土地指标交易平台(Td指标不准)

2023-06-12 12:26分类：新股投资阅读：

2022年8月10日，内蒙古自治区自然资源厅印发的《土地综合整治和规划建设用地规模指标统筹管理办法》提出：规划建设用地规模指标可以交易。

什么是规划建设用地规模指标？

规划建设用地规模指标，是指在国土空间总体规划实施期内，各地在满足自身发展需求的前提下，通过节约集约用地、提高土地利用效率等方式，节余的可供跨行政区域调剂使用的规划建设用地规模。

交易价格是多少？

规划建设用地规模指标按每亩50万元确定交易指导价，成交价不得低于指导价。

需要调规吗？

涉及规划规模指标交易的，需交易双方盟市、旗县（市、区）人民政府按法定程序进行国土空间规划修改审批，并及时报自然资源厅备案。

指标收益如何分配和使用？

指标交易后，由自治区财政按比例确定统筹指标收益分配。规划建设用地规模指标收益按80%的比例返还被统筹旗县（市、区）。规划建设指标收益主要用于土地综合整治、城镇基础设施建设等。

未交易怎么办？

规划建设用地规模指标超过1年未交易的，可按地方需求原渠道划转至被统筹旗县（市、区）

一

政策梳理

2010年5月，国务院出台《关于鼓励和引导民间投资健康发展的若干意见》提出：“鼓励民间资本参与土地整治”，“积极引导民间资本通过招标投标形式参与土地整理、复垦等工程建设”，这为社会资本参与土地整治类项目明确了政策指向，之后，相继出台了一系列相关的政策法规，政策梳理如下：

《中共中央国务院关于打赢脱贫攻坚战的决定》（中发〔2015〕34号)：“利用城乡建设用地增减挂钩政策支持易地扶贫搬迁、在扶贫开发中推广政府与社会资本合作、政府购买服务等模式。”

《中共中央国务院关于落实发展新理念加快农业现代化实现全面小康目标的若干意见》（中发〔2016〕1号）:“探索将通过土地整治增加的耕地作为占补平衡补充耕地的指标，按照谁投入、谁受益的原则返还指标交易收益。”

《中共中央国务院关于深入推进农业供给侧结构性改革加快培育农业农村发展新动能的若干意见》（中发〔2017〕1号）：“允许通过土地整治增加的耕地作为占补平衡补充耕地的指标在省域内调剂，按规定或合同约定取得指标调剂收益。”

《中共中央国务院关于加强耕地保护和改进占补平衡的意见》（中发〔2017〕4号）：“充分发挥财政资金作用，鼓励采取政府和社会资本合作（PPP）模式、以奖代补等方式，引导农村集体经济组织、农民和新型农业经营主体等，根据土地整治规划投资或参与土地整治项目，多渠道落实补充耕地任务。”

《国土资源部关于改进管理方式切实落实耕地占补平衡的通知》（国土资规〔2017〕13号）：“对于耕地开垦费、各级政府财政投入以及社会资本、金融资本等各类资金投入所补充和改造的耕地，国土资源主管部门组织实施的土地整治、高标准农田建设和其他部门组织实施的高标准农田建设所补充和改造的耕地，以及经省级国土资源主管部门组织认定的城乡建设用地增减挂钩和历史遗留工矿废弃地复垦形成的新增耕地节余部分，均可纳入补充耕地管理，用于耕地占补平衡。”

“各地要统筹使用好各部门资金，充分发挥引导和杠杆作用，积极创新实施方式，吸引社会资本、金融资本等参与土地整治和高标准农田建设，鼓励农村集体经济组织和农户投工投劳，加大补充耕地资金和人力投入，获取合理的土地收益。”

《河南省开展全域国土综合整治助推乡村振兴战略实施工作方案》（2019）：“充分发挥省国土资源投融资平台引领作用，带动社会资本参与全域国土综合整治。”

《国务院办公厅关于鼓励和支持社会资本参与生态保护修复的意见》国办发〔2021〕40号：“鼓励和支持社会资本参与生态保护修复项目投资、设计、修复、管护等全过程，围绕生态保护修复开展生态产品开发、产业发展、科技创新、技术服务等活动，对区域生态保护修复进行全生命周期运营管护。生态保护修复项目重点领域包含农田生态系统保护修复，主要针对生态功能减弱、生物多样性减少、开发利用与生态保护矛盾突出的农田生态系统，开展全域土地综合整治，实施农用地整理、建设用地整理、乡村生态保护修复、土地复垦、生物多样性保护等，改善农田生境和条件。”

二

研究背景

随着社会资本参与土地整治类项目范围不断扩大，土地指标交易途径不断扩展，指标从省内流转再到国家统筹等政策红利不断释放，将有更多的社会资本参与到全域土地综合整治项目中。

社会资本参与全域土地综合整治项目，对于增加土地效益和改善项目周边生态环境具有重要作用，但社会资本更看重的是项目投资收益，能否及时收回投资成本及合理利润是社会资本投资项目的重中之重。政府投资与社会资本在全域土地综合整治项目的收益机制不尽相同，若不能构建合理的项目回报机制，实现资金投入的合理回报，则无法吸引到社会资本进入。因此，要推动社会资本参与全域土地综合整治项目，开展农业产业化项目运作，核心问题是在于如何科学合理的分配项目收益。

三

投资模式

全域土地综合整治项目通过引入社会资本，政府由项目实施者向监管者发生转变，社会资本也通过发挥自身优势，承担项目投资、建设、运营等职能，具体分工如下：

政府方负责制定相关政策、解决项目实施中的协调问题，管控新增耕地指标交易的收益分配等决策项目重大事项。

社会资本主要负责项目区域范围内土地整治项目的实施，含踏勘、立项、实施、验收、报备等；支付项目建设成本、财务成本及管理成本等成本，获得通过处置分成的新增耕地指标作为投资收益；并承担项目融资、建设、运营及不可抗力造成的风险。

2018年，《山西省人民办公厅关于鼓励社会资本参与土地整治的指导意见》提出，要充分发挥市场作用，以政府资金为引导，鼓励采取政府和社会资本合作（PPP)模式，委托代建、先建后补等方式，引导农村集体经济组织、农民、新型农业经营主体、工商资本、土地整治专业机构等依据土地利用总体规划、土地整治规划等相关规划和有关规定，规范有序投资或参与土地整治项目。

一是政府和社会资本合作（PPP）模式。具体实施参照PPP项目管理有关规定。

二是委托代建模式。由市、县政府公开择优选定一个专业化管理单位作为“代建人”，由代建人代行项目业主的职能，负责控制土地整治项目的投资、质量和工期，在项目完成移交后收取相应代建管理费。

三是先建后补模式。农村集体经济组织、农民合作组织及涉农扶持企业等以行政村为单元实施投资总额在50万元以内的土地整治项目，可以自筹资金、自主实施、先建后补。社会资本参与的土地整治项目完成验收合格后，由市、县政府按照合同约定支付项目各项款项或给予一定补助资金。

除以上三种模式外，全域土地综合整治项目也可采取F+EPC模式、特许经营模式。

F+EPC模式。政府授权国有企业负责全域土地整治项目的投资、建设、运营管护等工作，同时允许其选择具有土地整治能力的投资人或者资金方与土地整治工程总承包方组建联合体等进行合作的方式整合社会资源参与项目。

特许经营模式。政府采用竞争方式公开采购社会投资人，通过政府授权，城投公司与投资人合资成立项目公司，负责土地整治项目的投资、建设及运营管护。

以上模式为全域土地综合整治项目的常见投资合作模式，地方政府可根据项目自身特点，选择合适的合作模式推进项目的投资落地。

四

收益来源

社会资本参与全域土地综合整治项目的收益来源，取决于政府对土地整治后的增值收益进行合理分配。土地整理阶段，收益主要分为两大类：一是粮食增产收益；一是项目内新增加的土地指标交易收益。
农用地整治可以带来耕地面积的增加和质量的提高，从而提高产量，增加粮食收益。但粮食增加收益与项目投资相差甚远，并且存在不确定性，因此社会资本基本不寄希望于通过粮食产能的提升来获得收益回报。

《中共中央国务院关于落实发展新理念加快农业现代化实现全面小康目标的若干意见》（中发〔2016〕1号）:“探索将通过土地整治增加的耕地作为占补平衡补充耕地的指标，按照谁投入、谁受益的原则返还指标交易收益。”通过项目新增土地指标交易获得项目回报，能够使社会资本快速收回投资成本及合理利润。因此，项目区内新增加的土地指标交易收益成为全域土地整治项目的主要收益来源。

五

回报机制

通过土地整理可获得土地指标，土地指标交易收益作为项目的投资回报。社会资本参与土地整理类项目的常见的回报分配方式有以下几种：

01 固定指标单价

固定指标单价指在政府指导限价下经招标形成的指标单价乘以项目验收后产生的土地指标数额确定社会投资方收益。

此种方式与项目投资成本无直接关系，不管投资成本高于或低于指标回购价格，政府均以固定价格回购社会资本实施土地整治项目补充的指标。指标收益一般与耕地质量、指标数量等有关。

《山西省耕地开发周转基金管理暂行办法》（晋国土资发〔2015〕144号）约定：“跨县域易地使用补充耕地指标费用标准，初步确定指标回购金额为：12等级1万元/亩；11等级1.25万元/亩；10等级1.5万元/亩；9等级2万元/亩；8等级以上2.5万元/亩。”

02 固定投资回报率

固定投资回报率是指政府与社会资本约定一个投资限额和一个固定的投资回报率。

当项目完成土地指标交易后，政府从土地指标交易收益中返还社会资本的投资成本，并按约定的的投资回报率给予相应的投资回报。这种模式的投资收益主要跟项目投资额度有关，投资额度越大，收益越大。社会资本会倾向于让政府尽可能增加认定投资额以扩大收益，存在较大的操作漏洞。

山西省忻州市人民政府《关于社会投资耕地开发项目的实施意见》对于指标收益进行明确约定：各地应按照因地制宜、有利于引导社会资金参与耕地开发和促进农业生产发展的原则，综合考虑民间资本投资项目的建设投入、运营成本、利润回报及银行贷款利息，在签订开发造地项目实施合同时，灵活、合理地确定指标价格标准。政府根据建设用地需求，从已备案的项目中提取一定比例的指标，用于保障市、县两级政府基础设施和公共事业及重点项目建设。指标使用后一个月内，由财政按照项目实际总投资（项目总投资以项目审计报告最终审计结果为准）+项目实际总投资的5%支付投资人土地开发资金。

市、县不使用的指标在交易市场对外交易，交易收益入财政相应科目。指标交易收益到账一个月内由财政按照项目实际总投资（以审计报告最终审计结果为准）+交易利润的15%的比例（最多不超过项目实际总投资的35%）支付投资人土地开发资金。

03 利润奖励分配

该模式下，政府将部分土地指标收益除弥补投资成本外，并给予一定的利润奖励。利润奖励将与投入成本、交易价格挂钩，从而确定一个利润分配比率，能够很好的约束社会资控制成本。如可设置利润分配比例=(指标交易收益-投资成本）*（1-投资成本/指标交易收益）。

《襄汾县鼓励和引导民间资本投资开发造地建设项目管理办法（暂行）的通知》关于收益分配作出如下约定：“土地整理项目可按照项目实际成本支出+合理比例利润模式，除支付项目投资人实际支出成本外，再给予相应的利润奖励。利润奖励的具体计算公式为：利润奖励=（指标交易价格-实际支出成本）*（1-实际支出成本/指标交易价格）。采取此模式时，项目的实际支出成本由县政府委托确定的审计部门出具的项目审计报告为准。若实际支出成本大于指标交易价格，县政府将不予回购。”

04 指标收益分成

项目土地指标实现收益后，政府与社会资本按一定比例进行收益分配，分配比例一般由社会资本与政府方协商确定。社会资本也可与政府相关方成立合资公司按照股权比例进行收益分配。

待项目形成指标收益后，社会资本方按照相应的比例获得收益，这种模式具有高风险、高收益的特征，也是目前比较主流的分配方式。

政府在采用指标收益分成模式时，可根据项目实际情况优化分配机制。如设定相应的土地指标基准价格，当土地指标累计收益覆盖投资成本及合理利润之前，指标收益归社会资本方所有；当土地指标累计收益覆盖投资成本及合理利润之后，基准价格部分收益归政府所有，超额部分收益由政府与社会资本按照约定比例进行分配。

六

存在问题

01 缺乏统一标准

由于目前国家对于社会资本参与全域国土空间整治项目的投资收益的确定并无明确的政策约定，大部分项目正处于探索期，投资回报模式主要由社会资本方与政府方协商确定。缺乏统一的标准，就造成各地社会资本参与全域国土空间整治项目的回报模式千差万别。

02 投资回报率差异较大

由于固定指标单价模式和简单的收益分成模式未与项目投资额挂钩，指标收益按照固定价格回购或者按照一定比例分配均可能会造成社会资本的投资回报率偏高；利润奖励模式和优化后的收益分成模式均与指标交易价格和投资成本挂钩，投资回报率趋于合理。

03 指标收益的不确定性

全域土地综合整治项目主要收益来源为土地指标交易收益，指标能否按时按量交易直接影响项目的收益情况，指标交易周期长短就成为影响回收投资成本的关键性因素。因此，社会资本方应与政府约定相应的指标交易期限，如不能按相应的时间节点实现相应的土地指标收益，政府应调整相应利润分配比例，或将项目区外其他存量土地指标交易收益用于本项目中，以满足社会资本方的投资回报。

作者：大数据模型

本篇文章出自 2022 年“用 TDengine，写 TDengine”征文投稿活动。

因为工作的关系，最近几年我接触到过各种国产数据库，唯独对 TDengine 念念不忘。在众多数据库中，TiDB 一枝独秀，OceanBase 出身名门世家，openGauss 有华为撑腰，只有 TDengine 给人有一种草莽出英雄的感觉；在开发上，TiDB 借用了 rocksDB 的性能，openGauss 是基于 postgreSQL9.2.4 开发的，即使 OceanBase 也是基于内部应用需求开始打造的，只有 TDengine 不依赖任何开源或第三方软件自研而成。而且它不是一款通用型的数据库，剑走偏锋，它有自己独特的社会应用场景，主要为工业网服务。

基于对 TDengine 的定义和理解，笔者将会在本篇文章中从 TDengine 能解决什么问题、它的优势与亮点、它与其它数据库的区别等维度展开详述，希望能帮助到对 TDengine 感兴趣的小伙伴。

“区别于通用数据库，TDengine 抛掉无用包袱”

数据库想要完成出色的的读写，最核心的能力就是索引，一般数据库产品都具备正向索引能力。所谓正向索引就是通过文档记录里面的标识符为关键字，通过关键标识符不再需要进行全盘扫描。虽然 B树索引、哈希索引、位图索引有区别，但是大方向都属于正向索引。

除了正向索引，还有反向索引【也称倒排索引】，反向索引主要用于全文检索，例如 ElasticSearch，大多数据库都是正向索引。TDengine 也是使用正向索引，它的特别之处是标识符肯定包含时间戳，再加上一个维度指标数据，构成一个对数据值明确的描述——某个时间某个指标对象的数据值是多少。

从数据组织的存储引擎来看，数据库底层可以分为 B树机制、LSM 机制，两种机制没有最好，各有各的优点和缺点：

B树最大好处在于它对数据持续高涨读性能的处理，即使数据量级增大，它的读也没有放大。奥秘在于对数据进行终极持久存储时，B树是以有序有规律的数据结构保存在硬盘上的。这样随着数据越来越大，它依然保持有序有规律的特性，面对成千上万的读操作，都可以遵循条件运行，减少或避免读放大的行为。

与 B树机制截然相反，LSM 机制则是减少避免了写放大。LSM 机制充分利用了内存，在内存里面开辟了一个空间，写数据优先往内存里放，写进去直接返回用户成功，而不是像 B树那样写一个，我要找出谁比我大谁比我小，只要内存有够，就直接往内存里面填就好，当内存达到一定的阈值，将内存中的数据以批量、顺序的方式一次写入硬盘上，内存则重置清零再服务新的写要求。

传统数据库 MySQL、Oracle 使用的是 B树机制，而 TiDB、OceanBae 使用的是优化后的 LSM 机制，而 TDengine 使用的是 B树 + LSM 机制的方式，其中 B树存储的是元数据【主要是时间戳+指标数据】，LSM 机制存储的是具体的数据，元数据以有序表结构方式进行存储，而具体数据则是以追加的方式写入，这样即避免了读话大和写放大。

一般来说，OLTP 产品为了提升并发控制的性能，必定会有写时复制或者 MVCC 的功能选项，写时复制与 MVCC 虽然保障了数据的一致性，但是带来更多的 IO 负担。TDengine 不需要对数据进行修改，所以不需要考虑数据一致性的问题，数据是以有序的规律并追加的形式写进去的，因为只有读和写，所以也不需要锁保护，抛掉一些无用的包袱，可以集中优化其它地方，例如列式表。

业界通用数据库针对各种业务都会有行式表、列式表甚至完全的内存库，对于具体的数据存储 TDengine 使用完全列式存储在硬盘，而维度指标则行式保存在内存中。因为 TDengine 面对的是机器的数据，机器 24 小时工作精确到每个毫秒都在产生数据，为了存储更多的数据，所以 TDengine 用上行列并存、用途分离的方式。

一般来说，数据库里面每一行的文档记录都是非常重要的，即使这行记录信息无关交易，只是一个用户的基本信息，那它的价值密度也十分高。但时序数据库（Time Series Database）不同，单行文档记录价值密度低，因为 1 秒可以产生 1 万条记录，必须要把数据聚合汇总起来才能体现数据的价值。快速并有效聚合普通数据使之变成价值密度高的数据，这个也是时序数据库区别于其它数据库的一个重要的特征。

TDengine目前提供了三个版本的产品：社区版，企业版以及云版本，以满足市场的需求和个人开发者的需求。

“拆解时序数据库，几大产品特点分析”

从技术上区分定位，TDengine 是专注时间序列领域的一个分布式的海量数据分析平台。它的竞争对手可以分为直接竞争对手和间接竞争对手，间接竞争对手有国内的 TiDB、OceanBase、GaussDB 以及国外的 Oracle、MySQL 等等，虽然它们在综合技术维度上与 TDengine 没有对标，但是分析上只要是使用时间戳，与时间序列有关系，这里就有 TDengine 的用武之地。与 TDengine 构成直接竞争的对手有 Druid、OpenTSDB、InfluxDB，他们都是时间序列分析的前辈。

Druid 是一个分布式系统，采用 Lambda 架构，有利于充分利用内存，也会把历史数据保存到硬盘上，按一定的时间粒度对数据进行聚合，实时处理和批处理数据解耦分开。实时处理面向写多读少的场景，主要是以流方式处理增量数据，批处理面向读多写少的场景，主要是以此方式处理离线数据。Druid 依赖 Hadoop，集群中采用 share nothing 的架构，各个节点都有自己的计算和存储能力，整个系统通过 Zookeeper 进行协调。为了提高计算性能，其会采用近似计算方法包括 HyperLoglog、DataSketches 的一些基数计算。

OpenTSDB 是一个开源的时序数据库，支持存储数千亿的数据点，并提供精确的查询，采用 Java 语言编写，通过基于 HBase 的存储实现横向扩展，OpenTSDB 广泛用于服务器的监控和度量，包括网络和服务器、传感器、IoT、金融数据的实时监控领域。OpenTSDB 在设计思路上是利用 HBase 的 key 去存储一些 tag 信息，将同一个小时数据放在一行存储，以此提高查询速度。OpenTSDB 通过预先定义好维度 tag 等，采用精巧的数据组织形式放在 HBase 里面，通过 HBase 的 keyRange 可以进行快速查询，但是在任意维度的组织查询下，OpenTSDB的效率会降低。

InfluxDB 是一款非常流行的时序数据库，采用 Go 语言开发，社区非常活跃，技术特点支持任意数量的列，去模式化，集成了数据采集、存储和可视化存储，使用高压缩比的算法支持高效存储，采用 TIME SERIES MERGE TREE 的内部存储引擎，支持与 SQL 类似的语言（2.0 版本不再支持）。

时间序列的业务背景，在 OLAP 场景中一般会进行预聚合来减少数据量，影响预聚合主要因素可以汇总如下：

维度指标的个数
维度指标的基数
维度指标组合程度
时间维度指标的粗粒度和细粒度

为了实现高效的预聚合，TDengine 的秘诀是超级表，Druid 会提前定义预计算，InfluxDB 也有自己的连续查询方法，只有 HBase 使用时才进行拼接，所以涉及不同的维度指标查询，HBase 会慢一些。

据了解，TDengine 基于 TSBS 的测试报告将于近日出炉，第一期报告针对 InfluxDB 和 TimeScaleDB 进行了详细的性能层面的对比分析，感兴趣的小伙伴最近可以多多关注下公众号的内容。

“放到今天，TDengine 一定是首选”

我对 TDengine 的认识和了解要从过去的项目经验说起，以 2018 年为背景，我给大家讲述一个工业界坏件故障件预测的故事。

某知名集团随着公司业务的快速增长、新工厂的不断增加，各种有价值的数据不能很好的整合、分析与挖掘出它应有的价值。此时公司发展已经进入下一轮“拼”的战略，快速响应与准确预测是业务发展的关键，大数据在其中起到举足轻重的作用，以科学的分析手法整合各系统数据、推动工厂制造智能化发展，成为一件迫在眉睫的工作。

当前工厂生产过程中出现了同一种特殊问题的 glass id，glass 的品质由于各种原因是参差不齐的，甚至会有品质异常的 glass。这些异常 glass 在检测过程中，是无法检测出异常原因的，如果无法快速定位出异常原因，就会造成更多的异常 glass，严重影响生产。应对的具体手段包括：

通过品质异常的 glass，找到产生此异常的相关性因子。如：机台、物料、载具、参数等。
异常 glass 侦测预警，通过对产生品质异常的因子进行数学建模，预测出偏离正常范围的异常玻璃，提前预警。
分析 glass 的特征值与特征值之间的关联关系，并建立预测模型，提前预测出 glass 的特征值。
分析 glass 相关的电压、电阻、电流、温度、湿度影响。

很明显这是数据挖掘的项目，要分析以上 glass 在生产过程中的环境信息、检测机台资料、量测机台资料、制程参数信息，以及 FDC、OEE 系统的数据，才能找出产生这种问题的原因。第一步是数据收集整合，第二步是数据探索，第三步是模型调校——找出可能性、影响最大的因素的特征因素，第四步是投入生产验证，通过 spark ml 提供预测动力。

当时的技术栈用的是 CDH，首先要通过 Kafka 采集数据，Spark对接 Kafka 进行初步计算去噪并汇总到 Hadoop 里面，以 parquet 的格式保存，如果需要进一步的加工，就通过 impala 进行。这样每天挂起 N 个任务，不停的调度计算。

CDH Hadoop 虽然无法做到实时数据分析，但是也还能做些事，聊胜于无，就继续用着。当时这个坏件故障件预测项目有以下痛点，主要是及时性、有效性、准确性的问题：

难以满足用户需求，某些机器数据的聚合计算需要第二天才能出结果，甚至更多的时间才能出来。
经济成本的费用较高，CPU、磁盘、网络都在一个高段的使用状态，针对越来越多的数据需要投入新机器。
维护成本高，你需要维护 Hadoop 所有的机器，各种 HBase、Spark、Zookeeper、HDFS 之类，不但对工程师要求高，而且工作量巨大。
低质量数据，因为数据流程或者错误的逻辑整合，导致机器传感器聚合后数据模型无法正常使用。
无法做到实时监测，机器数据作为宝贵的自变量因素无法及时传输并进行计算，自然会影响因变量。

笔者经历了这个项目，知道这个坏件故障预测与时间序列有紧密的关系。时至今日，时间序列分析也是重要的数据分析技术，尤其面对季节性、周期性变化数据时，传统的回归拟合技术难以奏效，这时就需要复杂的时间序列模型，以时间为特征作为抓手点。这样即使你不太懂业务的前提下，也可以进行数据挖掘的工作。

那这个项目与 TDengine 有什么关系呢？实际上，这个项目并没有用上 TDengine，后来集团搭建了一个 Hadoop集群试点，这次居然用了 HDP，理由很简单，因为 HDP 默认搭载了时序数据库 Druid。

当时技术负责人认为坏件故障预测模型的数据库基座应该是时序数据库，而不是 Hadoop 不停的进行数据采集、数据转换以及各种批计算，通过时序数据库不但可以实时计算，而且输出的数据质量高。至于选择哪个时序数据库，彼时考虑平稳过渡替换以及学习成本综合因素后他们选择了 Druid。

但当时是 2017 年，TDengine 也还没有面世，如果放到今天，TDengine 必定是选型考虑的首选。

要知道，TDengine 的优势相对 Druid 要多了去了，首先 Druid 不是一个经过开源版本 1.00 正式发布的软件，虽然发展多年，直至 HDP 与 CDH 两家公司融合，HDP 搭配的 Druid 也不是 1.00 版；其次 Druid 依赖 Hadoop，动辄就使用大量的资源以及各种复杂的 Hadoop 组件，最后 Druid 只提供 json 的方式，对传统的 DBA 使用十分不友好。

TDengine 有一个我认为很秀的功能，就是它的超级表的跨指标维度建模思想，目前它仅用于自由组合维度指标，拼接不同的时间粒度进行聚合。在我看来，将来应用于时间序列机器学习模型也会是它的一个亮点，在数据建模方面，针对工厂的设施、设备、机床、机房、车间、测台等必须要做高效准确的定义。我们进行项目规划建设时，都会做大量的数据治理工作，但是在具体实施工作上，还是要使用这些传统工具和技术。TDengine 可以有效汇集各种机器数据源，并且能够高质量的提炼，这个是过去的时序数据产品所不具备的。

“是提速，更是赋能”

中国有句话叫做“长江后浪推前浪，一代新人胜旧人”，IT 世界千变万化，如果你和我一样，一直在关注着 TDengine，就会发现，它这几年崛起的非常迅速。去年 TDengine 推出 3.0 版本，新版本升级成为了一款真正的云原生时序数据库，优化了流计算功能，而且还重新设计了计算引擎，优化工程师对 SQL 的使用，另外增加了 taosX，利用自己的数据订阅功能来解决增量备份、异地容灾，更加方便了企业应用。我对 TDengine 未来的期望是，希望它增加库内机器学习函数，增加 ARIMA 模型、MA 模型等时间相关功能，TDengine 的未来是一个智能学习时间序列数据库，对工业 4. 0 来说不仅是提速，更是赋能。

点击了解更多 TDengine Database 的具体细节。

作者：Kate 来源：son-video
Lyngdorf TDAI-1120拥有丰富的连接方式，通过AirPlay 2认证并内置Chromecast，Lyngdorf TDAI-1120可以轻松地从智能手机、平板电脑或计算机无线传输音乐。兼容Spotify Connect，拥有网络收音机功能，通过Roon Ready认证，它既可以播放存储在USB接口的U盘或硬盘中的高清音乐文件，也可以访问本地局域网中共享的串流媒体文件。当然，它的领先功能还有无线蓝牙连接，以及兼容CEC的HDMI ARC接口，用于接驳4K/8K超高清电视。

Lyngdorf TDAI-1120在8欧姆下可以提供2 x 60W的输出功率，4欧姆下翻倍至120W。因此，它可以较为完善地驱动市场上绝大多数紧凑型扬声器以及部分落地式扬声器。

值得一提的是，TDAI-1120内置了Lyngdorf 专利RoomPerfect声学校正技术。它配有麦克风和支架，可让用户根据房间的声学特性校准扬声器，从而呈现更为精准的声音。

关于品牌

Peter Lyngdorf于1975年以音频设备经销商的身份开始了他作为发烧友企业家的职业生涯，之后于1980年建立了自己的连锁店，名为HiFi Klubben。专门销售高保真音响和配套视频显示设备，目前，商店网络已扩展到丹麦、挪威、瑞典、荷兰和德国。

1983年，Peter Lyngdorf 创立了DALI（Danish Audiophile Loudspeaker Industries），其目标是设计能够以具有竞争力的价格提供自然和忠实声音的扬声器和放大器。DALI公司很快就取得了成功，其品牌影响力也在高保真音响界声名鹊起。

对美国品牌Snell Acoustics（1989年7月至1996年9月完全由 Lyngdorf 拥有）和NAD Electronics（1991年10月至1997年5月完全由 Lyngdorf 拥有）的收购让Peter Lyngdorf 意识到探索音频技术极限的必要性。因此，由Snell Acoustics的创始人Kevin Voecks开发的声学校正技术在1992年的消费电子展上展出。1997年对丹麦初创公司Toccata Technology的投资，即EQUIBIT技术的创造者，让全数字放大器的开发迎来了最辉煌的千禧年。

2005 年创建Lyngdorf公司，致力于将最有效的发烧友声音校正系统集成到其数字放大器中。目标是借助数字信号处理 (DSP) 技术，通过测量扬声器所在房间的声学特性，从而获得当前使用环境中的最佳声音效果。

可以说Lyngdorf RoomPerfect声学校正技术是专为在未经声学优化的房间内聆听音乐，或声学处理并不理想的发烧友而设计。我们今天评测的 Lyngdorf TDAI-1120多功能放大器就是采用了这种技术，也是Lyngdorf目前最具关注的一款放大器产品。

包装和配件

Lyngdorf TDAI-1120随机附带电源线、用户手册、快速入门指南和用于扬声器声学校准的麦克风。声学校准套装中还带有一根8米长的XLR连接线和一个伸缩支架。

虽然遥控器并不是随机配备，但它在移动端的APP控制程序可以很方便地进行所有功能设置及调整。

设计

TDAI-1120放大器非常紧凑，只有30厘米宽、10厘米高和26厘米深。它的金属机身采用哑光黑色涂层，简洁的前面板分为两部分：右侧是控制界面，带有电源/待机按钮、信号源选择和音量电位器。左侧是功能显示屏，黑色背景上使用白色图文和字符。

屏幕仅显示选定的源，音量电平由音量旋钮周围的发光环指示。在移动端APP控制程序中可以清楚地看到音量级别。

功能

TDAI-1120兼容多种无线音频流协议，无论是通过有线以太网还是WiFi连接到本地网络，使其拥有非常广泛的功能性。首先，它支持Spotify Connect ，作为一种常见的在线流媒体音乐服务平台，它的使用便捷，音质出色，一旦曲目或播放列表开始播放，智能手机就可以退出软件。即使关闭手机，播放也会继续。

这款Lyngdorf放大器还包括一个Chromecast模块，它允许用户从智能手机或Android平板电脑以网络串流的形式传输任何音频应用程序。因此支持Deezer、Qobuz、Tidal、Amazon Music 以及发烧友们喜欢的网络电台。启动相关应用程序，点击屏幕右上角的Google Cast符号，然后选择Lyngdorf放大器作为您的播放设备，即可播放所需的节目。

该功能同样支持iPhone手机和iPad，此外，TDAI-1120还兼容Apple AirPlay 2。

Lyngdorf放大器支持Chromecast和AirPlay 2协议，还允许将集成到一个多房间音频系统中，该系统由兼容的无线扬声器和放大器组成。

再加上Roon Ready认证、USB设备上和通过本地网络 (DLNA/UPnP)的高分辨率音频播放以及蓝牙连接，TDAI-1120绝对是一款连接功能最丰富的功放产品之一。

接口

Lyngdorf TDAI-1120配备了4个数字输入（2个同轴和 2个光纤）、一个RCA模拟输入，以及一个集成RIAA前置放大器的唱机输入。对于拥有一个或多个模拟和数字音频源的用户来说，可以将他们全部连接至TDAI-1120。ARC功能的HDMI接口，用于接驳4K/8K超高清电视。在这种情况下，务必确保电视的音频输出设置为 PCM（放大器不解码 Dolby Digital Plus 或其他影院格式）。它的HDMI CEC协议支持允许用户使用电视遥控器控制播放音量。

RoomPerfect

TDAI-1120放大器的主要优势之一是RoomPerfect房间校准系统，它为用户提供精确的房间声学校正效果。使用随机附带的麦克风，按软件要求在听音室的多个点位进行测量。然后，放大器会自动定义声音的均衡曲线，补偿所需频率范围内的电平差异。

RoomPerfect3技术由一群声学工程师在Peter Lyngdorf的指导下开发，经过二十多年的音频研发才得以完善。这种智能校准系统可识别扬声器的声音特性，并对安装扬声器的房间的声学效果进行特定测量。然后，它会对信号进行校正，让用户享受完美适应听音室的形状、大小和声学特性的声音。同时，扬声器的音质并不受到影响。

RoomPerfect的开发旨在实现高保真度的最佳音乐再现，这是一个比家庭影院要求更高的领域。RoomPerfect系统的独特之处在于它保留了扬声器的本底音色，而不是根据房间声学校正系统规定的目标曲线来改变它。这意味着RoomPerfect的工作方式不同于其他校准解决方案。

RoomPerfect应用程序为用户在房间内放置扬声器时提供了一定的自由度。例如，如果它们靠墙放置，低音将被墙壁物理放大。RoomPerfect可最大程度地纠正这些频率响应缺陷。

Lyngdorf TDAI-1120 规格参数

额定功率：
– 2 x 120W RMS（4 欧姆）
– 2 x 60W RMS（8 欧姆）

最大输出电流：30A

音频参数
频率响应：±0,5dB 从 20 到 20,000Hz
总谐波失真：从 20 到 20,000Hz 最大 0.05%
THD-N 1w/8 欧姆：0.04%
THD-N 1w/4 欧姆：0.04%

产品特点

RoomPerfect
预设均衡器
ICC（样本间剪切校正）
32个可调通道，使用多达8个具有可调增益和Q值的滤波器
媒体播放器
网络电台 (vTuner)
Spotify
Roon ready
内置 Chromecast

DLNA 支持 (uPnP/DLNA)：
– AAC（320 kbps，最大 44.1kHz）
– AIFF（384kHz，最大 16 位）
– ALAC（192kHz，最大 24 位）
– FLAC（192kHz，最大 24 位）
– MP3 （320 kbps，48kHz 和 VBR，最大 48kHz）
– Ogg vorbis（最大 192kHz）
– Wav（192kHz，最大 32 位）
– WMA

AirPlay 2
蓝牙
本地文件播放（USB）
无线连接
蓝牙连接
无线网络 (802.11n)

接口

2 x同轴数字输入（异步，≤192kHz/24 位）
2 x光学数字输入（异步，≤96 kHz/24 位）
1 x HDMI (TV ARC)
1 x唱机输入 (RIAA / 47kOhms 100pF)
1 x 模拟 RCA 输入（最大电平：4.0V = 0dBFS）
1个用于 RoomPerfect 校准的麦克风输入 (XLR)
1 x立体声模拟 RCA 输入（75ohm-最大输出电平 4 Vrms）

配件

RoomPerfect 麦克风
伸缩话筒架
麦克风线（8米）

规格
尺寸（高 x 宽 x 深）：101 x 300 x 260 毫米（包含接线端子）
重量：8公斤
表面处理：哑光黑

配置

在评测中，与Lyngdorf TDAI-1120搭配的是Jean-Marie Reynaud Lunna落地式扬声器，使用带有香蕉头的NorStone Arran MC音箱线连接。信号源是Pioneer UDP-LX500 4K蓝光播放器通过RCA连接至TDAI-1120。

还可以使用有线以太网或WiFi将TDAI-1120放大器连接到本地网络。当选择有线连接时，Lyngdorf 应用程序会在打开时立即检测到放大器，并可立即用于流媒体、音量控制和各种设置。

如果您选择通过WiFi连接到本地网络，则需要在移动设备（手机、平板电脑）中进行配置。如使用 iPhone或iPad，按住功放上的源/静音按钮约5秒钟，直到WiFi符号缓慢闪烁。然后可以在iPhone或iPad的WiFi菜单中检测到TDAI-1120。选择后，只需按照屏幕上的说明进行操作，它就会自动配置。片刻之后，它将能够访问与iPhone或iPad相同的本地网络。

应用程序/网络界面

Lyngdorf应用程序提供对音量设置、音源选择和优化声音的均衡配置文件列表的访问，以及音量设置和源选择。访问更多高级设置并执行RoomPerfect校准，此时需要转到放大器的Web界面，通过单击应用程序主屏幕左上角的齿轮并选择“在浏览器中打开设备”来访问该界面。

Web界面提供了丰富的音频设置，并且支持重命名输入以及启用或禁用HDMI端口上的CEC协议等。

扬声器校准

对于第一次测量，麦克风应放置在听者的位置（皇帝位）并指向扬声器。然后，RoomPerfect 系统将尽可能地评估和保留扬声器的性能，而不是对其进行修改以获得由校正系统确定的声音。测量期间，扬声器会播放一系列声音信号并由麦克风接收。

RoomPerfect软件会对所使用的房间进行声学评估。因此需要多次测量。它是通过将麦克风放置在房间的不同位置和不同的高度来实现，如果系统位于客厅，则不仅限于听众区域。软件则会创建一个房间的三维地图，每次将麦克风放置在不同的位置时，该地图都会变得更加精确。在应用程序中，“房间数据”百分比随着每次新测量而增加。应用程序中可以看到百分比数值的增长，以达到可以保存的状态。

软件可以保存多个聆听位置（皇帝位）计算结果，并且能够随时切换已经保存的数据，以便始终获得最佳声音。

实际听感

无需任何校准的情况下，TDAI-1120即展现出优美的音乐性。它把音乐原本的节奏传递给听者。声场的范围令人印象深刻，出色的立体声效果让我们直接沉浸在音乐的中心。

数字放大器很好地控制了庞大且反应灵敏的低频，它在整个频率范围内均匀地分配能量。乐器听起来很准确，人声表现得也很好。

通过RoomPerfect校准扬声器后，聆听体验的真实感、生动感和宁静感得到了显著改善。声场变得清晰自然，一切都显得更加“明显”和“真实”。低频既丰富又有生机。似乎从人声中揭开了一层薄纱。铙钹听起来更加生动自然。艺术家和乐器之间的亲昵感更加强烈，似乎就在我们面前。

当在应用程序中停用 RoomPerfect 校准，再实时比较差异时，这一点变得更加明显。起初给我们留下深刻印象的声音突然变得不那么丰富和生动了。太离奇了！

例如，在 Melody Gardot 的曲目“From Paris With Love”（Sunset in the Blue – 2020 – Qobuz – Flac 24/96）中，曲目的小提琴更加清晰流畅。可以很容易地识别被拨动的竖琴的每一根弦。铙钹更加细腻和精确。低频被更好地描绘，更丰富并且具有更大的幅度。总的来说，声音更宽敞，一切都更清晰，音乐似乎有更多的呼吸空间。

Balthazar 的“地堡”（Thin Walls – 2015 – Qobuz – 24/44.1）也是如此，一旦激活 RoomPerfect 校正，音乐就会像泉水一般自由地喷涌而来。人声、鼓、贝斯和合成器的清晰度明显提高。音乐也变得更加通透自然，一些之前可能听起来有点混乱的部分也得到了充分的修正。

通过消除或纠正室内不需要的共振和其他声学效果，RoomPerfect 技术恢复了声音原有的平衡、平静、细腻和清晰。

与其他器材的对比

NAD M10

在功能方面，NAD和Lyngdorf放大器几乎不相上下。绝大多数流媒体服务都可以访问，无论是NAD的BluOS应用程序，还是通过Lyngdorf的AirPlay或Chromecast直接访问流媒体应用程序。此外，两款机型都可以添加到多房间音频系统中。

在接口方面，两款放大器也几乎，都可以让用户享受多种模拟和数字信号源，包括HDMI ARC 端口连接电视。

NAD M10放大器的特点是非常紧凑的尺寸和大尺寸彩色触摸屏。它的高输出功率和令人信服的声场，以及提供的充沛能量和音乐质感能力，在我们的测试中留下了深刻的印象。事实证明，Dirac Live声学校正可以有效降低我们测试房间中的低频助波。

售价更贵的NAD M10提供更强大的放大功能，可以为要求非常高的扬声器提供驱动能力，并拥有口碑不错的BluOS应用程序和服务。

Lyngdorf TDAI-1120 放大器虽然没有NAD M10体积紧凑，但依然非常小巧，并且外观设计时尚简约。但它最大的优点是将音乐真实地呈现在听众面前。声场在水平和垂直方向都拥有不错的延伸，RoomPerfect校准提供更自然的声音和更好的清晰度。在这方面，它比NAD更高效，并且在启用RoomPerfect功能的情况下它提供了这个价格范围内无与伦比的音乐细节和透明度。

Naim Uniti Atom

Naim Uniti Atom 有一个大的彩色屏幕，但没有 NAD 的触摸屏功能，因为它拥有一个较大的旋钮控制键。功能和接口部分与Lyngdorf TDAI-1120类似，前提是选择带有 HDMI ARC 连接器的Atom版本，这需要额外支付 250 欧元……

虽然Uniti Atom表面上看上并不强大，但在实际聆听中，Naim能够为大型落地音箱提供充足的能量和控制力。遗憾的是，它并没有房间声学修正功能，这方面与在Lyngdorf 放大器相差甚远。

结论

无论是视觉上还是在音乐的表现上，Lyngdorf TDAI-1120并不是那种过分华丽的放大器。它的设计简单且严谨，而非常准确和宁静的方式再现的音乐是它的特点所在。

在校准扬声器后特点更加明显。RoomPerfect 技术不会改变其原有音色，只是恢复因房间声学问题而丢失的柔和度和清晰度。使用Lyngdorf TDAI-1120，音乐以完美的透明度恢复其自然的活力、能量和平衡。

人们常说，最好的电子产品和最好的扬声器是那些为音乐而腾出空间的产品。这正是我们在聆听 Lyngdorf TDAI-1120 放大器和 Jean-Marie Reynaud Lunna 落地式扬声器时的感受。

凭借 Lyngdorf TDAI-1120，这家丹麦制造商以紧凑而优雅的形式提供了我们对当今高端多功能串流放大器的所有期望：强劲的驱动力、丰富的连接方式和功能。同时搭载强大的扬声器校准系统RoomPerfect，专为优化高保真聆听而设计。你还想要什么呢？

优点：

易用性
优雅精致的外观
透明、丰富和平衡的声音
极其强大的 RoomPerfect 校准

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