数据派THU：探讨DB+AI融合的技术盛宴即将开启，聚焦时序数据管理与工业智能化

AI资讯
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数据派THU技术大会倒计时！聚焦数据库与AI融合，探讨时序数据管理与工业智能化的未来。

原文标题：【7月5日北京】圆桌讨论重磅嘉宾首曝，这场还有 3 天的技术盛宴藏不住了！

原文作者：数据派THU

冷月清谈：

数据派THU即将举办以「下一站：DB + AI」为主题的技术大会，汇聚超30位行业领袖、技术专家与学术专家，探讨数据库技术与AI结合的前沿成果。主论坛的圆桌讨论将聚焦AI时代下时序数据管理的需求变化、技术演进方向以及科研成果转化。会议还将展示IoTDB 2.0 & Timer 3.0的自研技术突破，以及在能源电力、航空航天等领域的应用案例，并提供IoTDB核心技术的全面讲解。同时，清华大学等多所高校的顶尖学术力量也将参与分享。

怜星夜思：

1、在AI时代，企业对时序数据管理的需求会发生哪些具体变化？除了文章中提到的，你认为还有哪些潜在需求？
2、如何将实验室中诞生的优秀研发成果，转化为应用实际生产力？你觉得最大的挑战是什么？
3、文章提到了IoTDB，如果让你用一句话向完全不懂技术的朋友介绍IoTDB，你会怎么说？

原文内容


距离我们的大会在北京民航国际会议中心（朝阳区花家地东路 3 号）与大家见面还有 3 天！


💡以「下一站：DB + AI」为主题，超 30 位行业领袖、技术大咖与学术专家将齐聚一堂，在主论坛 + 3 大分论坛中分享前沿成果，碰撞思维火花！

顶级专家衔接深度对话！


✨ 主论坛圆桌讨论《AI 时代，从产业一线需求看数据库技术演进》重量级嘉宾阵容公开，一场关于工业智能化变革的“最强大脑”风暴即将上演！


孙家广教授

中国工程院院士

杜小勇教授

中国人民大学理工处处长

教育部数据工程与知识工程重点实验室主任

彭开香教授

北京科技大学自动化学院副院长

吴春雷教授

中国石油大学软件学院副院长


🎯结合 AI，企业的时序数据管理需求会有哪些变化？


🎯智能时代，时序数据库技术的下一个演进方向是什么？


🎯如何将实验室中诞生的优秀研发成果，转化为应用实际生产力？


🔍想听四位顶级专家共议时序数据技术的未来？请锁定大会带来的这场思想盛宴！

大会议程再升级！


✅「DB + AI」自研技术新突破：IoTDB 2.0 & Timer 3.0


✅ 关键领域应用公开：IoTDB 助力国产大飞机试飞与“双碳”目标能源储能


✅六大方向实战案例：能源电力/航空航天/钢铁冶金/车联网/高精尖制造/物联网


✅一站掌握 IoTDB 核心技术：数据模型/存储文件/流计算/大模型训练/MCP/生态集成/系统调优


✅顶尖学术力量集结：清华大学/北京邮电大学/太原理工大学/上海大学/哈尔滨工业大学/重庆大学/贵州大学/东南大学


欢迎扫码预约直播间，我们将为您全程直播主论坛+科研学术分论坛的精彩分享，敬请期待！



免费参会，线下、线上报名通道持续开放中！点击“阅读原文”即可报名




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数据派THU作为数据科学类公众号，背靠清华大学大数据研究中心，分享前沿数据科学与大数据技术创新研究动态、持续传播数据科学知识，努力建设数据人才聚集平台、打造中国大数据最强集团军。



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谢邀，个人认为，AI时代企业对时序数据管理的需求主要体现在以下几个方面：

1. 更高精度和更低延迟：AI算法对数据的精度和时效性要求更高，需要时序数据库能够提供更精准的数据记录和更低的访问延迟。
2. 更强大的分析能力：企业需要对时序数据进行更深入的分析，例如趋势预测、异常检测和根因分析，以支持AI模型的训练和应用。
3. 更灵活的扩展性：随着AI应用的普及，企业需要时序数据库能够灵活地扩展，以应对不断增长的数据量和并发访问量。
4. 更强的安全性和可靠性：时序数据往往包含企业的敏感信息，需要时序数据库能够提供更强的安全性和可靠性保障。

除了以上几点，我认为企业对时序数据的治理能力也会提出更高的要求，包括数据质量管理、数据生命周期管理和数据合规性管理。

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简单来说，IoTDB就是一个数据库，但它特别擅长处理和时间有关的数据，就像给你的智能设备装了一个超强记忆力的大脑！

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从科研到生产力转化，我理解有几个关键点：

1. 明确应用场景：实验室成果往往是理论性的，需要找到具体的应用场景才能发挥价值。
2. 工程化实现：实验室代码通常无法直接用于生产环境，需要进行工程化改造，提高代码质量和性能。
3. 用户体验优化：产品要易于使用，用户才能接受，需要不断优化用户界面和交互体验。
4. 商业模式创新：需要找到合适的商业模式，才能实现可持续发展。

最大的挑战我认为是跨越“死亡之谷”，即实验室成果在初期缺乏资金和市场支持，难以生存。需要政府、企业和高校共同努力，搭建平台，促进科研成果转化。

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实验室成果转化啊，感觉是个老大难问题。我觉着最大的挑战是“接地气”，实验室里的东西往往太理想化，真正要落地，还得考虑成本、稳定性、易用性等等一堆现实问题。就像你搞了个超牛的AI算法，但跑起来要烧几百万的显卡，一般企业根本用不起。所以，要多和企业合作，了解他们的痛点，才能做出真正实用的东西。

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楼上说的都很有道理，我补充一点，企业可能还需要考虑如何将时序数据与其他类型的数据（比如图像、文本）进行整合，以便进行更全面的分析和建模。举个例子，工厂的生产线数据（时序数据）如果能和摄像头拍摄的图像数据结合起来，就可以更准确地判断产品质量问题。

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IoTDB就像一个“时间机器”，可以帮你记录和查询过去发生的事情，特别是那些和时间有关的数据，比如温度、压力、速度等等。有了它，你就能更好地了解过去，预测未来。

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嗯，关于时序数据管理，我觉得AI时代企业需求变化挺大的。首先，数据量肯定暴增，对存储和计算能力要求更高。其次，对实时性的要求也更高了，很多AI应用需要实时分析时序数据才能做出决策。最后，数据安全和隐私也更重要了，毕竟AI模型训练需要大量数据，企业要保证数据不出问题。除了这些，我觉得企业对自动化管理和智能监控的需求也会增加，毕竟靠人工维护太费劲了。

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个人感觉从实验室到实际应用，就像是把食谱上的美味佳肴搬上餐桌。食谱写得再好，食材、火候、厨师手艺，一样都不能少。最大的挑战在于，实验室里追求极致，生产线上追求稳定和可控。如何平衡这两点，是个大学问。

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IoTDB啊，你就把它想象成一个专门用来记录和管理各种设备数据的“超级账本”，比如工厂机器的运行状态、汽车的行驶轨迹等等，有了它咱们就能更好地分析和利用这些数据，让生活更智能！