2010 年 10 月 20 日，來自加拿大滑鐵盧大學(xué)的一群學(xué)生研發(fā)出一款名為Kik的跨平臺聊天應(yīng)用，基于手機通訊錄免費短信聊天，火速風(fēng)靡。

在廣州離群索居的張小龍于自己默默耕耘的 QQ 郵箱的閱讀空間里，第一次知道了 Kik 這個新產(chǎn)品。一個深夜，張小龍給馬化騰寫郵件，建議由他的廣州團隊做一款類似 Kik 的產(chǎn)品，馬化騰當即回復(fù)同意。

而小米這邊，洪鋒攔住了趕著去開會的雷軍，給他演示 Kik 的使用。雷軍決定小米要立即跟進，并搶在了騰訊之前發(fā)布了米聊。然而后來的結(jié)果大家都了然，米聊敗了，如過江之鯽的 IM（即時通訊）應(yīng)用消失在互聯(lián)網(wǎng)的歷史洪流里，世人都用起了微信，記住了“微信之父”張小龍。

這是雷軍的遺憾，因為他既錯過了張小龍（雷軍曾有機會收購張小龍及其 FoxMail），又敗給了張小龍。

亦是現(xiàn)年 57 歲始終熱衷于寫代碼的濤思數(shù)據(jù)創(chuàng)始人&CEO陶建輝的遺憾：“我第一個創(chuàng)業(yè)公司，那是個更大的夢想，我是要顛覆短信、彩信的人，我認為 QQ、MSN 都將被我顛覆。結(jié)果卻被張小龍拿走了，這是我人生最大的遺憾。”

2007 年，通訊起家、還在美國摩托羅拉手機部門做軟件工程師的陶建輝看著收發(fā)短信還得付費，一直在思考，如何在不費手機電量、不消耗多少流量的情況下，將消息免費實時推送到手機上？圣誕節(jié)時，趁著妻子帶兒子外出旅游，他自己在家埋頭寫代碼，花了不到 10 天的時間寫出了完整的 Demo（說來也巧，現(xiàn)代操作系統(tǒng)的起源 Unix 也是 Ken Thompson 趁著老婆休假帶孩子回娘家開發(fā)出來的）。

看了演示的妻子覺得挺靠譜，于是 2008 年剛開年，陶建輝立馬從摩托羅拉辭職，回到北京創(chuàng)業(yè)做起了和信。2009 年，和信正式對外發(fā)布，提供客戶端、插件。“我是全世界第一個意識到要做通訊錄匹配的。”IM 是從 PC 到移動互聯(lián)網(wǎng)時代變更的標志性應(yīng)用，其典型特征便是通訊錄匹配（熟人社交），還有就是不要在線狀態(tài)，這一方式也讓從 QQ 起家的微信終于甩掉了“既有 QQ 為何還要微信”的質(zhì)疑。

2009 年過春節(jié)，陶建輝和老友 CSDN 創(chuàng)始人蔣濤的拜年短信都是通過“和信”發(fā)送。它和 iPhone 的 iMessage 一樣，甚至還有更多功能，在網(wǎng)頁上看得見通訊錄、通話記錄，發(fā)短信可以在網(wǎng)頁上發(fā)，但發(fā)出去顯示的還是用戶自己的手機號。“Apple 的 iMessage 是真正百分之百跟我一致的。對方裝了 App，就完全走互聯(lián)網(wǎng)；對方?jīng)]裝（App），就走正常短信。蔣濤特別喜歡這個功能。因為我們都要群發(fā)拜年短信，結(jié)果他就遇到一個麻煩，初一給我打電話：‘老陶，我的手機被禁掉了！’因為群發(fā)短信發(fā)得太多了。”

陶建輝用的方法很簡單，從網(wǎng)頁到服務(wù)端，服務(wù)端 Push 到手機（把手機變成一個“短信貓”），將短信發(fā)出去，走的并非運營商的短信網(wǎng)關(guān)，而是網(wǎng)絡(luò)。一個中文漢字兩個字節(jié)，1KB 是 1024 個字節(jié)，等于五百多個漢字，價格就相當便宜了。

除此之外，和信的“個性手機報”功能有點類似于今天的微信公眾號，支持 Twitter（現(xiàn) X）、Facebook（現(xiàn) meta）。還有一個功能叫“抓客”，可以從網(wǎng)頁上抓取任何選中的文字、圖片或音樂，直接傳送到自己或朋友的手機上。當時，像大眾點評（2003 年創(chuàng)立）里的地址，都是在網(wǎng)上搜索，搜索后約人吃飯發(fā)短信。而陶建輝和他們談合作，使用“抓客”一點就直接到手機上，大眾點評的團隊非常興奮，覺得這個工具太好了。

陶建輝心懷讓短信、彩信免費的夢想，所有方案都做好了，但做得很艱難。iPhone、Android 手機都在美國剛發(fā)布不久，國內(nèi)還是功能機主流、智能手機萌芽的時代，和信主要還是基于諾基亞的塞班系統(tǒng)。最終彈盡糧絕，因為欠繳房租以至于辦公室都被人封了。身無分文，又不小心摔斷了腓骨，陶建輝進入了人生至暗時刻，中科大的老師和同學(xué)雪中送炭硬給他塞了兩萬塊錢，最終，2010 年和信以賣給聯(lián)發(fā)科收場。

多年之后回想起來，陶建輝依然倍感遺憾，“我極具創(chuàng)新的 idea，結(jié)果最后這領(lǐng)域贏家是張小龍，我沒賺到錢。當時一直認為我應(yīng)該干一場大的，不服氣，覺得自己有如此多的創(chuàng)意，而且這么勤奮，居然沒有成功。”免費消息，這個他在 2007 年想到的 idea，2008 年創(chuàng)業(yè)開始做的產(chǎn)品，比 Kik、微信都早了兩三年，全世界記住了張小龍，卻幾乎沒人知道他曾率先有此創(chuàng)想。

“我們迎來了公司歷史上最好的發(fā)展機會，能跑多快就跑多快”

2025 年春節(jié) DeepSeek 爆火出圈讓陶建輝再次看到了“干一場大的”的機會，此時陶建輝的第三次創(chuàng)業(yè)——濤思數(shù)據(jù)TDengine已經(jīng)進入了第八個年頭，他異常興奮，用原話形容就是“熱血沸騰”，經(jīng)常在深更半夜給并肩奮戰(zhàn)多年的聯(lián)合創(chuàng)始人發(fā)信息分享自己最新的 idea。從年初至今，他每次開會都會講這樣一句話：“我們迎來了公司歷史上最好的發(fā)展機會，能跑多快就跑多快”。

陶建輝直言 DeepSeek 帶來的機會、空間比做時序數(shù)據(jù)庫實在大太多，“我在公司內(nèi)部都講了，這是從 100 億人民幣變成 1000 億人民幣的概念。我們公司以前努力，也就是 100 億到 200 億的規(guī)模，但現(xiàn)在可以到 1000 億到 2000 億的規(guī)模。這是個多激動人心的事情！而且各種條件都準備好了，如果眼睜睜地看著這個機會溜走，那才真是人生憾事。”

是什么樣的機會讓陶建輝能“比 2017 年做 TDengine 的時候更興奮”？

2016 年 AlphaGo 打敗李世石讓 AI 大火，陶建輝想到以自動駕駛為代表的行業(yè)產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，必須要用一定的方式來處理，像自動駕駛的數(shù)據(jù)幾乎都是時序數(shù)據(jù)，這是 TDengine 誕生的原因之一。

而 2022 年 ChatGPT 帶來了更猛的 AI 浪潮，影響范圍更大，讓陶建輝意識到每個人、每個行業(yè)都要充分利用 AI。在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，ChatBI開始興起，TDengine 也在其產(chǎn)品中順勢推出了時序數(shù)據(jù) AI 智能體 TDgpt，實現(xiàn)一行 SQL 即可調(diào)用 AI 能力。

但這遠遠不夠，ChatBI 去掉了對程序員的要求，對業(yè)務(wù)人員依然有很強的依賴，提示工程成了所有人、行業(yè)應(yīng)用 AI 的一大難題。而 TDgpt 主要用來做時序數(shù)據(jù)預(yù)測、異常檢測，躲在 TDengine 的背后，不是被最終用戶直接使用的。“ChatBI 并沒有讓我真正發(fā)生質(zhì)變，它還是對業(yè)務(wù)人員有依賴，業(yè)務(wù)人員要會問問題，直到春節(jié) DeepSeek 爆火，我覺得必須要趕上 AI 大潮，天天在琢磨。”

“提出問題比解決問題更重要，但絕大多數(shù)人是提不出問題的”，到底該怎么辦？

某天陶建輝突然想到是不是可以把“問”這個環(huán)節(jié)取代掉，不用 Chat，而是把數(shù)據(jù)分析主動推給用戶，像我們平常刷抖音一樣？

對于工業(yè)場景等傳統(tǒng)行業(yè)，早就形成了教科書式的管理流程和標準方法，AI 全部都知道，因為它已經(jīng)存在幾十年，無數(shù)人做過研究，除了極少情況下會有某個企業(yè)自創(chuàng)一套新的管理體系或新指標。他立即用 DeepSeek 進行案例驗證，比如一個來自煤礦行業(yè)的人和他講煤礦安全時，提到了“來壓”。對煤礦完全不懂的陶建輝問 DeepSeek “來壓”是什么、可以用來做什么？如果要用來壓建個面板，應(yīng)該是什么樣的？結(jié)果，DeepSeek 就把來龍去脈講得清清楚楚（包括壓力監(jiān)測、為了煤礦安全應(yīng)該建什么面板、物理量單位叫什么等等），這讓陶建輝的認知得到刷新，對由 AI 直接告訴用戶的做法深信不疑。

原本，多年以來，工業(yè)場景有著很強的知識壁壘，但其數(shù)據(jù)又是海量低價值密度的，需要一種極其高效的方法將數(shù)據(jù)價值挖掘分析出來。但現(xiàn)在，年輕人越來越不愿意進入這個行業(yè)，“數(shù)據(jù)采集很早就存在，中國制造業(yè)的自動化水平已經(jīng)相當高，廣泛應(yīng)用 SCADA（數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控系統(tǒng)）、DCS （分布式控制系統(tǒng)）和 PLC（可編程控制器），卻沒有辦法做數(shù)據(jù)分析。在中國，僅制造企業(yè)就有六十多萬家，在這之中，雖然有像寧德時代、三一重工這樣的巨無霸，他們有自己的 IT 團隊和 BI 軟件，但絕大部分，可能 90% 以上，連數(shù)據(jù)分析師都沒有。”

而 TDengine 耕耘八年，其產(chǎn)品已經(jīng)深入鋼鐵、石油、石化、智能制造等諸多行業(yè)，都是以被集成的方式，最終用戶并不知道其背后的存在。作為程序員、時序數(shù)據(jù)庫的深耕者，陶建輝對 IT 互聯(lián)網(wǎng)等新興行業(yè)了如指掌，但對鋼鐵、石油這些傳統(tǒng)行業(yè)一無所知，陶建輝幾度拿水務(wù)、煙草等各種行業(yè)碰到的實際情況自嘲：“在與某大型水務(wù)集團交流時，水務(wù)的那些詞我根本搞不懂，怎么給他們開發(fā)軟件？一開口，人家就說你這個菜單都不是我想要的名稱”。

現(xiàn)在，情況發(fā)生了變化：行業(yè)知識壁壘被消除，AI 什么行業(yè)都懂；所有的 AI 應(yīng)用都變成了一個 Chat 的聊天界面，讓做應(yīng)用變得更簡單了，在這樣的情況下，底層的基礎(chǔ)軟件公司能夠往應(yīng)用層做，直達最終用戶。“AI 讓我們這些做基礎(chǔ)軟件的公司能夠往上做，做應(yīng)用的壁壘在于行業(yè)知識，這個壁壘正好被大模型解決了，所以我認為這個空間大太多”。

而 TDengine 原有的“超級表”“虛擬表”的創(chuàng)新提供了極大的助力：他們解決了 Text-to-SQL 的問題，“我們現(xiàn)在做 Text-to-SQL 沒什么挑戰(zhàn)，是因為我們的表結(jié)構(gòu)非常簡單，而表結(jié)構(gòu)簡單的原因則在于超級表以及虛擬表，它可以把很多表合到一起，讓一個設(shè)備就一張表，大量減少關(guān)聯(lián)查詢，讓 AI 去適應(yīng)它，就馬上變簡單了，否則太難做了”。

東風(fēng)已至，萬事俱備。“我很想搶第一，特別緊張，一心想趕快推出來。而且我覺得這個空間確實很大，你看見了機會，抓不到就錯過了。我覺得這個機會正好是我可以抓得住的。抓得到的是什么呢？第一，我們賬上錢還挺多的，有團隊、有人、有錢。第二，也不是所有有錢有人就能做，因為項目開發(fā)有機遇。我們正好已經(jīng)做了時序數(shù)據(jù)庫，而且我大概在去年 9、10 月份，就已經(jīng)在做數(shù)據(jù)目錄、數(shù)據(jù)標準化、數(shù)據(jù)情景化的設(shè)計開發(fā)了。”

緊張又興奮的陶建輝開啟了每天 14 個小時、一周七天的節(jié)奏，而團隊三十多人也以一周六天的節(jié)奏全力沖刺。

AI 原生的工業(yè)數(shù)據(jù)管理平臺 IDMP（Industrial Data Management Platform）就此誕生，主打功能便是“無問智推”，不需要提問，讓數(shù)據(jù)自己說話，基于采集的數(shù)據(jù)，自動感知應(yīng)用場景，自動生成場景特有的指標、可視化面板、報表和實時數(shù)據(jù)分析。

注：感興趣的朋友可以點擊“閱讀原文”免費下載體驗TDengine IDMP 無問智推。聽陶總說，為了降低體驗門檻，TDengine 還特別推出了相應(yīng)的免費云服務(wù)。

從 Pull（拉）到 Push（推）

“沒有人比我更懂數(shù)據(jù)目錄、數(shù)據(jù)標準化、數(shù)據(jù)情景化”

怎么個“無問智推”法？

陶建輝在自己的文章里這樣寫道：“如果說 ChatBI 的‘智能問數(shù)’是‘有問才答’，那么 IDMP 這種從拉到推的模式，不妨稱之為‘無問智推’。”借助 LLM 與 AI Agent 技術(shù)，數(shù)據(jù)能夠?qū)崿F(xiàn)“主動開口”—— 業(yè)務(wù)分析的核心洞察會直接推送給用戶，讓分析模式從 “拉取（Pull）” 徹底轉(zhuǎn)向 “推送（Push）”。這意味著用戶的數(shù)據(jù)消費變成了被動接收，數(shù)據(jù)分析由此邁入“抖音時代”，門檻被直接降至零。

這背后起到?jīng)Q定性因素的，是陶建輝所倡導(dǎo)的“數(shù)據(jù)平臺必須變成 AI-Ready 的平臺”，以存儲和計算為核心的數(shù)據(jù)庫被改造成為 AI-Ready 的數(shù)據(jù)平臺，而成為 AI-Ready 的數(shù)據(jù)平臺有三個標準：數(shù)據(jù)目錄、數(shù)據(jù)標準化、數(shù)據(jù)情景化。經(jīng)過許久的深思熟慮，他親自手繪了一張 AI 驅(qū)動的工業(yè)數(shù)據(jù)管理平臺架構(gòu)圖。

必須要有數(shù)據(jù)目錄，否則 AI 搞不清楚表與表之間的關(guān)系

要讓 AI 完全把錯綜復(fù)雜的關(guān)系理清楚是很難的。工業(yè)企業(yè)的數(shù)據(jù)本身具有清晰的層級結(jié)構(gòu)，比如“工廠-車間-產(chǎn)線-設(shè)備-測點”。但在實際的數(shù)據(jù)系統(tǒng)中，這些層級往往被打碎，設(shè)備的采集點、報警指標、KPI 等信息分散在不同表結(jié)構(gòu)中，缺乏統(tǒng)一管理。TDengine IDMP 以“樹狀結(jié)構(gòu)”作為核心模型，對物理與邏輯實體進行統(tǒng)一建模與組織。每個節(jié)點不僅包含結(jié)構(gòu)關(guān)系，還可以掛載屬性、分析邏輯、事件規(guī)則，支持從組織結(jié)構(gòu)、設(shè)備類型等多個視角靈活構(gòu)建數(shù)據(jù)目錄，實現(xiàn)同一數(shù)據(jù)在不同維度下的統(tǒng)一呈現(xiàn)與多角度分析。這意味著：用戶不再是去找一張表、一列數(shù)據(jù)，而是在管理一個具有上下文的“對象”。

數(shù)據(jù)標準化：支持物理單位的轉(zhuǎn)化，“全中國只有我們的產(chǎn)品做到了”

就標準化來說，國內(nèi)沒有任何一家軟件支持物理單位的轉(zhuǎn)化。“比如數(shù)據(jù)庫里存的是‘米/秒’，另外一張表存的是‘公里/小時’，要算兩列車的平均速度，得先把單位轉(zhuǎn)化，否則怎么算？還有，在寫任何一個表達式，比如功率等于電流乘以電壓，把它寫成功率等于電流加電壓，我們馬上就會報錯，提示電流和電壓是兩個完全不同類型的物理量。全中國只有我們產(chǎn)品做到了。”

這反映了工業(yè)系統(tǒng)接入的原始數(shù)據(jù)的不統(tǒng)一，來自不同協(xié)議、不同采集系統(tǒng)，命名不一、單位不同、精度不一。TDengine IDMP 引入“元素模板”和“屬性規(guī)范”機制，通過統(tǒng)一的字段定義、單位體系、換算規(guī)則、上下限設(shè)定等規(guī)則，讓每一個數(shù)據(jù)點具備明確的含義。借助這一標準化體系，系統(tǒng)可以自動完成字段匹配與單位轉(zhuǎn)換，為 AI 提供明確的語義基礎(chǔ)，助力實現(xiàn)更可靠的數(shù)據(jù)分析與智能推理。

數(shù)據(jù)情景化：讓數(shù)據(jù)變得更豐滿、更豐富

光有結(jié)構(gòu)和標準還不夠。工業(yè)數(shù)據(jù)往往只有“數(shù)值”，卻缺乏“背景”。一個指標是否異常，不僅取決于它的數(shù)值本身，還要看它處于什么狀態(tài)、關(guān)聯(lián)哪些事件、上下游是否也發(fā)生了變化。

TDengine IDMP 支持在目錄和屬性層級上掛載豐富的語義信息，如描述、標簽、設(shè)備型號、安裝位置、運行狀態(tài)、是否可參與計算等，讓每一個數(shù)據(jù)點都有明確的業(yè)務(wù)含義與上下文關(guān)系。系統(tǒng)借此構(gòu)建“數(shù)據(jù)情景圖譜”，使數(shù)據(jù)從“裸值”轉(zhuǎn)變?yōu)榫邆錁I(yè)務(wù)語境的實體，為 AI 提供更完整的語義基礎(chǔ)，提升異常識別與智能判斷的準確性。

這并非陶建輝的獨創(chuàng)，他坦言“數(shù)據(jù)目錄、數(shù)據(jù)標準化、數(shù)據(jù)情景化這三個關(guān)鍵點，幾乎沒有什么創(chuàng)新，是完全模仿 PI System 做的”。但是，他很肯定沒有人比他更懂，“我已經(jīng)琢磨了 PI System 三年都不止，我比他們內(nèi)部人還懂。我為了研究它，掏了 2 萬美金買了一個試用版。我對這個系統(tǒng)做了很多的研究，沒有這些準備，不太可能做出一個產(chǎn)品來。”

經(jīng)常往返于中美的陶建輝能夠很明顯地感受到差異，“數(shù)據(jù)目錄、數(shù)據(jù)標準化、數(shù)據(jù)情景化，我在中國見到的所有工業(yè)界的人，幾乎沒人隨口而出。而在歐美，所有人都跟我談這個”。

但陶建輝在將自己開發(fā) IDMP 的心路歷程寫成文章發(fā)布之后，收獲了不少的知音與反饋。采訪時陶建輝不時很高興地和我分享，有誰評論說從“拉”到“推”很有意義、CCF 杜小勇老師點評“陶總做了一件很大的事情”，對于評論里有多個留言提到了“數(shù)據(jù)目錄、數(shù)據(jù)標準化和數(shù)據(jù)情景化”，陶建輝深覺對方真正看懂了 IDMP。我在朋友圈里轉(zhuǎn)發(fā)了陶建輝的文章后，我的同事 CSDN 算法負責人興沖沖地找到我說“陶總是做實事的人，他提的數(shù)據(jù)目錄、數(shù)據(jù)標準是我們正在做的，我們的定義叫‘內(nèi)容字典’”。

而他最擔心的，是西門子、施耐德、GE、Aveva 等工業(yè)軟件巨頭會跟進。“因為他們一切都具備，早就做好了數(shù)據(jù)目錄、情景化、標準化，要做一個 AI 應(yīng)用易如反掌。而我們公司之前只是一個數(shù)據(jù)庫。因此我特別感謝他們，怕被他們搶先，我真的是被‘網(wǎng)’住了，每天工作好多個小時。”

在 IDMP 的產(chǎn)品研發(fā)上，還有一個頗有意思的技術(shù)細節(jié)。去掉 Chat，采用 AI 推薦，那怎么能夠確保 AI 推薦的效果？陶建輝表示，問得越詳細，效果越好、幻覺越小，這取決于提示詞。IDMP 的做法是將提示詞直接寫在系統(tǒng)程序里。“我們有兩個人只寫提示詞，天天琢磨提示詞。提示詞寫得好壞差別很大，跟寫程序一樣。分解任務(wù)是我們做程序、做軟件設(shè)計必須做的，分解到每個任務(wù)要給它一個輸入，這個輸入還得講得清楚。”

深思：由“無問智推”看 AI 如何重構(gòu)數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù) Infra

IDMP 產(chǎn)品發(fā)布之后，收獲了很多的下載量與注冊用戶數(shù)。陶建輝的目光在于國計民生的戰(zhàn)場，希望讓中小企業(yè)擁有自己的“數(shù)據(jù)分析師”，業(yè)務(wù)人員需要實時的洞察，不用依賴于 IT 工程師或數(shù)據(jù)分析師，可以直接操作。“現(xiàn)在，通過 IDMP，中小企業(yè)可以和工具巨頭企業(yè)站在同一起跑線上競爭了。我本來想把我這個產(chǎn)品的域名都注冊了，叫 7x24.ai，但沒有注冊到。它實際上就是讓任何企業(yè)、人人都有了一個數(shù)據(jù)分析師，這個市場太大了。”

但他同時提到，數(shù)據(jù)分析師和 IT 工程師也無需焦慮，“這個行業(yè)不會消失，數(shù)據(jù)分析師保證還需要，不可能全部解決問題。世界上金字塔的底座，絕對是不懂的用戶、小白用戶占大多數(shù)。人類的需求總是不會被滿足的。當你以前受工具限制，只能看 10 張報表，現(xiàn)在由于 IDMP，你可能有 100 張報表，能夠更好地把數(shù)據(jù)價值挖掘出來。因此工作還是有，并不會沒有。就像大家都認為 AI 把程序員代替了，我個人認為是根本代替不了，相反，會讓程序員群體變得更大。”

陶建輝認為，AI 將重構(gòu)數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù) Infra。重構(gòu)主要表現(xiàn)在兩方面。一方面是以往是“拉”的模式，要寫個 SQL 語句去獲取數(shù)據(jù)，現(xiàn)在變成“推”。第二個就是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)要發(fā)生改變，不能僅僅是個二維表格，而是帶有豐富的上下文和業(yè)務(wù)語義的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)庫一定會轉(zhuǎn)成這樣。“當數(shù)據(jù)庫的接口和數(shù)據(jù)消費的方式發(fā)生改變時，那些不擁抱 AI 的數(shù)據(jù)庫就會被淘汰出去，這就是洗牌的機會。”就像云計算出現(xiàn)，好多軟件都要在云上重新開發(fā)。就包括數(shù)據(jù)庫也要做所謂的云原生數(shù)據(jù)庫，它跟傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫確實有區(qū)別。因此在 AI 時代，數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施確實要具備這兩點，否則很難為 AI 服務(wù)，這就是數(shù)據(jù)庫廠商新的機會。

而“無問智推”的下一步，是要把根因分析做好。“洞察要形成更好的決策，就需要知道根因。我們物聯(lián)網(wǎng)工業(yè)場景，監(jiān)測異常數(shù)據(jù)才有意義，因此異常發(fā)生后，一定要知道是什么問題導(dǎo)致的。這個時候我們要利用 AI 技術(shù)，通過各種方式提供一個分析報告，告訴用戶是什么導(dǎo)致了這個不正常。現(xiàn)在都還是靠人工做，而且嚴重依賴行業(yè)經(jīng)驗。這是我們下一個戰(zhàn)場。”陶建輝如是說道，根因分析是真正能夠把 AI 技術(shù)轉(zhuǎn)化成生產(chǎn)力的環(huán)節(jié)，“預(yù)計將于元旦前正式發(fā)布”。

結(jié)語：一個典型的程序員，從未停歇的極客之心

如前所言，即使身為 CEO，陶建輝依然在親自參與產(chǎn)品研發(fā)，關(guān)心程序員群體的未來，相信 AI 不會替代程序員而是賦能更多人成為開發(fā)者，期待編程的普惠化讓更多年輕人加入創(chuàng)造。AI 卷程序員先卷前端，但陶建輝說 IDMP 的前端是 4 個人才做完。“AI 對真正職業(yè)程序員的提效并不是太高，因為要 Debug AI 生成的程序，但 AI 能夠?qū)懩０暹@些活兒干了，對于小白、初級用戶是絕對的提效。”

生活質(zhì)樸，一心撲在產(chǎn)品和社區(qū)上，工作之外唯二的愛好可能就是跑步，以及作為「愛倒騰的程序員」寫寫自己及師長家人的故事了。常年穿著標志性的橙色 POLO 衫，一年生活花費不足兩萬，“賺到的錢最終會捐出，不會留給子女”。

從和信、快樂媽咪到濤思數(shù)據(jù)，三次創(chuàng)業(yè)親自設(shè)計公司 Logo，域名也都是自己注冊的，他關(guān)注每個細節(jié)，不斷追求極致體驗。采訪的最后，陶建輝和我說道：

全世界都知道張小龍，不記得我陶建輝。我就希望“無問智推”能夠讓大家記得的是我陶建輝。你就把這句話寫下來：“無問智推”一定會流行起來，各種形式的“無問智推”一定會流行起來。我不想這次又被另外一個“張小龍”拿走，這是我內(nèi)心的真實想法。我希望我是能夠收獲這個紅利、收獲商業(yè)成功的，不能像我第一次創(chuàng)業(yè)一樣，被張小龍、騰訊收割了。

一如他在八年前創(chuàng)立 TDengine 時寫下的話：錢再多，也難讓人在歷史上留下痕跡，但一幅好的作品卻可以傳承，讓后人好好地品味。

鬢微霜又何妨？初心不變，始終愿“Leave a dent in the world”！這就是寫代碼 40 年、57 歲程序員陶建輝的人生夢想。（：CSDN）