當我們談論“數字化轉型”，核(he)電(dian)可能不是(shi)(shi)第一個跳進你(ni)腦海(hai)的(de)行(xing)業。但事(shi)實(shi)上，在這個生(sheng)命周期長(chang)、系統(tong)極其復雜、安全性要求極高的(de)領域，數字化不僅是(shi)(shi)趨勢，更是(shi)(shi)剛需。
近日，在杭州舉辦的第十三屆中國核電信息技術高峰論壇（NITF 2025）上，這樣的討論被擺上了臺面。現場匯聚了來自核電業主單位、設計院、工程公司等 280 余位嘉賓，共同探討如何用“數智”之力，推動核電行業轉型升級。時序數據庫 TDengine 也在(zai)其中。
本次大會(hui)，TDengine 首席(xi)架構師(shi)肖波(bo)受邀出席(xi)，并(bing)帶來(lai)《時序數據(ju)賦能核電數字化轉型，TDengine 引領創新新范式》的(de)主題(ti)演講，分享 TDengine 在高頻工(gong)業數據(ju)處理領域的(de)實踐和(he)思考(kao)。
核電數字化，難就難在“數據太多了”
核(he)電(dian)行業具備(bei)技術難度高、生命周(zhou)期(qi)長、安全要(yao)求極高等顯(xian)著特征。從反(fan)應堆溫度、壓力、中子通量，到冷(leng)卻劑流速、設(she)備(bei)震動(dong)監(jian)測……關鍵參數的實(shi)時監(jian)控(kong)對數據處理平臺提出極高要(yao)求。一臺核(he)電(dian)機(ji)組(zu)每天可產生數千萬至上億級別的數據點，而且這些(xie)數據不僅(jin)要(yao)“存(cun)得(de)下”，還要(yao)“算得(de)準(zhun)、跑(pao)得(de)快”。
肖(xiao)波在(zai)演講中指出，傳統數據(ju)庫方案往往無法在(zai)無損壓縮、實(shi)時(shi)查詢(xun)、數據(ju)歸檔等多個維度同時(shi)滿足核電行業的(de)需求。而隨著第四代核電技(ji)術(shu)的(de)發展與示(shi)范項目(mu)推進，未來對(dui)數據(ju)管理與分析的(de)要求還將進一步提升。
這些數據該交給誰處理？TDengine 用技術回答現實挑戰
面對核電數據的(de)高頻(pin)、長(chang)周期與(yu)高精度挑(tiao)戰，TDengine 提(ti)出了明確的(de)技術(shu)解法：
- 高性能寫能力：在中核運行研究院與中國信通院聯合組織的測試中，TDengine 在三節點三副本場景下實現超 550 萬條/秒的寫入性能，支持快采點（1ms 采樣）與普通點（400ms 采樣）的混合處理。
- 強實時分析能力：支持復雜場景下的斷面查詢與混合讀寫操作，在保障數據完整性的同時兼顧實時性。
- 高可用架構保障：通過多副本機制、預寫日志與集群容錯設計，全面通過核電行業關鍵高可用測試場景，適配多CPU架構與國產化操作系統。
TDengine 不止于數據庫，還有智能體
演講中，肖波還介紹了濤思數據于 2025 年 3 月正式推出的時序數據分析 AI 智能體 —— TDgpt。該組件內置(zhi)于 TDengine 中(zhong)，用戶只需一條 SQL 語句，即(ji)可調(diao)用預測、異常檢測、補(bu)齊、分類等智能分析能力(li)，支持(chi)時序模(mo)型、大(da)語言模(mo)型與(yu)自定(ding)義算(suan)法(fa)的無縫(feng)集成，為核電(dian)行業的智能運(yun)維和數據(ju)洞察打(da)開了新窗口。
如果你對 TDgpt 背后的設計思路、模型結構和應用方式感興趣，可以參考我們近日發布的兩篇文章《TDgpt 如何讓時序數據庫原生支持 AI？》《3 個行業實戰案例，看 TDgpt 如何用 AI 激活時序數據價值》。這兩篇(pian)文章詳細介紹了 TDgpt 如何在數據(ju)庫(ku)中實現智能(neng)分(fen)析的“原生集成(cheng)”，以及它在預測、分(fen)類、補齊(qi)、異常檢測等任務中的潛力(li)與實踐路(lu)徑(jing)。目前(qian)，TDgpt 已(yi)正式開源，歡迎開發者(zhe)下(xia)載試用、提(ti)出反饋，與我們一起完善這款面向時序數據(ju)的智能(neng)體。
結語
通(tong)過本次 NITF 2025 的分享，肖波展(zhan)示了 TDengine 在核電數字化轉型浪潮(chao)中的技術(shu)實力(li)與行業(ye)(ye)洞察力(li)。我們期待與更多核電行業(ye)(ye)伙伴攜手，在“數智賦能”的道路(lu)上，共同(tong)構建更安全、高(gao)效、智能的能源未來。
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