2025 年 3 月 26 日，濤思數據通過線上直播形式正式發布了其新一代時序數據分析 AI 智能體——TDgpt，并同步開源其核心代碼。這一創新功能作為 TDengine 3.3.6.0 的重要組成部分，標志著時序數據庫在原生集成 AI 能力方面邁出了關鍵一步。

TDgpt 是內嵌于 TDengine 中的時序數據分析 AI 智能體，具備時序數據預測、異常檢測、數據補全、分類等多項智能分析能力。它不僅能無縫對接主流時序模型、大語言模型、機器學習與傳統統計算法，還支持算法動態切換，實現了 AI 能力與數據庫查詢語句的深度融合——用戶無需編程經驗、無需理解底層算法，僅需一條 SQL 語句即可調用復雜的 AI 能力。且通過開放的 SDK，開發者能將自研 AI 算法或模型輕松集成到 TDgpt，真正實現“零門檻、零初期投入、零時間差”的智能分析體驗。

在發布會上，濤思數據創始人& CEO 陶建輝表示：“隨著 AI 技術的成熟，越來越多企業希望將智能分析引入業務，但落地成本依然很高，尤其是在時序數據場景。TDgpt 的目標，就是讓每一位用戶都能像寫 SQL 一樣簡單地使用 AI，讓 AI 真正成為數據庫的一部分。我們選擇開源核心代碼，希望聯合開發者一起把這項能力推向全行業。”

TDgpt 當前已支持多種主流時序基礎模型，包括 Salesforce 的 Uni2TS、Amazon 的 Chronos、Google 的 TimesFM、小紅書的 Time-MoE，以及濤思數據自研的 TDengine time series foundation model——TDtsfm。與標準大語言模型相比，這些模型針對工業級時序數據的結構與特點進行了優化，具備更高的預測準確率與成本效益。其中 TDtsfm 基于 Transformer 構建，結合濤思數據多年在時序場景中的積累，專注于為預測與異常檢測提供輕量、高效的模型能力。

零學習門檻，僅需一行 SQL

TDgpt 引入了兩個關鍵 SQL 函數：forecast() 和 anomaly_window()，可實現時序數據的預測與異常檢測。用戶只需在 SQL 語句中調用這兩個函數，并通過參數指定所需算法或大模型，即可完成模型的動態切換，無需修改應用程序邏輯。整個過程無需編程經驗，也不需要了解底層算法、大語言模型或時序模型的實現，真正實現了零門檻使用，讓 AI 能力觸手可及。

零初期投入，即刻享受 AI 紅利

在部署層面，TDgpt 提供即裝即用的執行代碼，用戶可在本地部署，也可通過注冊 TDengine 云服務快速體驗。同時，TDgpt 提供內置的通用模型，并支持與合作伙伴算法方案的無縫對接，使用戶可以根據自身業務場景靈活選擇最適配的模型方案，僅需 10 分鐘即可完成預測與檢測模型的部署上線。

零時間差，最新算法輕松集成

TDgpt 的另一個亮點在于其對算法開發者的友好開放。通過開放的 SDK，開發者可以將自研或開源的 AI 算法輕松集成至 TDgpt 中，實現零時間差接入。無論是引入新算法還是更換模型，應用系統無需做任何改動，極大降低研發成本。算法或模型開發者可專注于算法本身，無需關注數據工程等集成工作，讓研發更高效、部署更便捷。通過這種方式，TDgpt 將數據庫平臺與 AI 模型的演進解耦，既保障了系統的穩定性，又提升了算法創新的靈活性。

在發布會上，濤思數據還展示了三個典型演示場景：用電預測、發電預測和運維預測。任何人都可以免費下載這些場景的代碼，快速上手體驗 TDgpt 的能力，并根據自身業務需求靈活調整配置參數，輕松完成測試與驗證。

據介紹，TDgpt 的功能仍在不斷迭代。未來將于今年 7 月上線時序數據補全與分類功能，并持續集成更多優秀的時序開源算法模型。同時，濤思數據也在持續打磨自研時序基礎模型 TDtsfm，以構建具備更強泛化能力的時序分析框架。

?審核編輯 黃宇