對于工業而言，工業實時生產數據猶如企業的血液，更是數字經濟時代的“新黃金”。如何保障血液暢通，如何挖掘數據價值，無疑已經成為流程工業和離散工業目前數字化轉型的重中之重。對于以“為工業生產負責”為使命的國產實時數據庫廠商庚頓數據而言，這是最好的機遇，也是最大的挑戰。

2023年3月10日，國家數據局正式成立。作為中國工業實時數據采集、存儲及可視化軟件領域的開山鼻祖之一，庚頓數據陪跑流程工業信息化建設近20年，一路披荊斬棘，逢山開路，遇水架橋。因此，對總經理姚羽來說，這則消息給他的感受格外不同。

只爭朝夕，突破“卡脖子”重圍，開辟國產化之路

庚頓數據核心創業團隊出身于上世紀九十年代的電力系統。1995年，山東省電科院啟動中國第一個大型火電機組遠程故障診斷分析系統項目，開始引入海外工業實時數據庫軟件。那是改革開放后的高速發展時期，電力需求一路高漲，剛和電網分家后的發電行業急劇擴張，燃煤發電廠的建設如雨后春筍，信息化建設如火如荼。作為信息化配套基礎設施，以工業實時數據采集、存儲、可視化為核心目標的工業實時數據庫逐漸成為電力信息化的新生力量，海外品牌迅速占領市場。

實時數據是工業自動化專有名詞，統一表示強實時屬性工業系統、過程或行為隨時間變化的數據。作為數據庫系統發展的分支之一，實時數據庫主要用于處理機器、設備、傳感、系統產生的連續不斷的，高頻率更新變化的，打著時間戳標簽的數據，并且這些數據在任何時間都需要在業務要求的時間窗口范圍內及時處理完成的事務處理。因此，和其他通用數據庫不同之處在于，實時數據庫技術不止是數據庫，而是工業技術、實時技術、數據庫技術以及先進的IT技術深度融合的產物，是一套包括數據采集、數據存儲、數據傳輸、數據計算、數據傳輸及數據可視化的工業數據管理系統，管理工業數據從產生到應用的全生命周期，是工業企業信息系統的工業數據管理底座，是工業數字化、信息化和智能化的核心基礎軟件。

實時數據庫處理的數據完全不同于關系數據庫里常見的人為表單創建的數據，工業實時數據源頭主要涵蓋生產設備、原材料、能源以及環境，尤其對于以設備密集、知識密集及強實時、高穩定、高安全著稱的流程工業而言，數據測點多少則上萬，多則幾十上百萬，數據量級大，數據精度高，數據傳輸速度快，數據存儲效率高，數據應用實時性強，有的數據時間戳最高可到納秒，數據采集速度最高可達微秒級，每一條數據都需要及時地被采集、存儲、傳輸、查詢、計算，用于生產實時監控以保證生產安全，或用于優化生產運營、提高設備利用率、降低能源消耗。

舉例來說，一個600MW機組的燃煤發電廠一般配備鍋爐、汽輪機、發電機等主輔機6kV、400V 50kW以上大型設備近150臺套，大概擁有12000到20000個數據測點，這些測點每天持續生產溫度、壓力、聲音、振動、轉速等工業實時數據。假設一個測點每秒鐘報告一次數據，一天就會產生86400條數據，一個火力發電廠每天就會產生近20億條數據，這還僅僅只是一天的數據量，而能源電力這類流程性企業一旦投產，往往都是7×24小時×365天×3年以上的連續生產，這個數據量是極其龐大的，關鍵是還容不得一點問題存在，否則都是致命災難，這就對工業實時數據庫的高可靠、高性能等維度提出了極高的要求。

2000年，第一個國產實時數據庫研發項目正式啟動，比國外起步晚了20年，但幸運的是，21世紀初由于國家層面將實時數據庫作為與操作系統同一級別的軟件鼓勵支持，同時趕上了中國流程工業聲勢浩大的信息化浪潮的推動，中國實時數據庫產業得以快速高質量發展。2007年，庚頓數據正式成立，20年間步履不停，不斷突破多項卡脖子重圍。到2020年，以庚頓數據為代表的實時數據庫廠商開啟了以應用為核心的新一代實時數據庫階段（2020至今），該階段由于數據規模爆炸增長、數據采集難度提高，工業企業深水區的數據應用進入全面數字化和智能化階段，大型工業集團化應用日益增多，工業企業生產連續性、工業安全以及智能化應用需求不斷提升，實時數據庫技術路線呈現多樣化和融合化發展。隨著全球市場格局劇烈變革，工業數字化轉型不斷進入核心業務深水區，我國工業企業進入通過新型工業技術和數字化技術實現高質量和低碳化發展目標的發展新階段，5G、云計算等新興技術快速發展，智慧工廠建設需求迅速規模化，傳統實時數據庫的應用系統紛紛優化升級，我國實時數據庫產業正在迎來重大發展機遇。

奇點已來，共赴山海，邁進智慧工廠時代

近年來，隨著國家鼓勵發展實時數據庫等基礎軟件的鼓勵以及數字化轉型、雙碳目標等國策的出臺，國內實時數據庫系統研究和應用不斷深入，國產實時數據庫軟件取得長足進展，其功能和性能在電力、化工、冶金、煙草、軍工、新能源等眾多行業的重大項目中不斷得到驗證，逐步實現了對國外軟件的趕超。

庚頓數據研發的新一代實時數據庫管理系統創新融合了工業數據采集技術、中斷觸發技術、自動化控制技術、內存庫技術、關系庫技術、行列存儲技術、多核并行技術、安全通信技術、高效實時檢索技術等等，在國外壟斷的核心技術領域突破了卡脖子重圍，實現了完全的自主創新，通過用戶共創，完成了大量實踐和長期檢驗，在提高工業數據管理能力的同時，為企業數字化、信息化和智能化做出了重大貢獻。

雖然實時數據庫管理系統屬于核心基礎軟件，但目前大部分國產實時數據庫軟件針對自主可控 CPU和操作系統進行優化不足，軟件在一些功能的技術實現上使用通用但更依賴 CPU計算能力的方法，CPU、IO設備等硬件能力不足。因此，如果想要真正滿足大工業市場海量傳感器數據實時存儲和處理的需求，尤其核電應用等態勢感知、裝備運行狀態監控等高級數據應用領域的特殊需求，目前大部分國產數據庫管理系統還需要更進一步。針對以上問題，以庚頓數據為代表的實時數據庫廠商例近年來不斷突破創新，海量順序和亂序數據的高性能寫入、海量實時和歷史數據的原始及聚合查詢、廣泛適配國產硬件設備和操作系統以及如何實現實時數據庫更高可靠性和安全性等領域均進行了大量深入的研究與創新應用，取得了豐碩的成果和市場回報的同時，也面臨了諸如人才潰乏、應用場景單一、市場發育不良以及市場競爭同質化甚至價格戰等一系列難題。

在數據庫基礎軟件實際開發過程中，姚羽直言，做數據庫這樣的底層基礎軟件，面臨著人才、技術和時間的三重難關，全國乃至全世界做數據庫的廠商寥寥無幾，近幾年在國家的政策支持、需求深入的催化下，資本逐漸介入，數據庫進入風口期，不少新生力量進入賽道，甚至出現了香蕉型數據庫，一些基于國外開源內核代碼的一些偽國產數據庫品牌紛紛問世，看似熱鬧，實則魚龍混雜的國產數據庫市場逐漸形成，導致人才、市場競爭進一步加劇。

姚羽表示，“原來就人才稀缺的數據庫領域，現在更難招到合適的人才。普遍存在的浮躁與急功近利風氣，導致一小部分年輕人不能專注專心，這些因素對于基礎軟件研發和應用十分不利。而底層基礎軟件研發非常需要長期的技術沉淀和創新，實時數據庫背后涉及到工業技術與信息技術的深度融合，包括工業控制技術、數據存儲技術、壓縮技術、多索引技術、超大內存管理技術、數據聚合技術、中斷技術、安全機制技術、軟硬融合技術等眾多核心技術，因此需要一定數量的復合型人才才能支撐工業實時數據庫的技術創新與產品應用，而這一點或將導致實時數據庫領域在一段時期內很難實現質的突破。”

而這些原因，正是庚頓數據獲得專精特新認證的核心原因。“既然我們的第一代創業團隊選擇了最具挑戰性的賽道，在最難的地方持續投入精力，作為第二代團隊的帶領者，我愿意接過薪火，堅持我們的長期主義信念，象龜兔賽跑的烏龜那樣，鍥而不舍，做時間的朋友，潛心用時間和用戶共創，持續打磨產品，為用戶創新價值。”

“做工業軟件不能閉門造車，所有工業軟件都是在真實的用戶數據和真實的工業場景中迭代成長的，用戶提出的看似苛刻的技術要求，都是工業軟件創新發展的營養和沃土。與同類軟件相比，庚頓數據旗下的所有實時數據庫都經過了大量的客戶驗證，在近千家企業穩定運行10年以上，庚頓數據的產品不是研發人員在辦公室里敲代碼寫出來的，而是在應用現場不斷完善和優化的，是大量用戶用出來的。這是庚頓實時數據庫能夠進入航空母艦、衛星發射、大型船舶等高端領域眾多嚴苛的場景的根本原因。”

截至目前，庚頓數據的實時數據采集、存儲及可視化產品及解決方案已經廣泛應用于電網、火電、風電、光電、水電、儲能以及石油石化、軌道交通、車聯網、醫療、軍工、航天等重資產、重安全行業領域，涉及數字化運營、先進控制、智慧節能、智慧環保、節能降碳、智能制造、智慧安監、質量管理等眾多場景，裝機量超過1000臺套，管理超過2.6億傳感測點，擁有合作伙伴超過2000家。

對大型工業企業而言，精準、快速掌握數字化轉型進程中產生的各種數據和信息，可以進一步保障生產穩定、業務優化、設備健康和能耗降低，而這些正是企業獲得高質量發展的關鍵驅動力。充分發掘工業數據價值的企業，才能最大限度釋放工業數據生產力，幫助工業用戶在激烈的市場競爭中搶占主動、獲得先機。

隨著5G技術、高性能電池技術的發展和低成本傳感器的普及，工業數據呈現爆炸式增長，流程工業的工業數據資源日益豐富，但企業對數據的掌握和應用沒有跟上數據增長的速度，大部分工業數據并沒有得到有效的共享和利用，數據收集和整理的時間占比過大，真正被發掘并運用到企業的日常運營中的數據不到三分之一。因此，流程工業迫切需要海量工業數據的整體解決方案，更加高效地、精準地、實時地采集需要的工業數據，同時對這些數據進行整合分析并及時共享給各業務部分的數據使用方，以期創造更新的增長極。工業實時數據已然成為現代流程工業數字化轉型的核心，真正實現工業數據的采集、存儲并幫助建立工業數據分析和應用平臺挖掘工業數據價值，成為驅動實時數據庫行業面臨的挑戰和機遇。

實時數據庫開發的理念是為了實現工業監控及工業數據分析應用，其數據讀取以及存儲壓縮能力作為核心功能一直在升級迭代。為滿足工業企業更高標準要求，突破原有應用場景限制，開辟新的增量市場，實時數據庫廠商需要在技術層面上需要實現更多種信息技術的深度融合，尤其要和邊緣計算結合互補；為了降低企業應用難度，提升使用感受，需要高度統一協議接口，進一步提高系統一體化水平。

流水爭先，滔滔不絕，專精特新向未來

2022年，庚頓數據獲得專精特新企業認證。“事實上2020年下半年庚頓數據就已經符合專精特新的條件了，但當時不了解專精特新的意義”。在姚羽看來，“專”是指從普世化向專業化轉型，把“萬金油”做成“特效藥”，把“綜合醫院”做成“�？崎T診”，然后整合內外部資源，深入了解細分行業的業務，形成專業領域的解決方案，比如在能源電力、國防軍工等領域打造細分賽道上專業化的解決方案。“精”是指在產品上精益求精，深耕細作，不滿足于做通用產品，重點打造需要長時間積累才能形成的核心能力。“特”是指找準夾縫市場，做出自己的專業特色，實現與業內龍頭企業差異化競爭和戰略補位，實現互補優勢，絕不人云亦云。“新”是指通過挖掘新需求，引進更先進的技術，創新商業模式，通過變革創新來提升整體組織效能。

“專精特新認證，從市場的角度上講，可能會為庚頓數據這類在某個細分領域深耕多年的企業帶來更多的市場機遇，但同時更是對庚頓數據進一步專注于專業化、特色化的一種高度肯定和激勵”，姚羽表示，“專精特新跟高新認證對于庚頓數據而言，意義重大。庚頓數據2008年獲得高新技術企業的資質，至今已經連續15年保持這一身份，充分證明庚頓數據在研發投入的成果和決心。”

但相較于高新認證，專精特新更細分化和深入化，對于庚頓數據目前以及未來的發展更具有指導性和鞭策力。 姚羽表示，未來10年，庚頓數據將會繼續深耕傳感設備數據處理領域，打造更堅實的技術底座，提升產品的核心能力和價值，真正解決用戶面臨的核心痛點問題。同時庚頓數據也會繼續圍繞數據價值要素進行布局，建立生態圈，聯合合作伙伴共同豐富應用場景。姚羽透露，2022年年初，庚頓數據專門成立了數據應用組，未來將利用專業的模型和算法，幫助客戶基于實時數據和歷史數據進行深度挖掘和分析，為用戶提供更大的數據價值，幫助用戶更好地利用數據要素和數據資源，為流程工業及離散工業的生產運營、設備管理、降本增效以及低碳化、高質量發展提供更有力的數據支撐。

隨著大數據時代的來臨，數據成為企業的重要戰略資源，數據的隱私性和安全性是企業在選擇實時數據庫時的重要考量因素。特別是工業數據，具有其他行業不具備的特征。與互聯網大數據不同，工業數據規模龐大，數據質量高， 數據價值密度高，對企業而言具有絕對的商業價值。海外產品靈活性不足及數據隱私兩個主要驅動因素暗示著國產化替代浪潮的到來。在保證數據安全的前提下使用性能優秀、維護便捷、成本更低、接口協議更開放的產品是每一個理性的中國企業都會做的選擇，本土化產品的迅速崛起讓中國企業看到了新方向。

工業實時數據庫在生產線的運行時間可長達十數年，是企業實時系統的核心構成。在初期選擇階段企業會進行再三考量，安裝使用后不會輕易更換。替換周期長、成本高或造成未來市場產生頭部效應。對實時數據庫有迫切需求的更多是中大型工業企業，產品應用一步到位和可持續運行是首要考量因素。實時數據庫未來的市場將屬于擁有絕對產品競爭力的優秀企業。

工業實時數據庫是典型的長期主義市場，爬坡周期長，產品成熟慢，用戶共創程度高，成熟穩定性要求高，需要不斷優化調節和歲月的沉淀。“流水要爭先，也要爭滔滔不絕”，對于中國國產實時數據庫的未來，姚羽以及他帶領下的庚頓數據，創造另一番未來之勢已然明顯。