TimechoAI 与 Agent 资源

让时序大模型用好工业数据：持续学习、时空建模与不规则时序建模

编者按： 8 月 22 日，2026 时序数据技术创新大会在北京成功举办，引发广泛关注。本次大会以「DB × AI」为主题，多位院士专家领衔，超 30 位嘉宾齐聚一堂，共同探讨数据库与人工智能融合发展的新趋势、新技术与新实践。

数据丢给 AI 就能做预测？我们用 TimechoAI 跑了一遍完整流程

从工业设备运行指标、电力负荷，到商品销量、业务流量，越来越多企业积累了大量时序数据，也希望借助大模型，从历史数据中发现规律，预测未来变化。但从数据积累到预测能力真正落地，中间还有不少工作要做。 原始数据是否适合建模？缺失值和异常点如何处理？是否需要针对业务场景训练模型？训练完成后，又该如何将预测能力

WorkBuddy、Codex 都能操作时序数据库了！这些 Skill 让 AI 帮你干活

9 月 17 日，天谋科技产品经理朱佩娜在直播中介绍了 TimechoCLI，并演示了如何通过 AI 智能体完成工具更新、数据库安装与日常巡检。向智能体说一句话，AI 就能帮你操作时序数据库，这些操作是怎样实现的？本文结合直播中的三个典型场景，详解 TimechoCLI 的用法，以及官方 Skill

多模态时序数据库，如何成为 AI 时代的数据基座

编者按： 8 月 22 日，2026 时序数据技术创新大会在北京成功举办，引发广泛关注。本次大会以「DB × AI」为主题，多位院士专家领衔，超 30 位嘉宾齐聚一堂，共同探讨数据库与人工智能融合发展的新趋势、新技术与新实践。

打通「DB × AI」的最后一公里：让模型真正操作时序数据库

编者按： 在 DB × AI 融合的浪潮之下，大模型能力飞速迭代，但很多企业却面临现实困境：AI 模型很强大，却很难真正读写、分析时序数据库中的业务数据。AI 会聊天，却用不动时序数据库。 在 2026 时序数据技术创新大会上，天谋科技全栈研发工程师、Apache IoTDB PMC Member

C.Mohan：硅谷视角下的DB×AI，当数据遇见智能

C.Mohan，美国国家工程院院士，印度国家工程院外籍院士，清华大学杰出访问教授，香港浸会大学杰出理学教授，IBM Fellow，ACM Fellow，IEEE Fellow。 编者按： 人工智能与数据库，两个看似平行的技术方向，正在以前所未有的方式交汇。 在8 月 22 日举办的2026 时序数据

天谋科技 CTO 乔嘉林：多模态时序数智化软件栈

编者按： 8 月 22 日，2026 时序数据技术创新大会在北京成功举办，天谋科技 CTO、Apache IoTDB PMC Member 乔嘉林博士发表题为《多模态时序数智化软件栈》的主题演讲。 面对图片、文本、音频、视频等数据不断汇聚，时序数据应该如何重新定义？数据库需要扩展哪些能力，又如何兼顾

实战教程丨使用 AI Agent 进行时序数据库 IoTDB 远程服务器运维

告别“数据沉睡”：时序大模型服务平台 TimechoAI 让工业时序数据解锁预测能力

时序大模型的定位、价值与未来丨TimechoAI 时序大模型云服务首次直播回顾

5 月 14 日的「从时序数据库到时序智能：TimechoAI 首场公开分享」线上直播中，天谋科技 CTO 乔嘉林、VP 赵馨逸以轻松圆桌对谈的形式，围绕时序大模型服务平台 TimechoAI 的产品定位、技术逻辑、核心价值与使用方式，带来了一场干货满满的深度分享。

TimechoAI 时序大模型云服务开启试用！这份上手指南 + FAQ 请收好

Timer 时序大模型云服务来了！时序大模型服务平台 TimechoAI 开放邀请体验

Timer-S1 正式发布：首个十亿级时序基础模型，预测性能达到 SOTA

更准、更快、更易用！时序数据库 TimechoDB 协变量预测能力详解

协变量预测：时序数据库能力的下一次跃迁

协变量预测打破单变量局限，时序数据库 IoTDB 与 Timer 系列模型的协同运行，共同推动开启时序分析新范式。 在很多人印象中，时间序列预测的逻辑十分简单 —— 以历史数据预测未来趋势，但在真实的工业系统中，这一过程远非如此直接。 负荷预测离不开温度变化的影响，设备健康预测与运行工况深度关联，风电功率预测受气象因素左右，生产能耗预测则依托于排产计划的安排。 现实世界中的时间序列，始终处于多变量强耦合的系统之中，若仅依靠目标变量的历史数值进行预测，其能力天然存在上限。而时序预测真正的技术挑战，正聚焦于对协变量的精准预测和运用。

从 OpenClaw 到 IoTDB Skills：时序数据库如何接入 AI Agent 世界？

时序数据库 TimechoDB V2.0.8 发布 | 新增 Object 数据类型、协变量预测等功能

TimechoDB V2.0.8 版本正式发布！ TimechoDB 是由 IoTDB 原厂团队开发的企业级时序数据库产品。V2.0.8 版本表模型新增 Object 数据类型，强化升级审计日志功能，优化树模型 OPC UA 协议，AINode 支持协变量预测与并发推理等功能，同时对数据库监控、性能、稳定性进行了全方位提升。 更多关于 V2.0.8 版本信息，欢迎联系我们获得企业版安装包。针对本版本主要核心功能，年后将有更详细的技术解析与直播讲解，敬请关注！

IoTDB MCP 获官方收录！从冷门协议到行业焦点：MCP 如何改变 AI 与数据的交互方式？

在之前发布的内容中，我们曾介绍过时序数据库 IoTDB 实现了 IoTDB MCP Server 功能。借助该功能，用户只需用自然语言描述需求，例如“查询 2025 年 3 月 19 日所有基站的整流模块电流平均值”，大模型便能自动调用相应的查询函数，直接与 IoTDB 交互并获取所需数据。

不想学 SQL？IoTDB MCP：让时序数据库“听懂人话”

从 Timer 到 Timer-XL，再登时序大模型能力高峰

必看！时序大模型的发展、玩家与效果对比

IoTDB组件AI Node发布9个月，如何使用你了解了吗？

IoTDB 企业版 v1.3.0 发布 | 新增内生机器学习框架 AINode、权限模块全面升级等内容

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