构建收益率曲线和期权波动率曲面是金融工程和定量分析的核心环节。它确保了定价的精确性、一致性，并为后续的风险管理和交易决策提供了坚实的基础。一个微小的曲线构建误差，可能会导致数百万甚至数亿的定价偏差或风险误判。​随着市场的发展（如 LIBOR 向 SOFR 的过渡）和产品的复杂化（如结构性产品），构建曲线/曲面的模型和技术也变得日益复杂和重要。

在量化交易、高频数据处理等对延时极致敏感的领域，“微秒之争”直接决定业务竞争力。12月18日晚，“DolphinDB 核心技术解密”系列直播如期开播，聚焦微秒级低延时系统优化主题，由 DolphinDB 研发工程师杨宇轩主讲，深度拆解如何通过 DolphinDB 脚本语言实现 C++ 级性能突破，为技术爱好者与行业从业者带来了一场硬核技术盛宴。

12月17日-19日，国内首个以“AI 计算开放架构”为核心的行业盛会——光合组织 2025 人工智能创新技术大会（HAIC 2025）在江苏昆山盛大召开。作为海光重要的生态合作伙伴之一，DolphinDB 亮相大会现场，与产业上下游共同探讨数据与 AI 融合的新路径。

最近，幻方量化的老板、DeepSeek 的创始人梁文锋，在舆论场上坐了一趟过山车。我们不禁要问：梁文锋到底是用 AI 颠覆了世界，还是把他在金融市场磨炼出的“最快的刀”，换了一个地方“切菜”？而作为争议主角的量化交易，究竟是金融创新的驱动力，还是潜藏在市场深处的洪水猛兽？

在追求极致性能的高频交易、量化金融及实时风控等领域，系统延时每降低一微秒，都可能意味着显著的竞争优势。DolphinDB 作为集成了强大的实时流数据处理与分析能力的高性能时序数据库，广泛应用于对数据吞吐与响应延迟有严苛要求的金融及物联网场景。在此背景下，DolphinDB 携手上海融超微，共同策划本次线上直播分享，聚焦于微秒级低延时系统的核心优化。

近日，第七届瑞银量化研讨会在上海陆家嘴国际会计中心圆满举办。本届大会主题为“承前启后 量化未来”，以学术研究前沿与实操运用相结合，共同探讨人工智能赋能量化金融领域的发展前景。DolphinDB 作为量化交易领域领先的基础设施供应商与高性能时序数据库领域的代表企业受邀出席，创始人兼CEO周小华博士在会上发表主题演讲，与现场及线上超过2300名参与者分享了新一代“ Infra+AI”架构下，实时数据分析在量化策略中的前沿实践。

没有一套架构能解决所有问题，关键是和你的项目阶段、团队能力匹配。如果你正在评估技术选型，一个简单的经验是： · 初期试点/单项目（设备<1000）：可以从「消息总线 + 时序数据库」或「一体化时序计算引擎」开始，优先保证简单可用； · 多站点 / 边缘场景明显：优先考虑「边缘时序库 + 云端集中存储」的分层架构，降低带宽成本； · 对实时监控与告警要求高：引入流处理能力，或选择内置流计算能力的时序平台； · 有长期归档与多维分析需求：结合数据湖 / 数仓，做好冷热分层与历史分析。 对于希望降低复杂度、快速上线的团队，像 DolphinDB 这样的一体化时序计算引擎值得重点关注——它能在单一系统内完成流处理、存储、分析，显著简化技术栈的同时保持高性能。 如果你们正在评估 IoT 平台的底层技术选型，不妨先从现有问题出发，看看自己更接近哪一种模式，再选择合适的技术组合。

2025年11月，浙江智臾科技有限公司被评为2025年萧山区“青年友好型企业”。“青年友好型企业”的评选标准是党建引领强，引进培育青年成效好，关心关爱青年员工发展，能在青年发展型城市建设中发挥示范引领作用。此次获评，既是对公司青年人才培养工作的认可，也是我们与广大青年员工共同成长、携手前进的有力见证。

DolphinDB 将各种金融工具抽象为统一的 INSTRUMENT 类型，每种金融工具均可通过字典类型进行封装，解析后存入金融工具表的 instrument 字段中。同时，表中还提供 instrumentId 字段与交易表关联。通过将全部金融工具信息存储到金融工具表，全部交易数据整合到交易表中，DolphinDB 显著简化了建表流程，并大幅提升了查询效率。除此之外，金融产品定价依赖多种市场数据（Curve/Surface 等）。为了统一存储不同类型的市场数据，DolphinDB 新增 MKTDATA 数据类型，为市场数据的存取提供了数据库层面的支持。

在工业 4.0 时代，数据已成为驱动生产力变革的核心要素。面对数据洪流和国产化替代的战略要求，企业在工业时序数据库的技术选型上，必须突破传统思维，转向综合考量“性能、功能与服务”的价值体系。DolphinDB 凭借其原生流批一体的创新架构、工业级的高可用保障以及在极端场景中验证过的卓越性能，不仅解决了海量工业数据的处理难题，更为企业提供了实现业务深度洞察、加速数字化转型的坚实自主可控底座。选择 DolphinDB，意味着选择了更高的效率、更低的 TCO，以及在未来工业竞争中掌握数据主动权的关键战略价值。