天谋科技发布TimechoAI时序大模型服务平台，Timer系列单月下载量超500万

**近日，天谋科技（北京）有限公司在北京发布 TimechoAI 时序大模型服务平台。**该平台面向工业现场高频时序数据的预测、预警与智能分析需求，提供从数据管理到模型推理的一体化能力，帮助能源电力、先进制造、航空航天等行业降低时序智能应用门槛。

当前，工业企业正持续积累海量设备数据，但数据分散、场景异构、特征复杂，传统分析方法难以快速适配。通用大模型擅长语言与知识理解，却难以直接处理时序数据的连续性、周期性和趋势性问题。行业需要更贴近业务机理、可直接落地的专用时序智能能力。

TimechoAI 基于天谋科技自研 Timer 系列时序大模型构建，内置 Timer-3.5、Chronos-2、AutoARIMA、Holt-Winters 等多种模型，并支持 Auto 自动模式，可根据数据特征自动选择模型与推理策略。平台支持通过 Web 界面上传 CSV、TsFile 数据，结合协变量建模引入天气、节假日、价格、生产计划等外部因素，同时提供 REST API 与 Python SDK，便于嵌入企业既有业务系统。公开数据显示，Timer 系列模型在 Hugging Face 单月下载量超 500 万，获得全球开源社区广泛验证。

天谋科技相关负责人表示，TimechoAI 的发布，契合公司长期推进“DB + AI”融合的战略方向。公司希望围绕客户在故障预警、趋势预测、能耗优化和运维分析中的实际需求，把时序数据底座、模型能力与行业交付能力打通，帮助客户用更低成本获得更高质量的时序分析结果。未来，天谋科技将持续深耕工业时序智能赛道，围绕设备运维、能源管理、质量优化等重点场景完善产品与服务体系。

在航空运维场景中，TimechoAI 已体现出实际应用价值。某大型航空公司围绕飞机引气系统关键部件 PRSOV 开展故障预警探索，通过“数据底座 + 智能分析”的分层架构，将高频时序数据管理、健康样本建模与异常偏差预警结合起来，成功识别异常趋势，为后续处置争取了时间窗口。该实践表明，时序大模型与工业时序数据库协同后，可进一步提升复杂场景下的预测与预警能力。

关于天谋科技（北京）有限公司

天谋科技（品牌名 Timecho）成立于 2021 年，源自清华大学 Apache IoTDB 核心团队，专注时序数据库与时序大模型技术，面向工业物联网、能源电力、先进制造、航空航天等行业提供 Apache IoTDB、TimechoDB、TimechoAI 及专家服务。公司业务覆盖 50 多个国家和地区，服务超过 1000 家规模以上工业企业。