“工业数据 AI 实战”系列直播继续。前七期走过了实时分析、智能体运行时、工业本体、TDmodel、过程分析、可视化、Apex 一键部署，这期聚焦两个关键能力：KPI 怎么自动算、报表怎么自动出？AI 怎么不止回答问题，还能主动看懂数据？
第八期：TDengine KPI——下钻、报表轻松搞定
工业数据的价值不只在于采集和存储，更在于如何把海量时序数据转化为可度量的业务指标。多级资产汇总、跨周期对比、同比环比——这些 KPI 计算需求，普通属性加面板拼不出来。
TDengine KPI 把”算 KPI”和”看 KPI”变成了一件事：KPI 属性在资产树开始节点定义一次，基于原生 ROLLUP BY path 自动展开所有层级分组；KPI 报表以资产层级树为行、KPI 子属性为列，下钻上钻、周期切换、对比展示一步到位。
这场直播你会看到：
- KPI 属性一次定义，多级自动汇总：在开始节点定义一次，基于 TDengine 原生 ROLLUP BY path 按元素路径自动展开所有层级分组——从全厂到单台设备都能看同一组 KPI，中间节点数据同时归属本级及所有祖先分组，上层 AVG 无需手工加权
- 子属性配置：每个子属性 = 名称 + 聚合函数（SUM/AVG/MIN/MAX/COUNT）+ 统计周期（时/日/周/月/季），一条流内多列合流产出
- KPI 报表：一种表格形式的特殊面板，首列是资产层级树（可逐层展开/折叠），其余每列是一个 KPI 子属性或计算列——数据列绑定真实子属性，计算列用表达式跨列二次计算（可引用多个不同 KPI）
- 下钻 / 上钻：资产结构逐层展开到叶子设备（下钻）、折叠回全厂（上钻）；时间子周期下钻（月 → 周 → 天 → 小时）；首列可在”资产结构”和”时间”之间切换
- 环比 / 同比对比：环比（MoM，同周期对比上一周期）、同比（YoY，仅月/季有效），单元格内主值 + 差值或百分比，红涨绿跌
- 典型场景：多资产 KPI 汇总纵览、周期对比看板、任务/目标完成情况、资源效率分析
📅 直播时间：8 月 25 日（周二）19:00
【直播方式：TDengine 视频号】
第九期：AI 洞察——让 AI 不止回答问题
数据面板堆了几十个，每条曲线都看得见，但”温度上升的同时冷却水流量下降”这种跨参数关联，面板不会告诉你。工程师还是要靠经验判断，新人只能干瞪眼。
IDMP 的设计理念是：AI 不是一个要专门打开的页面，而是嵌在你工作的每一个页面里的按钮——面板页、事件页、设备详情页、分析页、仪表盘页。同一个按钮，根据所在页面自动提供不同能力。背后不是”让大模型随便看看”，而是有方法论、有约束、有标准的工程化分析。
这场直播你会看到：
- 三个内置 AI Function：面板解读（30 秒从面板到结论，多参数关联分析，结果可下载 PDF/Markdown）、根因分析 RCA（8 步工作流：意图识别 → 元素确认 → 数据检索 → 数据探索 → 知识检索 → 假设分解 → 假设验证 → 报告生成，多假设带置信度和数据证据，5 分钟从告警到结论）、通用分析（上下文感知的自然语言问答，AI 知道你在看哪台设备，基于实际数据回答）
- interpret-panel 内部设计：入口自动识别（单面板 vs 分析工作台，自动切换分析策略）、五步标准化工作流（读数据 → 检索知识库 → 应用分析框架 → 生成结构化报告 → 推荐后续问题）、工具预算（数据查询 ≤1 次、知识检索 ≤2 次、总调用 ≤5 次，约束带来速度和 30 秒响应）、三层上下文注入（设备层 / 数据层 / 业务层，让 AI 像了解这台设备的工程师）
- Skills——行业经验的 AI 固化：内置数十项系统级技能（面板解读、根因分析、通用分析、推荐面板、趋势洞察等），用户可自定义上传 Markdown 文件扩展能力——上传后即时生效，专家经验可复制给每个工程师
- 完整闭环：无问智推（AI 自动生成面板）→ 面板解读（发现异常）→ 通用分析（评估优先级）→ 根因分析（定位根因），10 分钟从打开系统到完整诊断报告
- 安全与企业级管控：可控（智能体权限等于用户权限，写操作需二次确认）、可信（每条结论有数据支撑，不捏造数值）、可审计（每次调用完整日志可追溯）、稳健（熔断、限流、重试机制）
📅 直播时间：8 月 27 日（周四）19:00
【直播方式：TDengine 视频号】
KPI 让指标从手工拼变成自动算，AI 洞察让数据从”看得见”变成”看得懂”。从”算清”到”看透”——工业数据平台的价值层层递进。
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