序计算与订阅机制显著提升效率。系统投运后，单机机组增效 2–5%，年增

为应对日益增长的物联网数据接入需求，极企科技引入 TDengine TSDB 时序数据库，实现海量设备数据的实时采集、高效存储与智能分析，显著提升了设备监控系统的响应速度与数据处理能力。本文将分享这一智慧楼宇解决方案基于 TDengine 的应用经验与实践成果。

小T导读：作为清华大学控股、专注公共安全领域的高科技企业，辰安科技正以“智慧消防系统”引领城市火灾防控的智能化升级。面对项目中成千上万传感设备带来的海量数据挑战，他们选择 TDengine TSDB 作为核心时序数据库，构建高性能、可扩展的智慧消防数据平台。本文将介绍 TDengine TSDB 如何支撑辰安科技在燃气监测、智能消防栓、火灾探测等典型场景中的实时监测与预警应用，助力实现从“感知火情

京能集团在储能安全管理平台中采用 TDengine TSDB 作为底层时序数据库。依托 TDengine 企业版的零代码数据写入平台，来自全国 28 家电化学储能电站的数据能够按照统一编码规则高效接入 TDengine 时序数据库中，实现了稳定、高性能的数据采集与管理。

近日，涛思数据与上海罗盘信息科技有限公司（以下简称 “上海罗盘”）举行钻石分销商签约仪式，标志着双方正式达成深度战略合作，将依托各自在数据领域的核心优势，携手为金融、制造、政企等多行业客户提供 “数据治理 + 时序存储” 全链路解决方案，推动时序数据技术在更多场景中的落地应用。涛思数据创始人兼 CEO 陶建辉、战略渠道与生态合作总监郭浩，上海罗盘董事长马力等双方核心团队成员出席签约仪式，共同见证这

2025 年收官，TDengine 交出连续第四年营收同比翻倍的亮眼答卷。这一年，公司聚焦 “沉淀” 与 “进阶”，以 AI First 为年度战略核心，在时序数据赛道稳步前行，将 AI 技术深度融入产品演进、组织协作与业务增长全链条，切实实现了产品、市场、社区、生态的多维突破。产品双线并行落地 AI 战略，构建工业数据管理完整闭环2025 年，TDengine 产品线形成清晰的"双线并

在制药行业，工艺每一次波动都意味着风险。发酵罐的温度、压力、pH 细微变化都会影响产率；任何设备异常响应慢一步，都可能带来成批损失。但多年里，很多工厂依然依赖基于 SQL Server 的分钟级采集——数据来得慢、分析做不深，预测性维护、工艺优化、能耗管控都难以真正落地。作为全球规模最大的大环内酯类原料药生产企业，东阳光生化显然不能再被这样的数据底座束缚。在工厂智能化建设需求驱动下，东阳光生化启动

在 TDengine IDMP 持续迭代的过程中，有一类问题会越来越早地出现：不是“能不能实现”，而是“以后用起来会不会变复杂”。当数据规模开始扩大、模型开始变多、分析逻辑开始演进时，一些看似细节的能力就变得重要起来——比如单位是否统一、分析能否复用、视图是否可以保存、规则调整后历史数据如何处理。TDengine IDMP 1.0.6.0–1.0.9.0 这一阶段的更新，正是围绕这些“使用前置条件

TDengine通过原生架构创新、强大性能优化与全场景产品覆盖，重新定义了时序数据库的选型标准。

当“AI 驱动增长”成为越来越多企业的共识时，一个新的分水岭正在出现：行业已经从讨论模型能力，转向讨论哪类 AI 软件真正能够在未来产业里稳定运行。尤其在制造、能源、化工等典型工业场景中，AI 要面对的不是实验条件，而是设备的连续运行、数据的真实复杂性与业务的高可靠性要求。就在近日由亿欧主办的 WIM2025 创新者年会上，这个问题得到了清晰回应。大会发布了“2025 中国 AI 软件创新产品”评

当前，工业数字化转型进入深水区，时序数据作为工业设备运维、生产监控、能源管理等场景的核心数据载体，市场需求呈现爆发式增长。涛思数据始终坚持 “技术驱动 + 生态共建” 的发展战略，通过构建完善的分销商体系，让 TDengine 技术更快触达行业一线，为客户提供本地化、高效化的服务支持。近日，涛思数据与北京麦斯时代信息技术有限公司（以下简称 “麦斯时代”）举行钻石分销商签约仪式，标志着双方正式达成深

在数字化浪潮的推动下，石油能源行业早已实现了从传感器到系统的全面联网，但在真正落地生产管理时，仍面临着一个老问题——数据量巨大、刷新频率高、场景复杂，而现有系统在高并发写入、低延迟查询、可扩展分析等方面往往力不从心。尤其是在生产调度、能耗管理、设备监控等关键环节，数据的“获取”已经不再是瓶颈，“用好”才是考验。在中国石油“智能运营系统升级工程”中，昆仑数智携手 TDengine，重构了时序数据的底

在企业数字化建设中，“采集难”已经不再是主要矛盾。传感器布点、系统对接、人工录入，让大部分企业能够顺利汇聚来自生产、运营、管理的多源数据。真正困扰企业的是“口径乱”：语义不统一：同一指标在不同厂区、不同系统有不同命名，例如“温度”“WD”“Temp”。单位不统一：能耗在 A 系统用“度”，在 B 系统用“千瓦时”；压力在一个平台是“bar”，另一个是“MPa”。统计口径不统一：良率在某车间按“日”

在智慧交通的建设浪潮中，车路协同已成为推动自动驾驶落地的关键环节。随着车端设备数量激增、数据上报频率不断提升，海量的时序数据正以前所未有的速度产生。对于像海康智联这样承担全国多地示范项目的企业而言，如何实现车辆数据的高效采集、可靠入库与快速分析，成为智能道路建设的核心挑战。海康智联长期专注于智能网联与车路协同领域，以物联网、大数据、人工智能技术为核心，形成一体化的全栈智能网联与车路协同产品和技术服

当 AI 与开源成为产业级趋势时，我们不得不思考几个现实问题：真正能把开源工程体系打磨扎实的团队有多少？又有多少项目能在技术浪潮之外，持续保持高质量迭代与社区活跃？上周举行的 2025 开放原子开发者大会，给出了一个有代表性的答案。大会主题定为「一切为了开发者——AI 共智，开源共享」，更关注项目实践、工程落地和开发者生态，而不仅仅停留在概念层面的讨论。而今年的 TDengine，在这个舞台上出现

小T导读：江苏金恒信息科技股份有限公司（以下简称“金恒科技”）专注于为工业企业提供工业软件及智能化整体解决方案，服务领域涵盖钢铁、有色金属、石化、电子制造等多个行业。早在 2021 年，金恒科技便在多个业务系统中部署了 TDengine TSDB 2.x 版本。随着 TDengine TSDB 3.x 的发布，金恒科技陆续完成了系统升级至 3.0 版本，在性能、功能和稳定性方面均得到进一步提升。升