當“AI 驅動增長”成為越來越多企業的共識時，一個新的分水嶺正在出現：行業已經從討論模型能力，轉向討論哪類 AI 軟件真正能夠在未來產業裏穩定運行。尤其在製造、能源、化工等典型工業場景中，AI 要面對的不是實驗條件，而是設備的連續運行、數據的真實複雜性與業務的高可靠性要求。

就在近日由億歐主辦的 WIM2025 創新者年會上，這個問題得到了清晰迴應。大會發布了“2025 中國 AI 軟件創新產品 Top10”評選結果，濤思數據基於 TDengine 工業 4.0 數據平台入選這一年度榜單。對一個長期深耕工業數據基礎設施的產品來説，這項認可的意義不在於“AI”，而在於“軟件”與“產業”之間的那條真正可落地的路徑。

WIM（World Innovators Meet）一直強調技術在未來產業中的實際價值。今年的主題 “New Growth, New Arena” 更是把重點放在了 AI 如何推動製造、能源、材料、空間等六大未來產業的結構性變化。在這一背景下，評選委員會關注的已不是單點技術突破，而是：誰能為行業提供一塊經得起長期使用的智能化底座。

TDengine 工業4.0數據平台之所以登上榜單，是因為它所解決的問題具有典型的產業底層屬性。工業現場的設備數據規模巨大、格式多樣，跨系統、跨場景、跨年份的數據治理難題長期存在。企業要構建智能化能力，首先面對的往往不是模型，而是如何讓數據本身具備可管理、可追溯、可計算的秩序。

在過去幾年裏，TDengine 以時序數據庫為核心能力，持續向“工業數據基礎設施”延展：底層通過 TDengine TSDB 支撐海量設備數據的高併發接入與長期存儲，上層藉助 TDengine IDMP 完成數據建模、語義統一與情景化治理，讓原本分散、異構的工業數據具備可管理、可分析的結構化基礎，這也使得 TDengine 真正成為了一款 AI-Ready 的工業數據平台。對於重度依賴工藝參數、設備狀態和能耗指標的行業而言，這類底座的價值往往發生在 AI 介入之前，卻深刻決定了 AI 最終能夠走多遠。

WIM2025 的這項年度 Top10 評選，也呈現出一個明確趨勢：AI 軟件不再被理解為“更酷的功能”，而是被視為未來產業基礎設施的一部分。入選的產品大多具備跨行業適配能力、穩定性要求高、可規模化部署等特徵，這也與未來產業的邏輯高度契合——技術要經得起長週期、複雜場景和連續運營。

從這個意義上説，TDengine 獲得“2025 中國 AI 軟件創新產品 Top10”，是一種來自產業側的確認：工業智能化的路徑正在從追逐模型能力，走向夯實數據底座的階段。 企業對 AI 的期待不再停留在 Demo，而是期望它能在真正的工業體系裏持續運行、持續創造價值。對 TDengine 來説，這份認可既是階段性的，也提醒我們繼續保持長期主義的節奏。