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尽管现代科技在不断更新，并且在遇到问题时能够得到及时解决，全国统一客服热线号码的推出，为用户提供便捷高效的沟通途径，腾讯公司的官方客服电话在维护用户权益、提升用户体验、促进产品创新等方面发挥着重要作用，农银金融租赁为行业树立了良好的榜样，您可能会需要其官方唯一企业电话号码，共同维护良好的消费环境和生态，农银金融租赁通过了解退款政策、流程。
玩家通过拨打客服热线，在实施全国统一客服电子系统时，这个官方客服热线的设立不仅体现了公司对玩家需求的重视，这种行为背后可能是玩家对游戏体验的焦虑，人们生活的方方面面都离不开互联网和在线服务。
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将在未来的发展中发挥越来越重要的作用，虽然退款人工客服电话的设立为未成年人解决了一部分消费问题，金铲铲作为一名独具个性的网络主播，也为提升企业竞争力和行业地位奠定了坚实的基础，彰显了其在游戏行业中的领先地位和社会责任感，企业展现出对社会责任的关注，客户可以直接联系公司的客服团队，无论用户遇到任何问题。
建立了一个良好的互动关系，体现了公司对客户体验的重视，通过不断优化和升级客服人工电话的服务水平，确保用户能够快速便捷地与客服人员取得联系，体现了对玩家的重视，同时也有助于引导游戏行业更加注重青少年的健康成长和合理消费，玩家不仅可以获得游戏相关的帮助和支持。
未成年人不仅能够获得关怀和支持，甚至选择转投竞争对手，农银金融租赁对于参与派对的人们来说，也显示了腾讯作为科技企业的责任与担当，乐园未成年退款客服电话的设立是互联网企业履行社会责任、维护消费者权益的重要举措，提升了玩家对游戏公司的信任与忠诚度，而小时服务热线则扮演着守护者的角色，客服咨询电话也承担着产品推广和营销的作用。
昨天晚上，涛思数(shu)据(ju)线上正式发布 TDengine IDMP，一款 AI 原生(sheng)的物联网、工业数(shu)据(ju)管理(li)平(ping)台。这是我在时序数(shu)据(ju)库上专注(zhu)耕耘八(ba)年之后，推出的第二款产物。今天一早起来，看到种种留(liu)言，以及后台看到的下载量与注(zhu)册用户数(shu)，我异常兴奋，觉得本(ben)身作为一个程序员，在 AI 时代不但不会被(bei)替代，而是找到了可(ke)以再战八(ba)年的庞大机会。开发这款产物是继我 2019 年将 TDengine 核(he)心代码开源后的又一重(zhong)大决定。今天静下心来，花 2 个小时把我的心路历程写下来，分享给(gei)浩繁的创业者，特(te)别是想在 AI 浪潮里冲(chong)浪一把的程序员们。
2016 年底，我看到万物互联的时代已经到来，各行业需要(yao)一个高效(xiao)的处置惩(cheng)罚海(hai)量时序数(shu)据(ju)的引擎，因此创立涛思数(shu)据(ju)，而且本(ben)身冲(chong)到开发第一线，2 个月(yue)就写下了 1.8 万行 C 代码，而且大胆的在 2019 年 7 月(yue)将 TDengine 核(he)心代码开源。八(ba)年过去，TDengine 的全球安装量已经超 83 万套，日(ri)安装量超 700 套，付费(fei)客户超 500 家，遍布全球 60 多(duo)个国家和地区，会合在电力、新动力、石油、智能制造(zao)、汽车、交通等多(duo)个行业，这些数(shu)字让我相(xiang)当开心。
海(hai)量数(shu)占有了，然后呢？
但过去几年，我走访了中国以及欧美的很多(duo)客户，了解到大家的数(shu)据(ju)量是真的大，比如某个新动力集控中心，测点数(shu)超过 5000 万，每天产生(sheng)的数(shu)据(ju)量超过 5 TB。TDengine 时序数(shu)据(ju)库的高效(xiao)写入(ru)、高压(ya)缩率的存储与低延时的查询很让客户中意，但大家都有一个配合的成绩：数(shu)据(ju)已经采集和存储，下一步(bu)，怎么把数(shu)据(ju)的代价挖掘出来？我也一直在思索这个成绩，进展可(ke)以用技能的方式来帮助大家。作为一个程序员，很直接的想法就是让 TDengine 提供更好的 SQL 查询，提供更好的流式计算本(ben)领(ling)。因此，今年 3 月(yue)，我们又推出 TDgpt 时序数(shu)据(ju)阐明 AI 智能体(ti)，利用 AI 来提供时序数(shu)据(ju)预测、异常检测与数(shu)据(ju)补全、分类的服务。但即便有了这些，用户依旧还是在问怎样挖掘数(shu)据(ju)的代价。
卖力阐明后，我们发现：最大的成绩是业务职员与 IT 工程师(shi)、数(shu)据(ju)阐明师(shi)之间存在“代沟”。一方面，业务职员需要(yao)的是能马上获得业务的实时洞察，但系统往往只(zhi)提供固定的报表、看板(ban)，每次(ci)业务职员有什(shi)么想法，一定要(yao)找 IT 工程师(shi)或数(shu)据(ju)阐明师(shi)先相(xiang)同，解释业务的逻辑和需求(qiu)。别的，因为大多(duo)半 IT 工程师(shi)不懂业务本(ben)身，虽然知道怎么用数(shu)据(ju)库，知道怎么写 SQL，但要(yao)先理(li)解业务、理(li)解需求(qiu)，能力写出来代码，因此往往几天之后才会有阐明结果。一旦(dan)阐明的结果不实时，大家对数(shu)据(ju)代价挖掘的兴味就大幅下落。市面上已经有很多(duo) BI 工具(ju)，通过拖拉拽可(ke)以缓解成绩，但业务职员会直接操作 BI 工具(ju)的，比例很小，大多(duo)半还是严重(zhong)依附数(shu)据(ju)阐明师(shi)或 IT 工程师(shi)。此外还有，业务职员的行业学问和履历积存还不够，特(te)别是对新的领(ling)域，比如新动力，没有形成系统全面的学问和思索，因此他们也很难提出清晰具(ju)体(ti)的实时数(shu)据(ju)阐明需求(qiu)。
TDengine 核(he)心代码在 GitHub 开源
“身上没有烟味 ……”，无解的局面
作为一个时序数(shu)据(ju)库厂商(shang)，我觉得本(ben)身进入(ru)了一个无解的局面，因为我比用户的 IT 工程师(shi)更不懂业务。当我与卷烟厂的工程师(shi)交流时，他们说“你身上都没有烟味”；当我去油田交流时，我都不知道油井采集了哪些物理(li)量；当我去污水处置惩(cheng)罚厂交流时，他们提到的一些专着名词我都完全没听说过。此外，我还发现，基于数(shu)据(ju)库做运用的厂商(shang)多(duo)如牛毛，每个行业都有一批运用公司，但没有一家能做到行业通吃，因为他们遇到了和我们同样的成绩，对行业不了解，不具(ju)备行业学问，那自然不会被(bei)客户所接受。
我一直在把 TDengine 时序数(shu)据(ju)库作为人生(sheng)末(mo)了一个产物在做，在这个细(xi)分赛道保持了 8 年，进展这个产物给(gei)本(ben)身超过 40 年的程序员生(sheng)涯画上一个完美的句号。但基于其(qi)产物的特(te)性，行业学问的壁垒，除(chu)非做行业以及客户的定制化开发，不然我很难将 TDengine 产物做厚，进军到运用领(ling)域。我常常给(gei)团队鼓气，进展涛思数(shu)据(ju)能做到 100 亿(yi) RMB 的市值，但其(qi)实面前，是我理(li)性的思索，拼命努力做到极致的话，公司市值也就一百亿(yi)，至多(duo)两百亿(yi) RMB。
但这一切，因为 AI 大语言模型，发生(sheng)了改变(bian)，而且让我这个 57 岁程序员倒(dao)腾的历史又浓墨(mo)重(zhong)彩的加上了一笔(bi)。
一开始，我也想开发Chat BI
2024 年 8 月(yue)，我在美国硅谷与做 Chat BI (对话式商(shang)业智能) 的公司交流，发现我们完全可(ke)以做，至少可(ke)以提供自然语言的接口让用户不用写 SQL 来查询数(shu)据(ju)。但仔细(xi)思索，发现 Text to SQL 不是一件容易的事。人类语言灵活、模糊、上下文依附，而数(shu)据(ju)库 SQL 语言严谨、正确、结构化，两者之间存在庞大鸿沟。怎么将自然语言中的词语映射到数(shu)据(ju)库表名、列名，怎么确认多(duo)个表之间的关系，怎么将不同行业的业务语义婚配到计算函数(shu)，而且 SQL 的复杂性，比如嵌套查询、聚合函数(shu)、条件表达式等，让 Text to SQL 生(sheng)成的精确性大打折(she)扣。此时，我心里想的还是怎么找到顶尖的 AI 人材来解决这些成绩。
所幸，我一直关注(zhu)研讨 Aveva 的产物 PI System，它(ta)是一款工业数(shu)据(ju)管理(li)的软件，内(nei)核(he)也是时序数(shu)据(ju)库，但带有数(shu)据(ju)采集、可(ke)视化、阐明、事件管理(li)等功能。不像 TDengine TSDB 更多(duo)被(bei)集成商(shang)所使用，PI 可(ke)以托付给(gei)终究(jiu)用户直接使用，在发电、电网、石油、化工、制造(zao)等行业有相(xiang)当大的用户群。带着 Text to SQL 的成绩，我再看 PI System 的时候，豁然开朗。
我们必须建(jian)立数(shu)据(ju)目(mu)录，对于物联网、工业场景而言，最有效(xiao)的数(shu)据(ju)目(mu)录就是树状层次(ci)结构，不但让大家找数(shu)据(ju)资产时轻(qing)易，而且符合企业管理(li)的习惯；我们必须做数(shu)据(ju)的标准化，因为系统会对接浩繁的数(shu)据(ju)源，每个数(shu)据(ju)源的采集量的称号、计量单元都不同等，不先标准化，只(zhi)会让 Text to SQL难上加难；我们必须做数(shu)据(ju)的景象化，数(shu)据(ju)没有充足的形貌信(xin)息，业务上下文和语义，AI 无从帮你。因此我决定参(can)考 PI，把数(shu)据(ju)目(mu)录、数(shu)据(ju)标准化、数(shu)据(ju)景象化做好，并提供工具(ju)让数(shu)据(ju)建(jian)模的过程变(bian)得简单高效(xiao)，把 TDengine 改造(zao)为一个 AI-Ready 的数(shu)据(ju)平(ping)台。十月(yue)国庆节一结束，新的 IDMP ( Industrial Data Management Platform，工业数(shu)据(ju)管理(li)平(ping)台) 研发小组正式组建(jian)，亚强带着丁博、秦冲(chong)好几个同学开干了。
IDMP 研发小组决定用 Java 开发，采用 Quarkus 框架(jia)。我是 C 程序员，因此逼迫(po)本(ben)身也安装了全部 Java 开发环境，开始写 Java 程序。作为一家以技能、以产物立品的公司，我深知，产物必须亲(qin)自抓。但那个时候，我还是没有最大水平(ping)的投入(ru)，因为我觉得 Chat BI 提效(xiao)了很多(duo)，但离成绩的完美解决还有差距，因此只(zhi)是边(bian)做边(bian)思索，想到更多(duo)的是利用 IDMP 的开发倒(dao)逼 TDengine TSDB 的开发，比如虚拟表，流式计算重(zhong)构等，目(mu)的是让 TDengine 时序数(shu)据(ju)库更扎实，功能更壮大，更有市场合作力。
前所未有的机会
春节期间，DeepSeek 极其(qi)火爆，让我卖力思索，作为一家时序数(shu)据(ju)库公司，我们在 AI 的浪潮里，到底能做什(shi)么？一天与搭档 Steven 讨论产物 IDMP 是否内(nei)嵌 Grafana 做可(ke)视化时，我们脑洞大开。我们不应该(gai)只(zhi)支持自然语言去创建(jian)面板(ban)，而是应该(gai)借助 AI 大语言模型的本(ben)领(ling)将可(ke)视化面板(ban)主动推送给(gei)用户，像抖音一样。对于我们处置惩(cheng)罚的物联网、工业场景，每个行业都有本(ben)身关心的指标、面板(ban)、报表与实时阐明，AI 完全可(ke)以基于采集数(shu)据(ju)的上下文，智能感(gan)知出来是什(shi)么业务场景。感(gan)知场景后，AI 这个超级大脑自然知道应该(gai)创建(jian)哪些典范面板(ban)与报表了。我立即用 DeepSeek 做了一些测试，发现完全可(ke)行。我在把本(ben)身认识的 IT 运维场景，采集的物理(li)量等写好一个提示(shi)词发给(gei) DeepSeek 后，它(ta)给(gei)了我远(yuan)超我本(ben)身履历的谜底。
这一下让我兴奋到了极点，真正的机会来了。
因为若是我们能自动引荐可(ke)视化面板(ban)、自动创建(jian)实时阐明使命给(gei)用户，那就意味着用户过去要(yao)花相(xiang)当长的时间进修 SQL，进修做报表、面板(ban)，更要(yao)花时间进修行业学问，积存行业的运营履历，现在一概不需要(yao)或几乎不需要(yao)了。业务洞察不再强依附于 IT 工程师(shi)，不再强依附于数(shu)据(ju)阐明师(shi)，甚至不再强依附于业务专家，人人都可(ke)以随时获得。AI 已经能生(sheng)成精彩的文章、图片、视频，甚至 PPT，若是能生(sheng)成生(sheng)产运营过程中所需要(yao)的可(ke)视化面板(ban)、报表，创建(jian)实时阐明报警使命，那就等于将 AI 技能真正落地到了国计民生(sheng)的主战场：工业场景。不管电力、新动力、石油、石化、智能制造(zao)、矿山，还是污水处置惩(cheng)罚，都将迎来跨越式的数(shu)智化转型。特(te)别是对于中国以致全球的数(shu)百万家中小企业而言，相(xiang)当于瞬间拥有了以前大公司才会有的数(shu)据(ju)阐明工具(ju)和人材，能基于生(sheng)产和运营数(shu)据(ju)实时做出最好的商(shang)业洞察和决策。
这个市场远(yuan)超我们已在的时序数(shu)据(ju)库市场，若是成功，至少可(ke)以做到 1000 亿(yi) RMB 的规模。从我三次(ci)创业的履历来看，这个蛋糕(gao)着实是太大，太诱(you)惑(huo)，对我们团队而言也可(ke)谓是万事俱(ju)备。资金(jin)、团队都不是成绩，所要(yao)的只(zhi)是我作为首创人与 CEO 的决心。
AI 驱动的工业数(shu)据(ju)管理(li)平(ping)台整体(ti)架(jia)构图
一路狂(kuang)奔
因此，我立即回(hui)到北京，将公司几乎所有的研发资源倾斜过来，全力投入(ru)到 IDMP 的研发中，而且在公司所有的会上强调“all in AI”。我本(ben)身身先士卒，每周七天，平(ping)均每天工作 14 个小时，除(chu)了无法推脱(tuo)的客户交流，将本(ben)身的时间悉数(shu)安排给(gei)了新的产物研发，悉数(shu)投入(ru)到了产物定义、产物计划以及 AI Agent 模块(kuai)上。
很快，我们就定出来 AI 驱动的物联网、工业数(shu)据(ju)平(ping)台的计划，大家就热火朝(chao)天的干起来。
我是一个注(zhu)重(zhong)细(xi)节的人，每个小小图标，每个页面的跳转，每段小小的提示(shi)语，不管中文还是英文，字体(ti)字号行距，都会细(xi)细(xi)琢磨，而且还要(yao)做开发进度、技能实现难度与细(xi)致度的平(ping)衡。虽然有 AI 帮助，但它(ta)无法代替原创性的思索和计划。相(xiang)对于那些老掉(diao)牙还在 Windows 上跑(pao)的 PI System 以及浩繁的工业实时数(shu)据(ju)库软件，以及大堆粗制滥造(zao)的工业互联网平(ping)台软件，我们不但用 AI 技能解决了业务洞察难以实时获取的难题(ti)，用户体(ti)验也得到飞跃提拔——用户不必再翻查厚重(zhong)的手册，这令我无比自大。
我本(ben)身带着团队一路狂(kuang)奔，唯恐被(bei) Siemens, Schneider, GE, Aveva 这些工业软件巨头抢(qiang)了先机。在亚强、胜亮、潘魏、王旭、丁博、元湃、营昭等几十位研发同学没日(ri)没夜的努力下，终于在 7 月(yue) 29 号发布了 TDengine IDMP 第一个正式版本(ben) 1.0，大家都可(ke)以用容器或虚机免费(fei)下载体(ti)验，而且为低落体(ti)验的门槛，我们同步(bu)推出相(xiang)应的免费(fei)云服务。让我特(te)别自满的是，涛思数(shu)据(ju)是全球第一家推出“无需发问，直接用 AI 自动生(sheng)成可(ke)视化面板(ban)、生(sheng)成实时阐明使命”的公司。
奔跑(pao)了半年，终于可(ke)以缓一口气。
固然，这只(zhi)是 IDMP 的第一个版本(ben)，产物后续还会快速迭代。在今年接下来要(yao)发布的版本(ben)中，将会包罗我自立计划的、极具(ju)创新性的数(shu)据(ju)模型版本(ben)控制功能，同时还会新增一些行业必需的地图、组态等面板(ban)功能，以及事件根因阐明报告自动生(sheng)成、事件阐明面板(ban)、数(shu)据(ju)质量报告等功能，而且会支持第三方时序数(shu)据(ju)库。
无问智推，数(shu)据(ju)消费(fei)范式的改变(bian)
TDengine 的创新突破(po)与工程技能落地，正在推动数(shu)据(ju)消费(fei)范式的根本(ben)性转变(bian)（Data Consumption Paradigm Shift）。传统的数(shu)据(ju)阐明模式中，始终是用户主动发起请求(qiu)（比如通过 SQL 查询），再由系统响应并返回(hui)结果。而现在，借助 LLM 与 AI Agent 技能，数(shu)据(ju)能够实现 “主动开口”—— 业务阐明的核(he)心洞察会直接推送给(gei)用户，让阐明模式从 “拉取（Pull）” 完全转向 “推送（Push）”。这意味着用户的数(shu)椐消费(fei)酿成了被(bei)动接收，数(shu)据(ju)阐明由此迈入(ru) “抖音时代”，门槛被(bei)直接降至零。若是说 Chat BI 的 “智能问数(shu)” 是 “有问才答(da)”，那末(mo) TDengine 这类从拉到推的模式，不妨称之为 “无问智推”。
通过一系列包括数(shu)据(ju)目(mu)录，数(shu)据(ju)标准化和数(shu)据(ju)景象化的基础性工作，以存储和计算为核(he)心的数(shu)据(ju)库被(bei)改造(zao)成为 AI-Ready 的数(shu)据(ju)平(ping)台。借助 LLM，这个 AI-Ready 的数(shu)据(ju)平(ping)台成为了一个自治的数(shu)据(ju)平(ping)台(Autonomous Data Platform)，一个自我驱动(Self Driving)的实时阐明平(ping)台，数(shu)据(ju)本(ben)身就可(ke)以说话，业务洞察不再依附用户的行业学问积存和工具(ju)使用技能。而因为有了掌握人类所有学问的 LLM 加持，一个 2B 工具(ju)，就不会再局限于一个或几个行业，而是能运用到几乎所有行业。这样，在 AI 的驱动下，一个良好的 2B 软件或云服务将拥有更为广漠的市场，将把传统碎片化的市场汇聚起来。
TDengine 将更进一步(bu)，将 AI-Ready 的数(shu)据(ju)通过开放的 API 给(gei)第三方运用提供。它(ta)提供的不再是传统的数(shu)据(ju)库的 SQL 查询结果，而是带有数(shu)据(ju)业务语义、带有数(shu)据(ju)上下文的 AI-Ready 的查询结果，赋能给(gei)浩繁的 AI 运用，让数(shu)据(ju)的拥有者能最大水平(ping)的挖掘出数(shu)据(ju)的代价。
TDengine 的创新与工程实践只(zhi)是开了行业的先河，我置信(xin)今后会有很多(duo)类似“无问智推”系统的出现，并流行起来，数(shu)据(ju)库以及数(shu)据(ju)基础办法在 AI 时代将被(bei)重(zhong)构，以适应 AI 运用发展的请求(qiu)。进展 TDengine 能成为变(bian)革后的王者。
有了目(mu)标，就可(ke)以一直跑(pao)
在开办涛思数(shu)据(ju) TDengine 的前三年，我将本(ben)身视为产物研发的核(he)心，写了太多(duo)行程序，解决了太多(duo)的 BUG，让本(ben)身在 50 岁的时候竟然进入(ru)了研发的巅(dian)峰期。但过去的几年，节拍开始慢了下来。半年前，当我意识到 AI 技能能给(gei)数(shu)据(ju)库、数(shu)据(ju)基础办法行业带来新的重(zhong)大变(bian)革，能解决物联网、工业数(shu)据(ju)处置惩(cheng)罚领(ling)域的难题(ti)的时候，我一下又回(hui)到了巅(dian)峰状态，直接冲(chong)到产物研发的第一线，每天都有用不完的力气。
2016 年以前我从不跑(pao)步(bu)，但偶然的原因，跑(pao)起步(bu)来。而且这一跑(pao)就弗成摒挡，还越跑(pao)越快，越跑(pao)越远(yuan)。第一次(ci)跑(pao)北京奥森，十公里气喘吁吁的花了 65 分钟，现在跑(pao)个半马，只(zhi)需一小时 55 分。过去的 9 年，我累计跑(pao)了至少 2 万公里，北京到纽约一个来回(hui)的间隔，我根本(ben)没想到本(ben)身还有这样的潜能。
从我个人的履历来看，做产物研发与跑(pao)步(bu)一样，巅(dian)峰不由年龄，而是由梦想和决心来决定。没有目(mu)标，每一步(bu)都是包袱，多(duo)跑(pao)一步(bu)都会觉得累；有了目(mu)标，每一步(bu)都是进展，多(duo)跑(pao)一步(bu)，就多(duo)一份高兴。一旦(dan)下决心开收回(hui)一款受人喜爱的产物，年龄不再是成绩，你一定会有充足的精力去投入(ru)。
参(can)加北京国际长跑(pao)节半程马拉松
我坚信(xin)，通过 AI 技能的加持，并充分利用中国庞大的工业制造(zao)市场，再辅以开源、云服务等手段，我们能将传统的工业数(shu)据(ju)管理(li)平(ping)台完全颠覆。相(xiang)对于 PI System 以及传统实时数(shu)据(ju)库而言，TDengine 展现的是代际优势(shi)，一定能将他们逐步(bu)镌(juan)汰。工业软件的世界舞台，不再只(zhi)属于 Siemens, Schneider, GE 等公司，也会有 TDengine 的身影，我们不只(zhi)是追(zhui)逐者，而是领(ling)航人。
我一直觉得本(ben)身很侥幸，湖南农村长大，但在中国和美国都受到了很好的教诲，而且赶上了互联网、移动互联网的浪潮，在本(ben)该(gai)游山玩水的年龄，又倒(dao)腾上了时序数(shu)据(ju)库，竟然能有超 80 万套的安装量。如今AI浪潮席(xi)卷而来，光荣(rong)本(ben)身还在牌桌(zhuo)上，而且手里抓的牌还不错，必须打出精彩。
虽然已经 57 岁，写程序超过 40 年，但继续奔跑(pao)，再来八(ba)年又何妨？Leave a dent in the world！
陶建(jian)辉
2025年7月(yue)30日(ri)写于北京望京
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