当越来越多企业把“用好 AI”写进年度目标时，一个更现实的问题正在浮现：AI 究竟能在真实业务里解决什么？解决到什么程度？谁已经走在前面？答案，往往藏在那些真正被验证过的场景里。
就在上周举行的第 8 届 AI+ 研发数字（AiDD）峰会上，组委会公布了年度“AI+研发”行动力标杆奖评选结果。这个由 AiDD 峰会组委会与深圳市软件行业协会联合主办、聚焦 AI 在研发全链路真实落地效果的权威评选，每年只把奖项留给少数在场景创新上真正走通的团队。今年，TDengine 凭借「AI+时序数据分析」的原创性实践成功入选，荣获“AI 研发应用场景创新奖”。
为什么是 TDengine？
评审委员会给出的理由非常直接，也非常“行业化”：TDengine 让过去只有专家才能完成的时序数据分析，变成了“写一条 SQL 就能搞定”的事情。
来自官方评选材料的原文要点包括：
- 自研时序数据分析智能体 TDgpt：创新性地无缝集成在 TSDB 查询执行流程中，可通过 SQL 直接调用，让复杂分析能力“零门槛”可用。
- 自研时序数据基础大模型 TDtsfm：内置 Statsmodel、PyTorch 等经典框架，覆盖数据预处理、异常定位、缺失补值等五大核心阶段，突破行业在预测难、异常定位难、数据不完整等方面的痛点。
- 落地成效显著：让时序数据分析从“专家技能”变为“写一条 SQL 即可完成”，推动数据库原生 AI 能力进入可规模化应用阶段。
在今年的评选中，与 TDengine 同批获奖的还包括钛动科技、商汤科技、中国民生银行、华为云等企业，覆盖出海营销、多模态研发、金融研发、单元测试等重要方向，体现了 AI 在产业数字化中的广泛价值。
拥抱 AI，重塑研发与数据分析方式
本届峰会从多角度展示了中国 AI 技术在研发领域的进化路径。从模型能力、Agent 协作、多智能体框架，到智能测试、上下文工程、知识工程、新一代 CI/CD 与 AIOps……AI 正在全面重塑研发的组织结构、工具链与协同方式。
在这一趋势下，TDengine 不仅在 TSDB 层面持续探索数据库原生 AI 的能力下沉，也在 AI 原生工业数据管理平台 TDengine IDMP 中，将数据标准化、语义建模和情景化处理作为数据管理的基础步骤，让 AI 在一开始就能“读懂数据”。无论是 TSDB 内部的 AI 能力，还是 IDMP 中的情景化智能分析，都在朝着同一个方向靠拢：让过去需要算法工程师、数据科学家才能完成的任务，变成业务团队“随手可用、用完即走”的能力。
此次获奖，是对 TDengine 在时序数据领域 AI 原生探索的一次行业级认可，也将激励我们继续在“数据管理 + AI”方向上深入推进产品演进，让企业更轻松地用好数据、用好 AI。
