在工业数字化进入深水区之后，越来越多企业开始意识到一个问题：真正限制系统上限的，往往不是应用功能，而是底层对时序数据的处理能力。
设备、工艺、能耗、安全、环保——这些最核心的数据形态，几乎全部以高频、连续、长期积累的方式存在。它们不是“报表型数据”，而是贯穿生产全过程的运行数据。一旦规模上来，传统数据库方案很容易在性能、成本或稳定性上同时失效。
正是在这样的背景下，麦斯时代与涛思数据达成了 TDengine 钻石级分销商合作。围绕这次选择背后的判断逻辑，我们与麦斯时代总经理刘剑锋（Jeff）进行了一次深入交流。
不只是技术选型，而是长期路线判断
在刘剑锋看来，当前时序数据市场的变化，并不是简单的“技术风口”，而是工业系统结构性变化的结果。
“在工业现场，几乎所有关键决策，都越来越依赖对运行数据的持续分析。但很多系统在设计之初，并没有为这种规模和频率的数据做好准备。”
在他过往参与的大型工业互联网项目中，这种矛盾反复出现：一方面，设备数量和采集频率不断上升；另一方面，数据系统却难以支撑长期、稳定、低成本运行，最终影响的是业务系统本身。
这也是麦斯时代判断时序数据库将成为工业数字化底层公共能力的核心原因。
在国内外众多时序数据库厂商都在布局渠道合作的背景下，麦斯时代最终选择 TDengine，并直接以最高级别钻石合作切入，这也并非偶然。
刘剑锋将核心原因归结为三个关键词：性能、成本与生态匹配度。“我们服务的工业场景，对读写性能和长期存储成本都极其敏感。TDengine 在这两点上的优势非常突出，而且不是通过复杂架构堆出来的，这对实际交付非常重要。”
但技术也并不是唯一因素。“对我们来说，生态合作的确定性同样重要。”刘剑锋表示，“TDengine 的合作伙伴体系不是停留在口头层面，而是把转售、市场、客户拓展等关键环节的权益与支持方式都提前明确下来。尤其是在钻石级别的合作机制下，无论是市场资源协同、客户拓展支持，还是长期能力共建的空间，都具备清晰预期，这让我们敢于在方案、团队和市场上做长期投入。”
这一合作背后，其实是一次对长期路线稳定性的判断。
先打穿一个行业，再谈规模复制
在落地策略上，麦斯时代并没有选择多行业同时推进。刘剑锋坦言，不同行业对时序数据的关注重点，本身就决定了落地路径不可能“一刀切”。
在矿山和冶炼行业，设备连续运行时间长、工况复杂，对设备可靠性和运行稳定性的要求极高；化工行业更关注安全与环保指标的持续监测；而汽车制造场景中，工艺一致性和质量追溯能力往往是核心诉求。关注点不同，也意味着数据模型、采集频率和分析方式存在明显差异。“如果没有对行业运行逻辑的长期理解，很容易只是在‘换一个数据库’，却解决不了真正的问题。”刘剑锋表示。
基于这一判断，麦斯时代选择优先在矿山和冶炼行业推动 TDengine 落地。这些行业不仅是麦斯时代积累最深、客户痛点最集中的领域，也更容易在真实生产环境中验证方案的稳定性和可复制性。
在具体实践中，这类场景往往同时面临高并发数据写入、海量历史数据长期存储，以及对实时分析响应的刚性需求。“我们会把 TDengine 作为核心数据底座，嵌入到现有的生产管理、能源管理、设备健康管理解决方案中，替代传统数据库模块。这不仅能极大缓解客户的数据存储压力，还能提升实时分析效率，为客户的精细化分析和 AI 技术落地提供优秀的数据底座。”
谈及合作首年的规划，麦斯时代并没有给出激进的扩张目标。“第一年最重要的不是铺量，而是把样板工程跑通。”刘剑锋强调。
按照规划，麦斯时代希望在 3–5 个重点行业中落地标杆项目，覆盖 20 家以上新客户，并在此基础上形成标准化、可复制的“TDengine + 麦斯时代”解决方案模型。“只要样板工程成立，后续的行业复制是自然发生的。”
不止是分销商，而是能力延伸者
作为一家深耕工业数字化 16 年的解决方案提供商，麦斯时代并不把自己简单定位为产品代理方。在刘剑锋看来，工业数字化项目的成败，往往不取决于某一项单点技术，而取决于技术是否真正融入业务流程，能否在长期运行中稳定发挥作用。
“我们不是把 TDengine 简单当作一个‘卖点’，而是要把它真正嵌入到客户的业务闭环里。”
这意味着，TDengine 在麦斯时代的解决方案中，并不是一个独立存在的数据库组件，而是与生产管理、能源管理、设备运维等业务系统一起，被纳入整体架构设计和交付体系之中。
在这种模式下，麦斯时代的优势也不再体现在某一项单点技术能力上，而是来自三方面的协同：对行业运行逻辑的长期理解、完整的解决方案交付能力，以及服务头部工业客户过程中积累的工程经验。只有同时具备这三点，数据库能力才能在真实工业场景中被“用起来”，而不是停留在技术选型层面。
也正因如此，刘剑锋将“钻石分销商”视为一种责任导向的角色，而不仅是权益层面的合作级别。“钻石分销商对我们来说，既是一种权益保障，更是一份责任承诺，我们要成为 TDengine 在工业领域的技术延伸和价值传递者，帮客户把能力用起来、跑稳定。”
从更长周期看，他将这次合作理解为一次工业应用生态与时序数据库能力的深度融合实践。“未来，我们希望与 TDengine 在行业数据模型、联合解决方案等层面展开更深入的协同，逐步沉淀出适合特定行业的通用方法和实践路径，甚至参与相关行业标准的探索与共建。”
他也对 TDengine 的后续演进提出了期待：“如果能在工业场景中提供更多开箱即用的适配能力，以及更贴近端侧的新产品形态，将显著提升整体交付效率。此外，我们也希望未来 TDengine 能开放更多联合方案推广与培训资源，助力生态伙伴提升交付能力。”
结语
在工业数字化的真实世界里，技术并不缺，缺的是能长期跑、敢规模用的底层能力。对麦斯时代而言，与 TDengine 的合作，并不是一次简单的渠道合作，而是一次围绕“工业时序数据底座”的长期选择。
正如刘剑锋最后总结的那样：“麦斯时代携手 TDengine，希望让工业数据不只是被采集，而是真正成为企业持续进化的基础能力。”
关于麦斯时代
北京麦斯时代信息技术有限公司深耕工业物联网、低代码平台与数据管理解决方案，构建了“1平台 + N应用 + M模型”的全栈数字化服务体系，服务于有色金属、汽车制造、能源化工等多个行业的头部客户，具备千万级智能工厂项目的实施经验与深厚行业积累。
关于采访人
刘剑锋（Jeff），麦斯时代 COO，拥有二十余年工业数字化领域经验，曾任职于施耐德电气、西门子和第四范式等头部企业。他主导过多项大型工业互联网项目落地，擅长技术与业务的融合推进，致力于通过生态合作与技术创新，推动工业企业的数字化转型与价值提升。
