在數(shu)(shu)字化浪潮的推動下，核(he)電行業正迎來一次(ci)深(shen)刻的技(ji)術變革。從反(fan)應堆到(dao)渦輪機，從機組(zu)監測(ce)到(dao)運維管理，實時(shi)數(shu)(shu)據(ju)已成為驅動安全與效率的關鍵力量(liang)。

但核電數據的復(fu)雜性與(yu)(yu)規模(mo)遠超一般工業場景——TB 級體(ti)量、高精度采(cai)樣(yang)、長周期存儲與(yu)(yu)分析需求并存。如(ru)何在(zai)保障安全(quan)與(yu)(yu)穩(wen)定(ding)的前提下，讓數據真正(zheng)服務于決策、優化與(yu)(yu)創新(xin)，成為(wei)行業轉(zhuan)型的共(gong)同(tong)課題(ti)。

在核電站這一對數據實時性、安全性要求極高的領域，TDengine 首席架構師 肖波 通過直播分享——如何通過高(gao)并發(fa)(fa)寫入、靈活擴展與智能(neng)分析(xi)，讓 TB 級時序數(shu)據在(zai)監測、診斷、預測中真正發(fa)(fa)揮價值，推動(dong)核電行業(ye)邁向智能(neng)化與國產化的(de)新階段。

本次直播重點：

?前瞻洞察：核電數字化轉(zhuan)型(xing)的階段特征與技術挑戰

?實踐分享：TDengine 在中核運行院(yuan)測(ce)試中的關鍵(jian)成果與性能突(tu)破

?創新解讀：TDgpt 如何讓核(he)電時序數(shu)據實現預測、診斷與補全

?未來展望：AI 原生(sheng)架(jia)構(gou)下的核電智(zhi)能運維與數據(ju)新范式

適合誰看？

• 核電與能源行業工程師——關注機組監測、智能運維與數據治理
• 工業軟件開發者——希望了解時序數據庫在關鍵行業的落地實踐
• 數據架構師與研究人員——探索 TB 級時序數據的壓縮、查詢與分析方案
• 所有對工業智能化與國產化替代感興趣的技術人