大模型能力持续演进，但 AI 的下一阶段竞争正在发生变化。模型能力之外，如何构建可靠的智能体、完善 AI 工程体系，并让 AI 在复杂业务环境中稳定运行，正在成为产业探索的新重点。
8 月 21 日-22 日，AICon 全球人工智能开发与应用大会将在深圳举办。大会全日程现已 100%上线，来自产业一线的技术专家将围绕 Agent 工程化、大模型基础设施、AI Native 研发、具身智能等前沿方向，分享 AI 时代的技术探索与工程实践，共同探讨 AI 从能力突破走向系统构建的新路径。
在首日的Keynote 主题演讲中，涛思数据创始人 &CEO 陶建辉将带来《大模型在工业场景落地的挑战与实践》的主题分享。工业数智化的落地瓶颈正从 AI 算法层转向底层数据基础设施。当前工业企业普遍面临数据烟囱林立、标准不统一、数据情景化不足、系统封闭几大挑战，直接制约了 AI 在工业场景的价值释放。AI 要真正“拥有身体”、走进物理世界，仅靠大模型远远不够，还需要连接物理世界的感官、神经与执行能力。
本次分享中，陶建辉将解析 TDengine 作为 AI 原生工业数据平台的战略演进路径。TDengine 内置高性能分布式时序数据库、工业本体层与工业智能体运行时，将 AI 的能力在工业、物联网场景落地，为工业数据流提供从采集、存储、实时分析到可视化、事件管理、根因分析、AI 洞察等全栈技术解决方案，为传统工业实时数据库与工业互联网平台提供了一个价格更优、功能更强、面向 AI 的替代选择。
分享将重点展示 TDengine 工业本体建模，并展示两大智能化数据消费能力：“智能问数”让业务人员用自然语言即可查询数据，无需 IT 技能；“无问智推”则进一步将数据消费从“人找数据”推向“数据找人”——系统主动感知业务场景，自动生成指标看板、推送异常预警与根因分析，将复杂事件调查从数小时压缩至分钟级。同时，TDengine 通过构建可检索的知识图谱、skills、本体、计算表达式等将企业隐性知识从个人记忆转化为持续增值的企业资产。
此外，陶建辉还将阐述工业 AI“可控、可信、可审计、稳健”的安全建设框架，并从“产品思维”到“基础设施思维”的战略升级角度，探讨高质量数据底座对工业 AI 规模化落地的核心意义——当 AI 的瓶颈从算法转向数据时，谁能成为工业世界的默认数据基础设施，谁就能定义下一个十年的产业格局。
陶建辉，涛思数据创始人兼 CEO，开源软件 TDengine 时序数据库主要作者，2024 年“中国计算机学会(CCF)杰出工程师奖”获得者。1994 年中国科大毕业后，赴美留学，先后在芝加哥 Motorola、3Com 等公司从事移动互联网的研发工作。2008 年回到北京，先后创办科技企业“和信”和“快乐妈咪”。2017 年 5 月创办涛思数据，专注物联网、工业数据处理。产品 TDengine TSDB 时序数据库在 2019 年 7 月开源后，在 GitHub 全球趋势排行榜上多次排名第一。2026 年 7 月 TDengine 升级为 AI 原生的工业数据平台，并宣布对全球中小企业永久免费，将 AI 的能力在工业、物联网场景落地，为工业数据流提供从采集、存储、实时分析到可视化、事件管理、根因分析、AI 洞察等全栈技术解决方案。涛思数据已获红杉、GGV、经纬、明势资本等多家机构超 5 亿 RMB 的投资。
除此之外，群青智能联合创始人 &CEO 吴哲明博士、浙江大学软件学院教授周经森（ Kingsum Chow）博士、智象未来 (HiDream.ai) 技术合伙人 &算法科学家潘滢炜博士、深开鸿 CEO 王成录博士等多位来自学界与产业界的专家也将在 Keynote 主题演讲中，围绕工业具身智能、性能工程、世界模型以及物理 AI 等方向，分享 AI 从技术创新走向产业应用过程中的关键探索。
本次大会还策划了AI Infra、推理工程与异构计算、超级个体与蜂群智能的共生进化、迈向机器人 AGI 的关键技术与产业实践、Agent 安全：从风险到可控、大模型效率工程与 Agent 系统实践、AI Agent 高价值商业场景实战等 10 个专题论坛，届时将有来自不同行业、不同领域、不同企业的 50+资深专家在现场带来前沿技术洞察和一线实践经验。
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