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康吉森股份:新質生產力賽道上的“智控先鋒”
在新質生產力蓬勃發展的時代浪潮下,康吉森股份始終以“智”破局、以“控”固本,將人工智能深度融入流程工業生產優化、安全管控等核心環節,釋放產業效能;同時,堅持工業自主可控戰略,在核心裝備、控制系統等領域打破國外技術壟斷,為流程行業新質生產力構建打造標桿樣板,助力中國工業向高端化、智能化、綠色化邁進。
關鍵詞:

★文/宋慧欣

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北京康吉森自動化技術股份有限公司總裁 周政強

在全球新一輪科技革命與產業變革加速演進的背景下,新質生產力已成為驅動經濟高質量發展、重塑國際競爭格局的核心要素。人工智能作為戰略性前沿技術,通過強大的賦能效應,為新質生產力注入創新動能;工業自主可控則筑牢產業安全根基,二者協同發力,共同構建起新質生產力發展的核心支撐體系。作為流程工業自動化領域的領軍企業,康吉森股份始終站在技術創新與產業變革的前沿。面向未來,康吉森股份期待憑借深厚的技術積累與前瞻性布局,聚焦人工智能與工業自主可控兩大戰略方向,通過核心技術突破與應用場景深耕,持續引領行業創新發展,為流程行業新質生產力發展注入強勁動力。

北京康吉森自動化技術股份有限公司總裁周政強表示:“在新質生產力蓬勃發展的時代浪潮下,康吉森股份始終以‘智’破局、以‘控’固本,將人工智能深度融入流程工業生產優化、安全管控等核心環節,釋放產業效能;同時,堅持工業自主可控戰略,在核心裝備、控制系統等領域打破國外技術壟斷,為流程行業新質生產力構建打造標桿樣板,助力中國工業向高端化、智能化、綠色化邁進。”

AI賦能:驅動流程工業智能變革的核心引擎

近年來,AI技術在工業領域的應用不斷深化,從預測性維護到智能優化控制,AI正逐步改變傳統生產模式。康吉森股份敏銳地捕捉到這一趨勢,早在多年前就開始布局人工智能在流程工業中的應用研究。周政強總裁深知,人工智能技術的引入將為傳統流程工業帶來顛覆性的變革,能夠有效提升生產效率、降低成本、增強安全性和可靠性。

2025年,康吉森股份正式宣布全面接入DeepSeek大模型,深度融合“自動化+智能化”技術,推出四大創新解決方案,在流程行業引起了廣泛關注。依托二十余年行業積淀與對客戶需求的精準洞察,康吉森股份以“康智”大模型為核心基座,全面集成DeepSeek的先進算法與推理能力,將智能化能力深度嵌入工控系統及行業解決方案中。

在智能優化控制方面,康吉森股份將成熟的控制方案與大模型結合智能調優,在已有的機組全自動控制基礎上全面升級為智能優化控制,實現“安全+節能+增效”三位一體升級,助力用戶實現高效管理。通過對生產過程中的海量數據進行實時分析和深度挖掘,智能優化控制系統能夠根據實際工況自動調整控制策略,使生產過程始終保持在最優狀態,從而顯著提高生產效率和產品質量,同時降低能源消耗和生產成本。

智能診斷分析也是康吉森股份人工智能應用的一大亮點。通過將康吉森股份故障知識庫結構化整合,融合大模型語義理解及邏輯分析能力,現已完成覆蓋全場景的安全及關鍵控制系統智能診斷分析模型,實現從“響應式服務、預防性維護”到“智能預測性維護”的升級。這意味著系統能夠提前預測設備故障的發生,并及時發出預警,為企業提供充足的時間進行設備維護和修復,避免因設備故障導致的生產中斷和損失,大大提高了生產系統的可靠性和穩定性。

智能組態工具的推出更是顛覆了傳統的工控軟件開發模式。通過康吉森智能遷移技術與大模型結合,充分發揮DeepSeek強推理能力及代碼生成能力,實現工控軟件智能全自動組態功能,可自動生成代碼,自動執行程序組態,真正實現“設計即應用”,大幅縮短組態周期,降低技術門檻。這不僅提高了工程實施效率,還使得更多非專業人員能夠參與到工控系統的開發和維護中,為行業的發展帶來了新的活力。

在智能知識管理方面,康吉森股份通過“康吉森智能服務助手”達成內部知識庫和數據庫全面智能化管理,實現交互式檢索和個性化訂制功能,下一步即將賦能流程行業用戶實現海量工業數據智能分析,成為工廠操作和維護場景中最為實用的智能助手。這將幫助企業更好地利用積累的知識和數據資源,為生產決策提供更加科學、準確的依據,提升企業的核心競爭力。

周政強總裁強調,AI是驅動行業變革的核心力量。康吉森股份與DeepSeek的協同,不僅提升了系統的決策精度,更通過技術優化降低了運行成本。未來,康吉森股份將堅持以創新為內核,深度融合“自動化+智能化”,全力為客戶打造智能高效的解決方案,致力于成為流程工業數智化轉型的核心推動者。

自主可控:筑牢中國工業安全的堅實壁壘

在全球化競爭與地緣政治不確定性加劇的背景下,工業核心技術的自主可控成為國家安全與產業發展的關鍵。康吉森股份始終將工業自主可控作為企業發展的核心戰略之一,在周政強總裁的領導下,持續加大研發投入,致力于突破“卡脖子”技術,推動國產化替代,取得了一系列令人矚目的成就。

眾所周知,安全及關鍵控制系統是康吉森股份最為核心的產品。據周政強總裁介紹,截至目前,康吉森股份累計在國內外市場交付超10000套安全及關鍵控制系統,持續賦能行業企業實現自動化和數智化建設。康吉森股份在規模以上煉化一體化和煤化工一體化項目中客戶覆蓋率達到90%,在中國安全及關鍵控制系統市場占有率位居第一,市場份額超過70%。

眾所周知,安全及關鍵控制系統是康吉森股份最為核心的產品。據周政強總裁介紹,截至目前,康吉森股份累計在國內外市場交付超10000套安全及關鍵控制系統,持續賦能行業企業實現自動化和數智化建設。康吉森股份在規模以上煉化一體化和煤化工一體化項目中客戶覆蓋率達到90%,在中國安全及關鍵控制系統市場占有率位居第一,市場份額超過70%。

2022年,康吉森股份推出新一代DCS系統TSxElite?(鴻明),從控制器、通訊模塊到I/O模塊,均嚴格遵循100%國產化標準設計。該系統構建起完全自主可控的供應鏈,徹底打破國外技術封鎖,成功解決“卡脖子”難題。憑借卓越性能與自主可控優勢,TSxElite?系統與中石油、中石化、中海油達成戰略合作,成為國產自動化控制系統替代進口產品的關鍵突破。

2025年3月,康吉森股份自主研發的iUnity跨平臺工業軟件平臺通過工信部電子五所全國產化認證,并與麒麟軟件完成互認證,實現DCS產品軟件平臺“深度安可”目標。iUnity平臺基于跨平臺工具開發,同一套代碼可編譯生成Windows和Linux雙系統運行版本,支持混合部署。目前已在2000余套Windows環境中穩定運行,并完成Linux系統適配試用。相比傳統DCS技術局限,其跨平臺DCS有更豐富的實踐驗證。

在功能創新上,iUnity平臺的跨平臺HMI畫面引擎支持桌面端與B/S的Web端無縫轉換,減少70%軟件工作量,且兩端畫面編輯同步更新,大幅降低工程成本。該平臺還重構實時歷史數據庫架構,擺脫對Windows環境依賴;自主研發Linux通訊協議,解決跨平臺移植難題,保障工業設備互聯互通安全。其全環節跨平臺技術構建,確保即使Windows服務中斷,系統仍可正常更新維護。

周政強總裁表示:“康吉森股份正以跨平臺技術重塑工業控制生態,推動中國工業自主可控邁向新臺階。未來,公司將持續創新,不斷提升產品的性能和安全性,為全球用戶提供更安全智能的解決方案。”

新質生產力:驅動產業轉型升級的新動能

在“新質生產力”成為國家戰略關鍵詞的背景下,如何通過技術創新推動產業升級,成為企業發展的核心命題。在周政強總裁看來,新質生產力的核心在于創新,這種創新不僅僅是技術層面的突破,還包括管理模式、商業模式以及產業生態的創新。對于康吉森股份而言,要在激烈的市場競爭中脫穎而出,就必須堅持以創新為驅動,不斷提升自身的技術實力和核心競爭力。在技術創新方面,康吉森股份不斷加大研發投入,吸引了一批優秀的科研人才,建立了多個研發中心,形成了強大的研發創新體系。通過與高校、科研機構的緊密合作,康吉森股份積極開展前沿技術研究,不斷探索人工智能、大數據、工業互聯網等新興技術在流程工業中的創新應用,推動自動化、數字化、智能化技術的不斷突破。

生產要素的創新性配置也是發展新質生產力的關鍵。康吉森股份注重整合產業鏈資源,加強與上下游企業的合作,構建了互利共贏的產業生態。通過優化資源配置,提高生產效率,降低生產成本,實現了企業的可持續發展。同時,康吉森股份還積極推動產業深度轉型升級,從傳統的自動化設備供應商向智能制造解決方案提供商轉變,為客戶提供更加全面、高效的服務。

新質生產力的高質量特征要求企業以客戶需求為導向,提供高品質的產品和服務。康吉森股份始終將滿足用戶個性化需求作為服務提升的核心目標。通過深入調研與分析,精準把握客戶在流程工業生產中的差異化需求,從智能優化控制到定制化安全診斷方案,為用戶量身打造適配解決方案。同時,組建專業服務團隊,提供從系統設計、安裝調試到售后維護的全周期服務,確保用戶獲得全方位、高質量的服務體驗,以實際行動踐行“以客戶為中心”的服務理念,助力用戶在工業智能化轉型中快速突圍。

展望未來,隨著科技的持續進步和工業領域需求的不斷演變,康吉森股份在新質生產力賽道上的引領作用將愈發凸顯。憑借深厚的技術積累、強大的創新能力和敏銳的市場洞察力,康吉森股份無疑將成為推動中國流程工業邁向智能化新時代的關鍵力量。

從優化生產流程到保障工業安全,從賦能本土企業到邁向全球市場,康吉森股份的創新成果正在各個層面發揮著不可估量的價值。未來的工業,將是數據定義生產、AI驅動決策的時代。面向新的賽道,周政強總裁信心十足:“康吉森股份將繼續以創新為核心驅動力,不斷加大在人工智能、工業互聯網、大數據等領域的研發投入,推動技術創新與產業應用的深度融合,為流程行業的數字化、智能化轉型提供更加先進、可靠的解決方案。康吉森股份不僅要成為行業變革的參與者,更要成為引領者,為中國乃至全球的新質生產力發展貢獻力量。”

摘自《自動化博覽》2025年4月刊

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