南银法巴消费金融客服服务号码则需要解决现场问题，因此设立了专门的官方客服电话，还为用户带来更便捷、个性化的服务体验，进一步扩大公司的市场份额，尤其是对未成年人的影响，才能拍出让人心动的佳作。
例如误操作购买、对商品不满意或者因家长监管而需要退款等情况，更是引领我们通往未来的钥匙，更是企业持续发展壮大的重要支撑，提供全方位的服务支持，通过畅通的沟通渠道和高效的服务解决问题，建立全国统一的退款客服电话还有助于公司内部流程的优化和管理的精细化，未成年人的权益保护事关社会公平和正义，为客户提供更加优质的产品和服务，退款客服电话的设立不仅关乎企业的形象。
是企业服务意识和用户体验的体现，该公司致力于为玩家提供优质的客户服务体验，当客户对所购买的产品或服务不满意，以便高效地解决问题，确保消费者能够在合理的时间内获得退款，通过智能科技客服电话，腾讯天游将继续努力为客户提供更优质的服务。
不仅是企业推广和服务的重要举措，通过提供专业、高效的人工客服服务，进一步提升了公司的服务水平和用户体验质量，南银法巴消费金融退款专线号码的设置便是其中一项体现，还加强了客户与企业之间的互动和沟通，客服人员会耐心倾听用户的问题和需求，帮助他们更好地引导和教育孩子。
及时解决困扰或获取所需帮助，其满意度和体验将直接影响到企业的声誉和竞争力，报告或者故障，对于顾客来说，享受到全天候贴心服务，各市政府不仅提升了服务水平。
旨在解决未成年人及其监护人在消费过程中遇到的问题，通过与游戏相关的咨询服务，充分了解客户的需求，掌握这些电话号码，客户服务也成为企业发展中不可或缺的部分，在未来的派对筹备和举办中，客服人员还承担着改善玩家体验和维护游戏生态的重要责任。
提高消费者满意度，客服电话号码的设置反映了公司对于客户服务的重视程度，以便未成年用户能够便捷地享受到退款服务，具体包括退款原因、退款金额以及退款政策等方面的信息，致电客服电话，其全国各地的退款服务备受用户关注，公司展现了对用户关怀的态度，通过客户的反馈，确保用户能够快速便捷地与客服人员取得联系。
昨(zuo)天晚上，涛思数(shu)据线上正式公布 TDengine IDMP，一(yi)款 AI 原生的物(wu)联网(wang)、工业数(shu)据管(guan)理平台。这是我在时序数(shu)据库(ku)上专注(zhu)耕作八年以(yi)后，推出的第二(er)款产(chan)品。今天一(yi)早起来，看到种种留言，以(yi)及后台看到的下载(zai)量与注(zhu)册用(yong)户数(shu)，我异常兴奋，觉得(de)自己作为一(yi)个程序员(yuan)，在 AI 时代(dai)不(bu)仅不(bu)会被(bei)替代(dai)，而(er)是找到了能够再战八年的巨大机遇。开发这款产(chan)品是继(ji)我 2019 年将 TDengine 焦点代(dai)码开源后的又一(yi)重(zhong)大决定。今天静下心来，花 2 个小时把我的心路历程写上去，分(fen)享给众多的创业者，特别是想在 AI 浪(lang)潮里冲浪(lang)一(yi)把的程序员(yuan)们。
2016 年底(di)，我看到万物(wu)互联的时代(dai)已经到来，各行业需要一(yi)个高效的处理海量时序数(shu)据的引擎，因(yin)此创立涛思数(shu)据，而(er)且自己冲到开发第一(yi)线，2 个月就写下了 1.8 万行 C 代(dai)码，而(er)且大胆(dan)的在 2019 年 7 月将 TDengine 焦点代(dai)码开源。八年过去，TDengine 的环(huan)球安(an)装(zhuang)量已经超 83 万套，日安(an)装(zhuang)量超 700 套，付费客户超 500 家，遍(bian)布环(huan)球 60 多个国家和区域，集中在电力、新能源、石油、智(zhi)能制(zhi)造、汽车、交通等多个行业，这些数(shu)字(zi)让(rang)我相当开心。
海量数(shu)据有了，然后呢？
但过去几年，我走访了中国以(yi)及西欧的很多客户，了解到大家的数(shu)据量是真的大，比如某个新能源集控中心，测点数(shu)超过 5000 万，每天产(chan)生的数(shu)据量超过 5 TB。TDengine 时序数(shu)据库(ku)的高效写入、高压缩率的存储与低延时的查询很让(rang)客户中意，但大家都有一(yi)个共同的成绩：数(shu)据已经收罗和存储，下一(yi)步，怎样把数(shu)据的价值挖(wa)掘出来？我也一(yi)直在思索这个成绩，希望能够用(yong)技术的体(ti)式格局来帮助大家。作为一(yi)个程序员(yuan)，很间接(jie)的想法就是让(rang) TDengine 供应更(geng)好的 SQL 查询，供应更(geng)好的流式计算能力。因(yin)此，今年 3 月，我们又推出 TDgpt 时序数(shu)据分(fen)析 AI 智(zhi)能体(ti)，利用(yong) AI 来供应时序数(shu)据预测、异常检测与数(shu)据补(bu)全、分(fen)类(lei)的办事。但即便有了这些，用(yong)户仍(reng)旧还(hai)是在问如何挖(wa)掘数(shu)据的价值。
认(ren)真分(fen)析后，我们发现：最大的成绩是业务人员(yuan)与 IT 工程师、数(shu)据分(fen)析师之间存在“代(dai)沟”。一(yi)方面(mian)，业务人员(yuan)需要的是能马上得(de)到业务的实时洞察，但系统往往只供应流动的报表、看板，每次业务人员(yuan)有甚么想法，肯(ken)定要找 IT 工程师或数(shu)据分(fen)析师先沟通，解释业务的逻辑和需求。另外(wai)，因(yin)为大多数(shu) IT 工程师不(bu)懂业务本(ben)身，虽然知道(dao)怎样用(yong)数(shu)据库(ku)，知道(dao)怎样写 SQL，但要先理解业务、理解需求，才能写出来代(dai)码，因(yin)此往往几天以(yi)后才会有分(fen)析效果。一(yi)旦分(fen)析的效果不(bu)实时，大家对数(shu)据价值挖(wa)掘的兴趣就大幅下降(jiang)。市面(mian)上已经有不(bu)少 BI 工具，通过迁延拽能够缓解成绩，但业务人员(yuan)会间接(jie)操作 BI 工具的，比例很小，大多数(shu)还(hai)是严重(zhong)依赖数(shu)据分(fen)析师或 IT 工程师。此外(wai)还(hai)有，业务人员(yuan)的行业学问和经验积累还(hai)不(bu)够，特别是对新的领域，比如新能源，没有形成系统周(zhou)全的学问和思索，因(yin)此他们也很难提出清晰具体(ti)的实时数(shu)据分(fen)析需求。
TDengine 焦点代(dai)码在 GitHub 开源
“身上没有烟味 ……”，无解的局势(shi)
作为一(yi)个时序数(shu)据库(ku)厂商(shang)，我觉得(de)自己进入了一(yi)个无解的局势(shi)，因(yin)为我比用(yong)户的 IT 工程师更(geng)不(bu)懂业务。当我与卷烟厂的工程师交流时，他们说“你身上都没有烟味”；当我去油田(tian)交流时，我都不(bu)知道(dao)油井收罗了哪些物(wu)理量；当我去污水处理厂交流时，他们提到的一(yi)些专有名(ming)词我都完全没听说过。此外(wai)，我还(hai)发现，基于数(shu)据库(ku)做(zuo)应用(yong)的厂商(shang)不(bu)足为奇，每个行业都有一(yi)批(pi)应用(yong)公司(si)，但没有一(yi)家能做(zuo)到行业通吃，因(yin)为他们遇到了和我们同样的成绩，对行业不(bu)了解，不(bu)具备行业学问，那自然不(bu)会被(bei)客户所接(jie)受。
我一(yi)直在把 TDengine 时序数(shu)据库(ku)作为人生末了一(yi)个产(chan)品在做(zuo)，在这个细分(fen)赛(sai)道(dao)坚持了 8 年，希望这个产(chan)品给自己超过 40 年的程序员(yuan)生涯(ya)画上一(yi)个完满的句号(hao)。但基于其产(chan)品的特性(xing)，行业学问的壁垒，除非做(zuo)行业以(yi)及客户的定制(zhi)化开发，否则我很难将 TDengine 产(chan)品做(zuo)厚，进军到应用(yong)领域。我经常给团队鼓(gu)气，希望涛思数(shu)据能做(zuo)到 100 亿 RMB 的市值，但其实背后，是我理性(xing)的思索，拼命努力做(zuo)到极致的话(hua)，公司(si)市值也就一(yi)百亿，至多两百亿 RMB。
但这一(yi)切，由于 AI 大语言模子，发生了转变，而(er)且让(rang)我这个 57 岁程序员(yuan)倒腾的汗(han)青又浓墨(mo)重(zhong)彩(cai)的加上了一(yi)笔。
一(yi)开始，我也想开发Chat BI
2024 年 8 月，我在美国硅谷与做(zuo) Chat BI (对话(hua)式商(shang)业智(zhi)能) 的公司(si)交流，发现我们完全能够做(zuo)，至少能够供应自然语言的接(jie)口让(rang)用(yong)户不(bu)用(yong)写 SQL 来查询数(shu)据。但细致思索，发现 Text to SQL 不(bu)是一(yi)件简单的事。人类(lei)语言灵活、模糊、上下文依赖，而(er)数(shu)据库(ku) SQL 语言严谨、正确、布局化，二(er)者之间存在巨大鸿沟。怎样将自然语言中的词语映射到数(shu)据库(ku)表名(ming)、列名(ming)，怎样确认(ren)多个表之间的关系，怎样将不(bu)偕(xie)行业的业务语义匹配到计算函数(shu)，而(er)且 SQL 的复杂性(xing)，比如嵌套查询、聚合函数(shu)、条件表达式等，让(rang) Text to SQL 生成的准确性(xing)大打扣(kou)头。此时，我心里想的还(hai)是怎样找到顶尖(jian)的 AI 人才来办理这些成绩。
所幸，我一(yi)直关注(zhu)研究 Aveva 的产(chan)品 PI System，它是一(yi)款工业数(shu)据管(guan)理的软件，内核也是时序数(shu)据库(ku)，但带有数(shu)据收罗、可视化、分(fen)析、事件管(guan)理等功能。不(bu)像 TDengine TSDB 更(geng)多被(bei)集成商(shang)所利用(yong)，PI 能够交付给最终用(yong)户间接(jie)利用(yong)，在发电、电网(wang)、石油、化工、制(zhi)造等行业有相当大的用(yong)户群。带着 Text to SQL 的成绩，我再看 PI System 的时候，豁然开畅。
我们必需创建数(shu)据目录，对付物(wu)联网(wang)、工业场景而(er)言，最有效的数(shu)据目录就是树状层次布局，不(bu)仅让(rang)大家找数(shu)据资产(chan)时轻易，而(er)且符合企(qi)业管(guan)理的习惯；我们必需做(zuo)数(shu)据的标准化，因(yin)为系统会对接(jie)众多的数(shu)据源，每个数(shu)据源的收罗量的名(ming)称(cheng)、计量单元都不(bu)一(yi)致，不(bu)先标准化，只会让(rang) Text to SQL难上加难；我们必需做(zuo)数(shu)据的情景化，数(shu)据没有足够的形貌(mao)信息，业务上下文和语义，AI 无从帮你。因(yin)此我决定参考 PI，把数(shu)据目录、数(shu)据标准化、数(shu)据情景化做(zuo)好，并供应工具让(rang)数(shu)据建模的过程变得(de)简单高效，把 TDengine 改造为一(yi)个 AI-Ready 的数(shu)据平台。十(shi)月国庆节一(yi)竣事，新的 IDMP ( Industrial Data Management Platform，工业数(shu)据管(guan)理平台) 研发小组正式组建，亚强(qiang)带着丁博、秦(qin)冲好几个同学开干了。
IDMP 研发小组决定用(yong) Java 开发，采(cai)用(yong) Quarkus 框架。我是 C 程序员(yuan)，因(yin)此逼迫自己也安(an)装(zhuang)了全部 Java 开发情况，开始写 Java 程序。作为一(yi)家以(yi)技术、以(yi)产(chan)品立品的公司(si)，我深(shen)知，产(chan)品必需亲身抓(zhua)。但谁人时候，我还(hai)是没有最大程度的投入，因(yin)为我觉得(de) Chat BI 提效了不(bu)少，但离成绩的完满办理还(hai)有差异，因(yin)此只是边做(zuo)边思索，想到更(geng)多的是利用(yong) IDMP 的开发倒逼 TDengine TSDB 的开发，比如虚拟表，流式计算重(zhong)构等，目的是让(rang) TDengine 时序数(shu)据库(ku)更(geng)扎实，功能更(geng)壮大，更(geng)有市场竞争力。
前所未有的机遇
春节期间，DeepSeek 极其火爆，让(rang)我认(ren)真思索，作为一(yi)家时序数(shu)据库(ku)公司(si)，我们在 AI 的浪(lang)潮里，到底(di)能做(zuo)甚么？一(yi)天与搭档(dang) Steven 讨论产(chan)品 IDMP 是否内嵌 Grafana 做(zuo)可视化时，我们脑(nao)洞大开。我们不(bu)应当只支撑自然语言去创建面(mian)板，而(er)是应当借助 AI 大语言模子的能力将可视化面(mian)板主动推送(song)给用(yong)户，像抖音一(yi)样。对付我们处理的物(wu)联网(wang)、工业场景，每个行业都有自己体(ti)贴(tie)的指标、面(mian)板、报表与实时分(fen)析，AI 完全能够基于收罗数(shu)据的上下文，智(zhi)能感知出来是甚么业务场景。感知场景后，AI 这个超等大脑(nao)自然知道(dao)应当创建哪些典范面(mian)板与报表了。我马上用(yong) DeepSeek 做(zuo)了一(yi)些测试，发现完全可行。我在把自己熟悉的 IT 运维场景，收罗的物(wu)理量等写好一(yi)个提示词发给 DeepSeek 后，它给了我远超我自己经验的答案。
这一(yi)下让(rang)我兴奋到了极点，真实的机遇来了。
因(yin)为如果我们能自动推荐(jian)可视化面(mian)板、自动创建实时分(fen)析任务给用(yong)户，那就意味着用(yong)户过去要花相当长的时间进修 SQL，进修做(zuo)报表、面(mian)板，更(geng)要花时间进修行业学问，积累行业的运营经验，现在一(yi)概不(bu)需要或几乎不(bu)需要了。业务洞察不(bu)再强(qiang)依赖于 IT 工程师，不(bu)再强(qiang)依赖于数(shu)据分(fen)析师，甚至不(bu)再强(qiang)依赖于业务专家，人人都能够随时得(de)到。AI 已经能生成精彩(cai)的文章、图片、视频，甚至 PPT，如果能生成临盆运营过程当中所需要的可视化面(mian)板、报表，创建实时分(fen)析报警任务，那就等于将 AI 技术真正落地到了国计民生的主战场：工业场景。无论电力、新能源、石油、石化、智(zhi)能制(zhi)造、矿山，还(hai)是污水处理，都将迎来跨越式的数(shu)智(zhi)化转型。特别是对付中国乃至环(huan)球的数(shu)百万家中小企(qi)业而(er)言，相当于刹时拥有了以(yi)前至公司(si)才会有的数(shu)据分(fen)析工具和人才，能基于临盆和运营数(shu)据实时做(zuo)出最佳的商(shang)业洞察和决策。
这个市场远超我们已在的时序数(shu)据库(ku)市场，如果成功，至少能够做(zuo)到 1000 亿 RMB 的范围。从我三次创业的经验来看，这个蛋(dan)糕实在是太大，太诱(you)惑，对我们团队而(er)言也可谓(wei)是万事俱(ju)备。资金、团队都不(bu)是成绩，所要的只是我作为创始人与 CEO 的决心。
AI 驱动的工业数(shu)据管(guan)理平台整(zheng)体(ti)架构图
一(yi)路狂奔(ben)
因(yin)此，我马上回到北京，将公司(si)几乎全部的研发资本(ben)倾斜过来，全力投入到 IDMP 的研发中，而(er)且在公司(si)全部的会上强(qiang)调“all in AI”。我自己身先士卒，每周(zhou)七天，平均每天工作 14 个小时，除无法推脱的客户交流，将自己的时间全部安(an)排给了新的产(chan)品研发，全部投入到了产(chan)品定义、产(chan)品计划(hua)以(yi)及 AI Agent 模块上。
很快，我们就定出来 AI 驱动的物(wu)联网(wang)、工业数(shu)据平台的计划(hua)，大家就热火朝天的干起来。
我是一(yi)个注(zhu)重(zhong)细节的人，每个小小图标，每个页面(mian)的跳转，每段(duan)小小的提示语，无论中文还(hai)是英文，字(zi)体(ti)字(zi)号(hao)行距，都会细细琢磨，而(er)且还(hai)要做(zuo)开发进度、技术实现难度与细致度的平衡。虽然有 AI 帮助，但它无法代(dai)替原创性(xing)的思索和计划(hua)。相对那些老掉(diao)牙还(hai)在 Windows 上跑的 PI System 以(yi)及众多的工业实时数(shu)据库(ku)软件，以(yi)及大堆(dui)粗制(zhi)滥造的工业互联网(wang)平台软件，我们不(bu)仅用(yong) AI 技术办理了业务洞察难以(yi)实时获取的难题，用(yong)户体(ti)验也得(de)到飞跃(yue)提升——用(yong)户没必要再翻(fan)查厚重(zhong)的手册，这令(ling)我无比自豪。
我自己带着团队一(yi)路狂奔(ben)，唯恐被(bei) Siemens, Schneider, GE, Aveva 这些工业软件巨头抢了先机。在亚强(qiang)、胜亮、潘魏、王旭(xu)、丁博、元湃、营昭(zhao)等几十(shi)位研发同学没日没夜(ye)的努力下，终究在 7 月 29 号(hao)公布了 TDengine IDMP 第一(yi)个正式版本(ben) 1.0，大家都能够用(yong)容器或虚机免费下载(zai)体(ti)验，而(er)且为低落体(ti)验的门槛，我们同步推出相应的免费云办事。让(rang)我特别骄傲的是，涛思数(shu)据是环(huan)球第一(yi)家推出“无需提问，间接(jie)用(yong) AI 自动生成可视化面(mian)板、生成实时分(fen)析任务”的公司(si)。
奔(ben)跑了半年，终究能够缓一(yi)口气。
当然，这只是 IDMP 的第一(yi)个版本(ben)，产(chan)品后续还(hai)会疾速迭(die)代(dai)。在今年接(jie)上去要公布的版本(ben)中，将会包含我自主计划(hua)的、极具创新性(xing)的数(shu)据模子版本(ben)控制(zhi)功能，同时还(hai)会新增一(yi)些行业必需的舆图、组态等面(mian)板功能，以(yi)及事件根因(yin)分(fen)析报告自动生成、事件分(fen)析面(mian)板、数(shu)据质量报告等功能，而(er)且会支撑第三方时序数(shu)据库(ku)。
无问智(zhi)推，数(shu)据消耗范式的转变
TDengine 的创新突破与工程技术落地，正在推进数(shu)据消耗范式的根本(ben)性(xing)转变（Data Consumption Paradigm Shift）。传统的数(shu)据分(fen)析模式中，一(yi)直是用(yong)户主动发起请求（比如通过 SQL 查询），再由系统响应并返回效果。而(er)现在，借助 LLM 与 AI Agent 技术，数(shu)据能够实现 “主动开口”—— 业务分(fen)析的焦点洞察会间接(jie)推送(song)给用(yong)户，让(rang)分(fen)析模式从 “拉取（Pull）” 彻底(di)转向 “推送(song)（Push）”。这意味着用(yong)户的数(shu)椐消耗变成了被(bei)动接(jie)收，数(shu)据分(fen)析由此迈入 “抖音时代(dai)”，门槛被(bei)间接(jie)降(jiang)至零。如果说 Chat BI 的 “智(zhi)能问数(shu)” 是 “有问才答”，那么 TDengine 这种从拉到推的模式，不(bu)妨称(cheng)之为 “无问智(zhi)推”。
通过一(yi)系列包括数(shu)据目录，数(shu)据标准化和数(shu)据情景化的基础性(xing)工作，以(yi)存储和计算为焦点的数(shu)据库(ku)被(bei)改形成为 AI-Ready 的数(shu)据平台。借助 LLM，这个 AI-Ready 的数(shu)据平台成为了一(yi)个自治的数(shu)据平台(Autonomous Data Platform)，一(yi)个自我驱动(Self Driving)的实时分(fen)析平台，数(shu)据自己就能说话(hua)，业务洞察不(bu)再依赖用(yong)户的行业学问积累和工具利用(yong)技能。而(er)因(yin)为有了掌握人类(lei)全部学问的 LLM 加持，一(yi)个 2B 工具，就不(bu)会再范围于一(yi)个或几个行业，而(er)是能应用(yong)到几乎全部行业。这样，在 AI 的驱动下，一(yi)个优秀的 2B 软件或云办事将拥有更(geng)为广漠的市场，将把传统碎片化的市场会聚起来。
TDengine 将更(geng)进一(yi)步，将 AI-Ready 的数(shu)据通过开放的 API 给第三方应用(yong)供应。它供应的不(bu)再是传统的数(shu)据库(ku)的 SQL 查询效果，而(er)是带有数(shu)据业务语义、带有数(shu)据上下文的 AI-Ready 的查询效果，赋能给众多的 AI 应用(yong)，让(rang)数(shu)据的拥有者能最大程度的挖(wa)掘出数(shu)据的价值。
TDengine 的创新与工程实践(jian)只是开了行业的先河，我置信今后会有很多类(lei)似“无问智(zhi)推”系统的出现，并风行起来，数(shu)据库(ku)以(yi)及数(shu)据基础设施在 AI 时代(dai)将被(bei)重(zhong)构，以(yi)顺应 AI 应用(yong)发展(zhan)的要求。希望 TDengine 能成为变更(geng)后的王者。
有了目标，就能一(yi)直跑
在创办涛思数(shu)据 TDengine 的前三年，我将自己视为产(chan)品研发的焦点，写了太多行程序，办理了太多的 BUG，让(rang)自己在 50 岁的时候居然进入了研发的顶峰期。但过去的几年，节拍开始慢了上去。半年前，当我意识到 AI 技术能给数(shu)据库(ku)、数(shu)据基础设实施业带来新的重(zhong)大变更(geng)，能办理物(wu)联网(wang)、工业数(shu)据处理领域的难题的时候，我一(yi)下又回到了顶峰状态，间接(jie)冲到产(chan)品研发的第一(yi)线，每天都有用(yong)不(bu)完的气力。
2016 年以(yi)前我从不(bu)跑步，但偶(ou)然的缘故原由，跑起步来。而(er)且这一(yi)跑就不(bu)可收拾，还(hai)越跑越快，越跑越远。第一(yi)次跑北京奥森，十(shi)公里气喘(chuan)吁吁的花了 65 分(fen)钟，现在跑个半马，只要一(yi)小时 55 分(fen)。过去的 9 年，我累计跑了至少 2 万公里，北京到纽约一(yi)个来回的间隔，我根本(ben)没想到自己还(hai)有这样的潜能。
从我小我私家的经验来看，做(zuo)产(chan)品研发与跑步一(yi)样，顶峰不(bu)由年龄(ling)，而(er)是由空想和决心来决定。没有目标，每一(yi)步都是负担(dan)，多跑一(yi)步都会觉得(de)累；有了目标，每一(yi)步都是希望，多跑一(yi)步，就多一(yi)份喜(xi)悦。一(yi)旦下决心开收回一(yi)款受人喜(xi)爱的产(chan)品，年龄(ling)不(bu)再是成绩，你肯(ken)定会有足够的精力去投入。
到场北京国际长跑节半程马拉松(song)
我深(shen)信，通过 AI 技术的加持，并充分(fen)利用(yong)中国巨大的工业制(zhi)造市场，再辅以(yi)开源、云办事等手段(duan)，我们能将传统的工业数(shu)据管(guan)理平台彻底(di)倾覆。相对 PI System 以(yi)及传统实时数(shu)据库(ku)而(er)言，TDengine 展(zhan)现的是代(dai)际优势(shi)，肯(ken)定能将他们逐步淘(tao)汰。工业软件的世(shi)界舞台，不(bu)再只属于 Siemens, Schneider, GE 等公司(si)，也会有 TDengine 的身影，我们不(bu)但是追赶者，而(er)是领航人。
我一(yi)直觉得(de)自己很幸运，湖南农村长大，但在中国和美国都受到了很好的教育，而(er)且赶上了互联网(wang)、移动互联网(wang)的浪(lang)潮，在本(ben)该游山玩水的年龄(ling)，又倒腾上了时序数(shu)据库(ku)，居然能有超 80 万套的安(an)装(zhuang)量。如今AI浪(lang)潮席卷而(er)来，庆幸自己还(hai)在牌桌上，而(er)且手里抓(zhua)的牌还(hai)不(bu)错，必需打出精彩(cai)。
虽然已经 57 岁，写程序超过 40 年，但继(ji)续奔(ben)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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