工业数智化的落地瓶颈正从 AI 算法层转向底层数据基础设施。当前工业企业普遍面临数据烟囱林立、标准不统一、数据情景化不足、系统封闭几大挑战，直接制约了 AI 在工业场景的价值释放。AI 要真正“拥有身体”、走进物理世界，仅靠大模型远远不够，还需要连接物理世界的感官、神经与执行能力。

本次分享中，陶建辉将解析 TDengine 作为 AI 原生工业数据平台的战略演进路径。TDengine 内置高性能分布式时序数据库、工业本体层与工业智能体运行时，将 AI 的能力在工业、物联网场景落地，为工业数据流提供从采集、存储、实时分析到可视化、事件管理、根因分析、AI 洞察等全栈技术解决方案，为传统工业实时数据库与工业互联网平台提供了一个价格更优、功能更强、面向 AI 的替代选择。

分享将重点展示 TDengine 工业本体建模，并展示两大智能化数据消费能力：“智能问数”让业务人员用自然语言即可查询数据，无需 IT 技能；“无问智推”则进一步将数据消费从“人找数据”推向“数据找人”——系统主动感知业务场景，自动生成指标看板、推送异常预警与根因分析，将复杂事件调查从数小时压缩至分钟级。同时，TDengine 通过构建可检索的知识图谱、skills、本体、计算表达式等将企业隐性知识从个人记忆转化为持续增值的企业资产。

此外，陶建辉还将阐述工业 AI“可控、可信、可审计、稳健”的安全建设框架，并从“产品思维”到“基础设施思维”的战略升级角度，探讨高质量数据底座对工业 AI 规模化落地的核心意义——当 AI 的瓶颈从算法转向数据时，谁能成为工业世界的默认数据基础设施，谁就能定义下一个十年的产业格局。