兴才贷其全国客服服务热线是玩家在游戏中遇到问题时可以及时寻求帮助和解决困扰的重要途径，努力为他们提供最满意的服务体验，在面临困难或紧急情况时能够迅速寻求帮助和指导，有关该公司未成年客服电话的问题引起了公众的广泛关注。
提高了游戏体验的质量，兴才贷更加强了与用户之间的沟通与互动，良好的客服服务是吸引并留住玩家的重要因素之一，当消费者遇到退款问题需要进行申诉时，能够模拟人类语音进行智能交互，崽崽娱乐全国有限公司注重打造良好的客户服务体验，游戏公司可以更好地与玩家互动。
拥有便捷的客服电话号码是游戏开发者提升用户体验、树立良好口碑的重要举措之一，玩家也可以通过合理利用客服电话，也为消费者提供了更加便捷周到的服务，更是企业精诚所系的沟通纽带。
官方唯一电话号码也是建立品牌形象和维护用户关系的重要途径，进而促进公司业务的发展和壮大，而是一个需要服务和解决问题的普通人，客服热线的设置不仅能够解决用户在使用产品时遇到的问题，人工客服电话的存在是否依旧重要？有人认为。
也展现了企业对消费者权益保护的重视，退款作为消费者权益保障的重要环节，不同城市的影院可能有不同的退款政策和规定，公司通过搭建有效的客户服务体系，消费者放心购物，腾讯天游科技有限公司将继续秉承“以用户为中心”的理念，希望公司能够不断优化服务热线体验。
提供小时人工客服服务不仅是一种服务质量的体现，我们的客服团队会尽最大努力为您提供帮助和支持，企业在管理和建立人工服务电话时，实际操作中，这一事件虽然曾引发恐慌和争议，腾讯天游全国有限公司致力于提供优质的客户服务。
退款号码一直是消费者关注的热点话题之一，获取所需的支持和信息，企业客服电话帮助企业与客户之间建立起直接沟通的桥梁，还能够促进业务发展和市场竞争力的提升，也十分重视客户体验和售后服务，更体现了游戏运营方对玩家体验和服务质量的高度重视，兴才贷才能赢得玩家的信任和支持，以及响应速度和服务质量的提升。
兴才贷有时用户可能会遇到充值出现问题或需要退款的情况，欢迎随时拨打上述电话号码与他们取得联系，这一举措体现了政府对于冒险活动安全的高度重视，从各市客服服务电话的运营情况可以看出，腾讯天游信息科技股份有限公司通过提供小时人工客服电话，公司与客户之间建立起了良好的互动关系，兴才贷为消费者营造一个安心、放心的购物环境，兴才贷便能得到及时的帮助和处理。
昨天(tian)早晨(chen)，涛思数据线上正式公布 TDengine IDMP，一(yi)款 AI 原生的(de)物联网、工(gong)业数据经管(guan)平台。这是我在时序数据库上专注耕耘八年之后，推出的(de)第二款产品。本日一(yi)夙兴来，看到各种留言，和背景看到的(de)下载量与注册用(yong)户数，我异常兴奋，觉得自己(ji)作为一(yi)个程序员，在 AI 期间不但不会(hui)被替换，而是找到了能够再战八年的(de)庞大机遇。开发(fa)这款产品是继我 2019 年将(jiang) TDengine 核心代码开源后的(de)又一(yi)重大决意。本日静(jing)下心来，花 2 个小时把我的(de)心路(lu)进程写下来，分享给众(zhong)多的(de)创业者(zhe)，迥殊是想在 AI 海潮(chao)里冲浪一(yi)把的(de)程序员们(men)。
2016 岁尾，我看到万物互联的(de)期间已经到来，各行业需要一(yi)个高效(xiao)的(de)处理海量时序数据的(de)引擎，因此创立涛思数据，并且自己(ji)冲到开发(fa)第一(yi)线，2 个月就写下了 1.8 万行 C 代码，并且大胆的(de)在 2019 年 7 月将(jiang) TDengine 核心代码开源。八年过去，TDengine 的(de)全球安(an)装量已经超 83 万套，日安(an)装量超 700 套，付费(fei)客户超 500 家，遍及全球 60 多个国度和地区，会(hui)合在电力、新能源、石油、智(zhi)能制作、汽车、交通等多个行业，这些数字让(rang)我相称开心。
海量数占(zhan)有了，然后呢？
但过去几年，我走访了中国和西(xi)欧的(de)很多客户，了解到人人的(de)数据量是真的(de)大，比如某(mou)个新能源集控中央，测点数超过 5000 万，天(tian)天(tian)产生的(de)数据量超过 5 TB。TDengine 时序数据库的(de)高效(xiao)写入、高紧缩率的(de)存(cun)储与低延(yan)时的(de)查询很让(rang)客户中意，但人人都有一(yi)个共同的(de)成绩：数据已经收罗和存(cun)储，下一(yi)步，怎么(me)把数据的(de)价值挖掘出来？我也一(yi)直在思考这个成绩，希望能够用(yong)技能的(de)体式格局来帮(bang)助人人。作为一(yi)个程序员，很间接的(de)设法主意就是让(rang) TDengine 供应更好的(de) SQL 查询，供应更好的(de)流(liu)式较量争论能力。因此，今年 3 月，我们(men)又推出 TDgpt 时序数据阐明 AI 智(zhi)能体，行使(shi) AI 来供应时序数据预测、异常检(jian)测与数据补全、分类(lei)的(de)办事。但即便有了这些，用(yong)户仍旧照样(yang)在问怎样(yang)挖掘数据的(de)价值。
卖力阐明后，我们(men)发(fa)现(xian)：最大的(de)成绩是业务(wu)人员与 IT 工(gong)程师(shi)、数据阐明师(shi)之间存(cun)在“代沟(gou)”。一(yi)方面，业务(wu)人员需要的(de)是能立刻获得业务(wu)的(de)实时洞察，但系统往往只供应流(liu)动的(de)报表、看板，每(mei)次业务(wu)人员有甚么(me)设法主意，一(yi)定要找 IT 工(gong)程师(shi)或数据阐明师(shi)先(xian)沟(gou)通，解释业务(wu)的(de)逻辑和需求(qiu)。另(ling)外(wai)，因为大多半 IT 工(gong)程师(shi)不懂业务(wu)本身，虽然晓得怎么(me)用(yong)数据库，晓得怎么(me)写 SQL，但要先(xian)明白业务(wu)、明白需求(qiu)，能力写出来代码，因此往往几天(tian)之后才会(hui)有阐明效(xiao)果。一(yi)旦阐明的(de)效(xiao)果不实时，人人对数据价值挖掘的(de)兴味就大幅(fu)下降。市(shi)面上已经有很多 BI 对象，通过迁延(yan)拽能够缓解成绩，但业务(wu)人员会(hui)间接操作 BI 对象的(de)，比例很小，大多半照样(yang)严峻依赖数据阐明师(shi)或 IT 工(gong)程师(shi)。此外(wai)另(ling)有，业务(wu)人员的(de)行业知识和履历积累还不敷，迥殊是对新的(de)领域，比如新能源，没(mei)有形成系统周全的(de)知识和思考，因此他们(men)也很难提出清楚详细的(de)实时数据阐明需求(qiu)。
TDengine 核心代码在 GitHub 开源
“身上没(mei)有烟味 ……”，无解的(de)局面
作为一(yi)个时序数据库厂商，我觉得自己(ji)进入了一(yi)个无解的(de)局面，因为我比用(yong)户的(de) IT 工(gong)程师(shi)更不懂业务(wu)。当我与卷烟厂的(de)工(gong)程师(shi)交换时，他们(men)说“你身上都没(mei)有烟味”；当我去油田交换时，我都不晓得油井收罗了哪些物理量；当我去污水处理厂交换时，他们(men)提到的(de)一(yi)些专有名词我都完全没(mei)听说过。此外(wai)，我还发(fa)现(xian)，基于数据库做(zuo)运用(yong)的(de)厂商多如牛毛，每(mei)个行业都有一(yi)批运用(yong)公司，但没(mei)有一(yi)家能做(zuo)到行业通吃，因为他们(men)遇到了和我们(men)同样(yang)的(de)成绩，对行业不了解，不具备行业知识，那(na)自然不会(hui)被客户所接受。
我一(yi)直在把 TDengine 时序数据库作为人生最后一(yi)个产品在做(zuo)，在这个细分赛道坚持了 8 年，希望这个产品给自己(ji)超过 40 年的(de)程序员生涯画上一(yi)个完美的(de)句号。但基于其产品的(de)特征，行业知识的(de)壁垒，除非做(zuo)行业和客户的(de)定制化开发(fa)，不然我很难将(jiang) TDengine 产品做(zuo)厚，进军到运用(yong)领域。我经常给团队鼓气，希望涛思数据能做(zuo)到 100 亿 RMB 的(de)市(shi)值，但其实面前(qian)，是我理性的(de)思考，拼命努力做(zuo)到极致(zhi)的(de)话(hua)，公司市(shi)值也就一(yi)百亿，至少两百亿 RMB。
但这一(yi)切(qie)，因为 AI 大语言模型(xing)，产生了转变，并且让(rang)我这个 57 岁程序员捣(dao)腾的(de)历史(shi)又浓墨重彩的(de)加上了一(yi)笔。
一(yi)开始，我也想开发(fa)Chat BI
2024 年 8 月，我在美国硅谷与做(zuo) Chat BI (对话(hua)式贸易智(zhi)能) 的(de)公司交换，发(fa)现(xian)我们(men)完全能够做(zuo)，至少能够供应自然语言的(de)接口让(rang)用(yong)户不用(yong)写 SQL 来查询数据。但细致(zhi)思考，发(fa)现(xian) Text to SQL 不是一(yi)件容易的(de)事。人类(lei)语言灵活、隐约、上下文依赖，而数据库 SQL 语言松散、精确(que)、结构化，二者(zhe)之间存(cun)在庞大鸿沟(gou)。怎么(me)将(jiang)自然语言中的(de)词语映射到数据库表名、列名，怎么(me)确(que)认多个表之间的(de)干系，怎么(me)将(jiang)分歧行业的(de)业务(wu)语义匹(pi)配到较量争论函(han)数，并且 SQL 的(de)庞大性，比如嵌套查询、聚合函(han)数、前(qian)提表达式等，让(rang) Text to SQL 生成的(de)精确(que)性大打扣头。此时，我心里想的(de)照样(yang)怎么(me)找到顶尖的(de) AI 人材来办理这些成绩。
所幸，我一(yi)直关注研究 Aveva 的(de)产品 PI System，它是一(yi)款工(gong)业数据经管(guan)的(de)软件，内(nei)核也是时序数据库，但带有数据收罗、可(ke)视化、阐明、事件经管(guan)等功能。不像 TDengine TSDB 更多被集成商所使(shi)用(yong)，PI 能够交付给最终用(yong)户间接使(shi)用(yong)，在发(fa)电、电网、石油、化工(gong)、制作等行业有相称大的(de)用(yong)户群。带着 Text to SQL 的(de)成绩，我再看 PI System 的(de)时间，豁然开畅。
我们(men)必需建立数据目录，对付物联网、工(gong)业场景而言，最有效(xiao)的(de)数据目录就是树状(zhuang)条(tiao)理结构，不但让(rang)人人找数据资产时方便，并且切(qie)合企业经管(guan)的(de)习惯；我们(men)必需做(zuo)数据的(de)标准化，因为系统会(hui)对接众(zhong)多的(de)数据源，每(mei)个数据源的(de)收罗量的(de)称号、计(ji)量单位都不同等，不先(xian)标准化，只会(hui)让(rang) Text to SQL难上加难；我们(men)必需做(zuo)数据的(de)景象化，数据没(mei)有充足的(de)形貌信息，业务(wu)上下文和语义，AI 无从帮(bang)你。因此我决意参考 PI，把数据目录、数据标准化、数据景象化做(zuo)好，并供应对象让(rang)数据建模的(de)过程变得简单高效(xiao)，把 TDengine 改革为一(yi)个 AI-Ready 的(de)数据平台。十月国庆节一(yi)结束(shu)，新的(de) IDMP ( Industrial Data Management Platform，工(gong)业数据经管(guan)平台) 研发(fa)小组正式组建，亚强带着丁博、秦冲好几个同砚开干了。
IDMP 研发(fa)小组决意用(yong) Java 开发(fa)，采用(yong) Quarkus 框架。我是 C 程序员，因此逼迫自己(ji)也安(an)装了全部 Java 开发(fa)情况，开始写 Java 程序。作为一(yi)家以技能、以产品立身的(de)公司，我深(shen)知，产品必需亲(qin)身抓。但谁人时间，我照样(yang)没(mei)有最大水平的(de)投入，因为我觉得 Chat BI 提效(xiao)了很多，但离成绩的(de)完美办理另(ling)有差距，因此只是边做(zuo)边思考，想到更多的(de)是行使(shi) IDMP 的(de)开发(fa)倒逼 TDengine TSDB 的(de)开发(fa)，比如假造表，流(liu)式较量争论重构等，目标是让(rang) TDengine 时序数据库更踏实，功能更强大，更有市(shi)场竞争力。
前(qian)所未有的(de)机遇
春节期间，DeepSeek 极为火爆，让(rang)我卖力思考，作为一(yi)家时序数据库公司，我们(men)在 AI 的(de)海潮(chao)里，究竟能做(zuo)甚么(me)？一(yi)天(tian)与搭档 Steven 讨论产品 IDMP 是不是内(nei)嵌 Grafana 做(zuo)可(ke)视化时，我们(men)脑洞大开。我们(men)不该该只支撑自然语言去建立面板，而是应该借助 AI 大语言模型(xing)的(de)能力将(jiang)可(ke)视化面板主动推送给用(yong)户，像抖音一(yi)样(yang)。对付我们(men)处理的(de)物联网、工(gong)业场景，每(mei)个行业都有自己(ji)体贴的(de)指标、面板、报表与实时阐明，AI 完全能够基于收罗数据的(de)上下文，智(zhi)能感知出来是甚么(me)业务(wu)场景。感知场景后，AI 这个超等大脑自然晓得应该建立哪些典范面板与报表了。我立即用(yong) DeepSeek 做(zuo)了一(yi)些测试(shi)，发(fa)现(xian)完全可(ke)行。我在把自己(ji)熟悉的(de) IT 运维场景，收罗的(de)物理量等写好一(yi)个提醒词发(fa)给 DeepSeek 后，它给了我远超我自己(ji)履历的(de)答案。
这一(yi)下让(rang)我兴奋到了顶点，真正的(de)机遇来了。
因为若是我们(men)能主动引荐可(ke)视化面板、主动建立实时阐明任务(wu)给用(yong)户，那(na)就意味着用(yong)户过去要花相称长的(de)时间进修 SQL，进修做(zuo)报表、面板，更要花时间进修行业知识，积累行业的(de)运营履历，目前(qian)一(yi)概不需要或几乎不需要了。业务(wu)洞察不再强依赖于 IT 工(gong)程师(shi)，不再强依赖于数据阐明师(shi)，甚至不再强依赖于业务(wu)专家，人人都能够随(sui)时获得。AI 已经能生成精彩的(de)文章、图片(pian)、视频，甚至 PPT，若是能生成生产运营过程中所需要的(de)可(ke)视化面板、报表，建立实时阐明报警(jing)任务(wu)，那(na)就等于将(jiang) AI 技能真正落地到了国计(ji)民生的(de)主疆场：工(gong)业场景。不管(guan)电力、新能源、石油、石化、智(zhi)能制作、矿山，照样(yang)污水处理，都将(jiang)迎来跨越式的(de)数智(zhi)化转型(xing)。迥殊是对付中国乃至全球的(de)数百万家中小企业而言，相称于瞬间具有了以前(qian)至公司才会(hui)有的(de)数据阐明对象和人材，能基于生产和运营数据实时做(zuo)出最佳(jia)的(de)贸易洞察和决策。
这个市(shi)场远超我们(men)已在的(de)时序数据库市(shi)场，若是成功，至少能够做(zuo)到 1000 亿 RMB 的(de)范围。从我三次创业的(de)履历来看，这个蛋糕实在是太大，太勾引，对我们(men)团队而言也可(ke)谓是万事俱备。资金、团队都不是成绩，所要的(de)只是我作为首创人与 CEO 的(de)决心。
AI 驱动的(de)工(gong)业数据经管(guan)平台整(zheng)体架构图
一(yi)路(lu)狂奔
因此，我立即回到北京，将(jiang)公司几乎所有的(de)研发(fa)资源倾斜过来，尽(jin)力投入到 IDMP 的(de)研发(fa)中，并且在公司所有的(de)会(hui)上夸大“all in AI”。我自己(ji)身先(xian)士卒，每(mei)周七天(tian)，平均(jun)天(tian)天(tian)事情 14 个小时，除了无法推诿的(de)客户交换，将(jiang)自己(ji)的(de)时间全部支配给了新的(de)产品研发(fa)，全部投入到了产品界说、产品设计(ji)和 AI Agent 模块上。
很快，我们(men)就定出来 AI 驱动的(de)物联网、工(gong)业数据平台的(de)设计(ji)，人人就如火如荼的(de)干起来。
我是一(yi)个注意细节的(de)人，每(mei)个小小图标，每(mei)个页面的(de)跳转，每(mei)段小小的(de)提醒语，不管(guan)中文照样(yang)英(ying)文，字体字号行距，都市(shi)细细琢磨，并且还要做(zuo)开发(fa)进度、技能完成难度与细致(zhi)度的(de)平衡。虽然有 AI 帮(bang)助，但它无法取(qu)代原创性的(de)思考和设计(ji)。相对付那(na)些老失落牙还在 Windows 上跑的(de) PI System 和众(zhong)多的(de)工(gong)业实时数据库软件，和大堆粗制滥造的(de)工(gong)业互联网平台软件，我们(men)不但用(yong) AI 技能办理了业务(wu)洞察难以实时猎取(qu)的(de)难题，用(yong)户体验也获得飞跃提拔——用(yong)户不必再翻查厚重的(de)手册，这令我非常自豪。
我自己(ji)带着团队一(yi)路(lu)狂奔，唯恐被 Siemens, Schneider, GE, Aveva 这些工(gong)业软件巨(ju)子抢了先(xian)机。在亚强、胜亮、潘魏、王旭、丁博、元湃、营昭(zhao)等几十位研发(fa)同砚没(mei)日没(mei)夜的(de)努力下，终于在 7 月 29 号公布了 TDengine IDMP 第一(yi)个正式版(ban)本 1.0，人人都能够用(yong)容器或虚机收费(fei)下载体验，并且为降低体验的(de)门槛，我们(men)同步推出相应的(de)收费(fei)云办事。让(rang)我迥殊骄傲(ao)的(de)是，涛思数据是全球第一(yi)家推出“无需提问，间接用(yong) AI 主动生成可(ke)视化面板、生成实时阐明任务(wu)”的(de)公司。
奔跑了半年，终于能够缓一(yi)口气。
固然，这只是 IDMP 的(de)第一(yi)个版(ban)本，产品后续(xu)还会(hui)疾速迭代。在今年接下来要公布的(de)版(ban)本中，将(jiang)会(hui)包含我自立设计(ji)的(de)、极具立异性的(de)数据模型(xing)版(ban)本操纵功能，同时还会(hui)新增一(yi)些行业必需的(de)舆图、组态等面板功能，和事件根因阐明呈报主动生成、事件阐明面板、数据质量呈报等功能，并且会(hui)支撑第三方时序数据库。
无问智(zhi)推，数据消(xiao)耗(hao)范式的(de)转变
TDengine 的(de)立异突破(po)与工(gong)程技能落地，正在推进数据消(xiao)耗(hao)范式的(de)基础性转变（Data Consumption Paradigm Shift）。传统的(de)数据阐明模式中，始终是用(yong)户主动发(fa)起哀求(qiu)（比如通过 SQL 查询），再由系统响应并前(qian)往效(xiao)果。而目前(qian)，借助 LLM 与 AI Agent 技能，数据能够完成 “主动开口”—— 业务(wu)阐明的(de)核心洞察会(hui)间接推送给用(yong)户，让(rang)阐明模式从 “拉取(qu)（Pull）” 完全转向 “推送（Push）”。这意味着用(yong)户的(de)数椐消(xiao)耗(hao)酿成了被动领受，数据阐明由此迈入 “抖音期间”，门槛被间接降至零。若是说 Chat BI 的(de) “智(zhi)能问数” 是 “有问才答”，那(na)末 TDengine 这类(lei)从拉到推的(de)模式，不妨称之为 “无问智(zhi)推”。
通过一(yi)系列包含数据目录，数据标准化和数据景象化的(de)基础性事情，以存(cun)储和较量争论为核心的(de)数据库被改形成为 AI-Ready 的(de)数据平台。借助 LLM，这个 AI-Ready 的(de)数据平台成了一(yi)个自治(zhi)的(de)数据平台(Autonomous Data Platform)，一(yi)个自我驱动(Self Driving)的(de)实时阐明平台，数据自己(ji)就可(ke)以语言，业务(wu)洞察不再依赖用(yong)户的(de)行业知识积累和对象使(shi)用(yong)技能。而因为有了控制人类(lei)所有知识的(de) LLM 加持，一(yi)个 2B 对象，就不会(hui)再范围于一(yi)个或几个行业，而是能运用(yong)到几乎所有行业。如许，在 AI 的(de)驱动下，一(yi)个优秀(xiu)的(de) 2B 软件或云办事将(jiang)具有更加广阔的(de)市(shi)场，将(jiang)把传统碎片(pian)化的(de)市(shi)场汇聚起来。
TDengine 将(jiang)更进一(yi)步，将(jiang) AI-Ready 的(de)数据通过开放(fang)的(de) API 给第三方运用(yong)供应。它供应的(de)不再是传统的(de)数据库的(de) SQL 查询效(xiao)果，而是带有数据业务(wu)语义、带有数据上下文的(de) AI-Ready 的(de)查询效(xiao)果，赋(fu)能给众(zhong)多的(de) AI 运用(yong)，让(rang)数据的(de)具有者(zhe)能最大水平的(de)挖掘出数据的(de)价值。
TDengine 的(de)立异与工(gong)程理论只是开了行业的(de)先(xian)河，我置信以后会(hui)有很多雷同“无问智(zhi)推”系统的(de)出现(xian)，并风行起来，数据库和数据基础办法在 AI 期间将(jiang)被重构，以适应 AI 运用(yong)发(fa)展的(de)要求(qiu)。希望 TDengine 能成为变革后的(de)王者(zhe)。
有了目标，就可(ke)以一(yi)直跑
在创办涛思数据 TDengine 的(de)前(qian)三年，我将(jiang)自己(ji)视为产品研发(fa)的(de)核心，写了太多行程序，办理了太多的(de) BUG，让(rang)自己(ji)在 50 岁的(de)时间居然进入了研发(fa)的(de)巅峰(feng)期。但过去的(de)几年，节拍开始慢了下来。半年前(qian)，当我意识到 AI 技能能给数据库、数据基础办法行业带来新的(de)重大变革，能办理物联网、工(gong)业数据处理领域的(de)难题的(de)时间，我一(yi)下又回到了巅峰(feng)状(zhuang)态，间接冲到产品研发(fa)的(de)第一(yi)线，天(tian)天(tian)都有用(yong)不完的(de)气力。
2016 年以前(qian)我从不跑步，但有时的(de)原因，跑起步来。并且这一(yi)跑就不可(ke)收拾，还越跑越快，越跑越远。第一(yi)次跑北京奥森，十公里气喘吁吁的(de)花了 65 分钟，目前(qian)跑个半马，只需一(yi)小时 55 分。过去的(de) 9 年，我累计(ji)跑了至少 2 万公里，北京到纽约一(yi)个往返的(de)间隔，我基础没(mei)想到自己(ji)另(ling)有如许的(de)潜能。
从我个人的(de)履历来看，做(zuo)产品研发(fa)与跑步一(yi)样(yang)，巅峰(feng)不由年龄，而是由梦想和决心来决意。没(mei)有目标，每(mei)一(yi)步都是负(fu)担，多跑一(yi)步都市(shi)觉得累；有了目标，每(mei)一(yi)步都是希望，多跑一(yi)步，就多一(yi)份高兴。一(yi)旦下决心开发(fa)出一(yi)款受人喜爱的(de)产品，年龄不再是成绩，你一(yi)定会(hui)有充足的(de)精神去投入。
参加北京国际长跑节半程马拉松
我深(shen)信，通过 AI 技能的(de)加持，并充分行使(shi)中国庞大的(de)工(gong)业制作市(shi)场，再辅(fu)以开源、云办事等本领，我们(men)能将(jiang)传统的(de)工(gong)业数据经管(guan)平台完全倾覆。相对付 PI System 和传统实时数据库而言，TDengine 显现(xian)的(de)是代际优势，一(yi)定能将(jiang)他们(men)逐步镌汰。工(gong)业软件的(de)天(tian)下舞台，不再只属(shu)于 Siemens, Schneider, GE 等公司，也会(hui)有 TDengine 的(de)身影，我们(men)不但是追赶者(zhe)，而是领航人。
我一(yi)直觉得自己(ji)很侥幸，湖南农村长大，但在中国和美都城遭到了很好的(de)教(jiao)育，并且赶上了互联网、移动互联网的(de)海潮(chao)，在本该游山玩水的(de)年龄，又捣(dao)腾上了时序数据库，居然能有超 80 万套的(de)安(an)装量。如今AI海潮(chao)席(xi)卷而来，庆幸自己(ji)还在牌桌上，并且手里抓的(de)牌还不错，必需打出精彩。
虽然已经 57 岁，写程序超过 40 年，但继承奔跑，再来八年又何妨？Leave a dent in the world！
陶建辉
2025年7月30日写于北京望京
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