当“AI 驱动增长”成为越来越多企业的共识时，一个新的分水岭正在出现：行业已经从讨论模型能力，转向讨论哪类 AI 软件真正能够在未来产业里稳定运行。尤其在制造、能源、化工等典型工业场景中，AI 要面对的不是实验条件，而是设备的连续运行、数据的真实复杂性与业务的高可靠性要求。
就在近日由亿欧主办的 WIM2025 创新者年会上，这个问题得到了清晰回应。大会发布了“2025 中国 AI 软件创新产品 Top10”评选结果，涛思数据基于 TDengine 工业 4.0 数据平台入选这一年度榜单。对一个长期深耕工业数据基础设施的产品来说，这项认可的意义不在于“AI”，而在于“软件”与“产业”之间的那条真正可落地的路径。
WIM（World Innovators Meet）一直强调技术在未来产业中的实际价值。今年的主题 “New Growth, New Arena” 更是把重点放在了 AI 如何推动制造、能源、材料、空间等六大未来产业的结构性变化。在这一背景下，评选委员会关注的已不是单点技术突破，而是：谁能为行业提供一块经得起长期使用的智能化底座。
TDengine 工业4.0数据平台之所以登上榜单，是因为它所解决的问题具有典型的产业底层属性。工业现场的设备数据规模巨大、格式多样，跨系统、跨场景、跨年份的数据治理难题长期存在。企业要构建智能化能力，首先面对的往往不是模型，而是如何让数据本身具备可管理、可追溯、可计算的秩序。
在过去几年里，TDengine 以时序数据库为核心能力，持续向“工业数据基础设施”延展：底层通过 TDengine TSDB 支撑海量设备数据的高并发接入与长期存储，上层借助 TDengine IDMP 完成数据建模、语义统一与情景化治理，让原本分散、异构的工业数据具备可管理、可分析的结构化基础，这也使得 TDengine 真正成为了一款 AI-Ready 的工业数据平台。对于重度依赖工艺参数、设备状态和能耗指标的行业而言，这类底座的价值往往发生在 AI 介入之前，却深刻决定了 AI 最终能够走多远。
WIM2025 的这项年度 Top10 评选，也呈现出一个明确趋势：AI 软件不再被理解为“更酷的功能”，而是被视为未来产业基础设施的一部分。入选的产品大多具备跨行业适配能力、稳定性要求高、可规模化部署等特征，这也与未来产业的逻辑高度契合——技术要经得起长周期、复杂场景和连续运营。
从这个意义上说，TDengine 获得“2025 中国 AI 软件创新产品 Top10”，是一种来自产业侧的确认：工业智能化的路径正在从追逐模型能力，走向夯实数据底座的阶段。 企业对 AI 的期待不再停留在 Demo，而是期望它能在真正的工业体系里持续运行、持续创造价值。对 TDengine 来说，这份认可既是阶段性的，也提醒我们继续保持长期主义的节奏。
