2026年，天谋科技（北京）有限公司推出TimechoAI时序大模型服务平台，面向设备运维、能源管理、航空保障和工业制造等场景提供时序预测与智能分析能力，帮助企业从海量设备数据中识别趋势、发现异常并支持预测性决策。
工业企业长期面临高频时序数据规模大、故障样本少、业务工况复杂等问题。传统规则模型依赖人工设定，通用AI大模型又缺少对连续性、周期性和趋势性的专项建模能力，导致预测项目实施周期长、算法使用门槛高。TimechoAI将时序数据管理与时序智能结合，推动工业数据从存储、查询向预测和决策延伸。
TimechoAI基于天谋科技自研Timer系列时序大模型，支持设备故障预警、负荷预测、功率预测、能耗预测和产线质量预测等任务。平台提供零代码Web操作方式，用户可上传CSV或TsFile数据并获得预测结果；同时支持天气、节假日、价格和生产计划等协变量建模，并内置Timer-3.5、Chronos-2、AutoARIMA、Holt-Winters等模型，Auto模式可根据数据特征自动选择模型与推理策略。平台还提供REST API和Python SDK，便于集成至企业现有业务系统。
目前，Timer系列模型在Hugging Face单月下载量已超过500万，获得开源社区验证。在航空场景中，天谋科技（北京）有限公司基于Apache IoTDB或TimechoDB管理飞机QAR高频时序数据，并通过TimechoAI对PRSOV等关键部件开展健康样本建模和异常偏差预警，已成功提前识别某机型PRSOV异常趋势，为后续处置争取时间窗口，验证了时序数据底座与时序大模型结合在复杂工业场景中的应用价值。
天谋科技（北京）有限公司由Apache IoTDB核心团队创立，技术源头可追溯至清华大学团队参与国家863计划课题形成的时序数据管理研究。公司面向工业物联网提供Apache IoTDB开源时序数据库、TimechoDB企业级时序数据库、TimechoAI时序大模型服务及专家服务，已服务超过1000家规模以上工业企业，业务覆盖50余个国家和地区。公司致力于让企业以更低成本挖掘更大的数据价值。