近日，中国信息通信研究院（简称"中国信通院"）2026 上半年"可信数据库"评估测试结果正式揭晓。经来自联通软研院、陕西移动、瑞众人寿、上海国际汽车城、中国航信、邮储银行等单位的行业专家评审，涛思数据 TDengine 系列产品一举通过三项专项测评，成为本批次中同时斩获 AI 大模型时序数据管理平台、时序数据库性能、时序数据库稳定性三大领域认可的数据库产品。

公司围绕 “(1+1)×N” 战略，通过 KaihongOS 与 KaihongOS Meta 的协同创新，打造开放、安全的“开鸿安全数字底座”，赋能智慧交通、智慧城市、智慧能源、智慧教育、智慧康养等重点领域。的应用，不仅让物联展区能够实时呈现多类设备的运行状态，也为后续智慧交通、智慧城市、智慧能源等应用场景的探索提供了可复用的技术路径。高并发写入和毫秒级查询的能力，展区实现了对空调、智能灯杆、毫

从这个角度来看，通用型仪表盘和工业数据管理平台的差异，并不只是界面长得不一样，或者功能列表多少有别，它们背后其实代表着两种完全不同的设计思路。前者强调的是灵活地把数据画出来，后者强调的是围绕真实资产去组织数据、分析和认知。前者更适合通用的可视化需求，后者则更适合工业场景中对上下文、标准化和规模复制的要求。归根结底，工业团队需要的从来不只是“看到数据”，而是能够借助系统直接理解设备状态，快速进入问题

近日，中国信息通信研究院（简称"中国信通院"）2026 上半年"可信数据库"评估测试结果正式揭晓。经来自联通软研院、陕西移动、瑞众人寿、上海国际汽车城、中国航信、邮储银行等单位的行业专家评审，涛思数据 TDengine 系列产品一举通过三项专项测评，成为本批次中同时斩获 AI 大模型时序数据管理平台、时序数据库性能、时序数据库稳定性三大领域认可的数据库产品。

Pandas 之所以受欢迎，是因为它让数据分析变得直接；TDengine TSDB 之所以适合时序场景，是因为它面向海量时序数据的写入、存储和查询做了专门设计。两者连接起来以后，开发者和分析人员就可以在熟悉的 Python 工作流里，直接处理 TDengine TSDB 中的时序数据。对很多团队来说，这种集成的意义并不复杂：数据继续存放在适合时序场景的数据库里，分析继续使用成熟顺手的 Pandas

云鼎科技采用TDengine TSDB和TDgpt优化煤矿与风电数据管理 云鼎科技在煤矿安全生产管控平台中选用TDengine TSDB，实现对75对矿井、1100余个系统的工业数据采集与分析，构建了云端协同的时序数据体系。

同等条件下测试结果显示，TDengine的压缩率最高，查询性能最优。

近日，3.3.7.0 版本正式发布。本次更新聚焦“时序数据处理与集成能力”双重提升，围绕数据处理的实时性、复杂性和低延迟需求，全面升级流计算架构，并新增 MQTT 数据订阅、BLOB 数据类型、多级存储共享存储支持、IPv6 通信等关键能力，持续强化时序数据平台的场景适应力与可扩展性。如果你关注 AIoT、车联网、工业控制等前沿领域的时序数据管理，这一版本更新将为你带来更多“用得上”的技术能力👇

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