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中控技術以成為全球領先的工業AI公司為愿景，打造“1+2+N”工業AI驅動的企業智能運行新架構，依托時間序列大模型TPT（Time-seriesPre-trainedTransformer），融合工業數據與機理，落地多行業場景，推動流程工業從單點智能向全鏈路智能躍遷，重塑流程工業的生產、運營與決策范式。

★文/宋慧欣

中控技術股份有限公司副總裁、Industrial AI事業群CEO 吳玉成

在數字孿生與元宇宙重構工業想象、AIGC浪潮席卷全球制造業的當下，工業AI正從輔助決策工具蛻變為驅動產業變革的核心引擎。作為全球率先邁入工業AI轉型的平臺型企業，中控技術正以“All in AI”的戰略魄力，加速推動工業AI的產業化落地。中控技術股份有限公司副總裁、Industrial AI事業群CEO吳玉成博士表示：“中控技術以成為全球領先的工業AI公司為愿景，打造‘1+2+N’工業AI驅動的企業智能運行新架構，依托時間序列大模型TPT（Time-series Pre-trained Transformer），融合工業數據與機理，落地多行業場景，推動流程工業從單點智能向全鏈路智能躍遷，重塑流程工業的生產、運營與決策范式。”

破局三重困境：中控技術的工業AI突圍路徑

工業AI并非全新概念，但長期以來受限于技術成熟度，僅能在局部場景發揮有限價值。隨著以大語言模型為代表的通用AI技術快速迭代，工業AI已迎來質的飛躍。正如吳玉成所言：“過去的AI更多解決碎片化問題，而現在，通用AI技術讓工業場景看到了‘系統性變革’的可能——從信息收集、效率提升，到直接參與生產指揮，工業AI正逐步成為生產運營的核心能力。”

當前，在工業AI這條賽道上，呈現的絕不再是自動化時代跨國企業遙遙領先或者是壟斷的局面。中控技術憑借在流程工業30余年的深耕，豐富的數據、多元化的場景實踐、創新的技術體系協同價值，正成為工業AI創新的領軍者。吳玉成強調，工業AI的爆發并非偶然，而是技術、政策、產業轉型與價值需求共同作用的結果：在技術層面，大模型的快速迭代為工業場景提供了強大的算法支撐；政策層面，中國從中央到地方持續加碼AI與制造業融合，央企在政策引導下成為工業AI應用的“先鋒隊”；產業轉型層面，工業自動化正從“替代雙手”向“替代大腦”升級，無人工廠、黑燈工廠等新模式對AI的需求迫切；價值需求層面，在全球經濟承壓背景下，企業對安全、效率、成本、綠色生產的優化訴求，推動AI成為“降本增效”的關鍵工具。

“AI有望撬動全球50萬億工業自動化市場。這一規模的背后，是工業AI從‘錦上添花’到‘不可或缺’的角色轉變。”吳玉成表示，中控技術已明確判斷，工業AI是自動化行業的必然發展路徑，而中國豐富的工業場景與數據積累，正為本土企業實現“換道超車”提供歷史性機遇。

盡管對工業AI的未來前景充滿信心，但吳玉成也深知工業AI的落地之路并非坦途。在他看來，數據碎片化、場景復雜性、需求隱蔽性是三大核心挑戰。

“工業場景的‘淮南為橘，淮北為枳’現象顯著——同一套工藝在不同工廠、不同時間的表現可能差異巨大，導致AI模型難以通用。”他指出，數據層面，工廠數據質量參差不齊，且涉及工藝保密，難以大規模共享；場景層面，從節能到安全，需求多樣且相互關聯，單一模型難以覆蓋；需求層面，用戶往往說不清“要什么”，需要技術方與工業專家深度協同。

對此，中控技術構建了系統性解決方案：在數據層面，依托服務的海量用戶積累行業數據，以及通過“數據聯盟”模式實現數據安全共享，破解“數據孤島”；在場景層面，憑借30年工業經驗，覆蓋流程工業全場景，形成“一平臺多應用”的架構；在需求層面，開發認知AI工具，將隱性需求轉化為可量化的技術指標，降低對現場人員的依賴。

“比如我們與央企合作時，他們提供數據與場景，我們輸出技術能力，雙方共同試點。這種協同創新模式，讓技術與需求精準匹配，大大縮短了落地周期。”吳玉成透露，中控技術已與多家央企建立深度合作，在石化、化工、新能源等領域探索出可復制的經驗。

從“機械執行”到“自主決策”：工業AI重構自動化邏輯

自動化的本質是“替代人工操作”，從早期的機械控制到集散控制系統（DCS）、安全儀表系統（SIS），核心是解放“雙手”。但在吳玉成看來，當前工業自動化正站在新的轉折點上——大部分工廠都已完成基礎自動化改造，下一步的核心是替代“大腦”的決策。

他解釋道，目前流程工業工廠中的生產過程自動化（Process Automated，PA）還可以細分為“生產操作自動化”與“生產運行自動化”兩個層級。前者聚焦設備控制與流程執行，后者則需要實現生產過程的自主判斷、異常處理、優化調整。過去，操作人員在現場依靠經驗決策，比如判斷設備異常、調整工藝參數；未來，這些工作將由AI主導，實現“無人值守”的智能運營。

要實現這一跨越，關鍵在于解決“5T融合”難題——即AT（自動化技術）、IT（信息技術）、PT（工藝技術）、OT（運營技術）、ET（設備技術）的深度融合。傳統技術體系難以打通5T，導致不同專業人員各守一方，難以形成協同。而AI提供了統一的技術框架，讓工藝規律、設備狀態、控制邏輯等都能轉化為可計算的模型，實現跨領域的智能協同。

TPT大模型的突破，在于首次將‘時空理解’能力賦予工業系統。它不僅能處理時序數據，更能理解設備參數之間的空間關聯，這是實現真正智能化的關鍵。

吳玉成舉例，在流程工業中，一個微小的參數波動可能引發連鎖反應，傳統控制方法難以預判；而基于AI的系統可實時分析海量數據，提前識別異常并自動調整，甚至預測未來幾小時的生產狀態。“這就是工業AI的核心價值——讓機器具備‘預見力’和‘決策力’”。同時，他強調，比如在石化生產運行過程中，一旦某臺泵出現振動異常，如操作不及時則可能導致非計劃停工，整個的過程發生可能就在“轉瞬之間”，對于操作員的經驗考驗、心理承壓都有非常高的要求。而TPT則能夠提前30分鐘實現超早期異常預警，并自動提供設備故障的原因分析和處置建議，如此一來，操作人員就能全面快速掌握裝置運行情況，及時消除工藝異常和設備異常，提升企業對裝置的風險把控能力。

“All in AI”戰略：三層布局推進工業AI落地

正是基于工業AI即自動化未來的前瞻性預判，中控技術在此領域已布局多年。2024年，中控技術將愿景升級為“成為工業AI全球領先企業，用AI推動工業可持續發展”，并提出“All in AI”的戰略，從三個維度推進工業AI落地。

“第一層是‘全員用AI’，我們先從內部改造做起，讓AI滲透到研發、生產、管理的每個環節，如用AI優化供應鏈調度、加速產品測試，目前已初見成效。”吳玉成介紹到，“第二層是‘產品+AI’，即對現有DCS、SIS等自動化產品及工業軟件進行AI重構，讓傳統產品具備智能分析、自主決策能力。如我們的DCS系統，過去只能執行控制指令，現在結合AI可實時診斷異常，推薦PID參數優化方案。”

最核心的第三層是“AI+”——以AI為底層基座，構建原生AI體系。“這不是簡單地在產品上疊加AI功能，而是從底層重構技術架構，讓AI成為所有應用的‘操作系統’。”吳玉成強調，這一體系的核心是“4+1”技術框架：4個數據基座（運行數據基座DCS、設備數據基座PRIDE、質量數據基座Q-Lab、模擬數據基座APEX）與1個時間序列大模型TPT。

其中，數據基座是基礎：DCS系統提供溫度、流量等實時過程運行數據；PRIDE采集設備健康數據；Q-Lab獲取貫穿從原料到成品全流程的質量數據；中控技術自主研發的APEX流程模擬軟件則生成過程模擬數據，彌補實際測量的不足。“這四類數據覆蓋了生產流程的關鍵環節，形成了工業AI的‘原料庫’，而時間序列大模型TPT就是‘加工廠’，將數據轉化為決策能力。”吳玉成表示。

時間序列大模型TPT：讓工業AI告別“水土不服”

在中控技術的工業AI版圖中，時間序列大模型TPT是最具創新突破性的代表。這款專為流程工業打造的TPT，正解決傳統AI在工業場景中的“水土不服”——數據碎片化、場景特異性強、因果關系復雜等問題。

“流程工業數據與互聯網數據有本質區別：互聯網數據是‘大數據、弱因果’，而流程工業數據基于工廠24小時不間斷運行的特點，可謂是‘大數據、強因果’。如一臺泵的振動數據，既可能是設備故障，也可能是原料變化導致，背后是明確的物理規律。”吳玉成解釋，TPT的創新在于將“數據驅動”與“機理認知”結合，通過“預訓練+微調”模式實現跨場景通用。

具體而言，TPT基于中控技術服務企業的海量數據進行預訓練，提煉出普適性的工業規律——如閥門開度與流量的關系、溫度變化對反應效率的影響等。當應用于新場景時，只需輸入少量現場數據進行微調，即可適配具體工藝參數。這種模式徹底改變了傳統工業建模的困境。過去，一個傳統的場景建模可能需要半年，且隨設備老化、原料變化很快失效；而TPT通過預訓練沉淀的規律，結合實時數據微調，可在數周內完成部署，且適應能力更強。

“TPT不是簡單的預測工具，而是能夠實現生產裝置‘狀態孿生’的智能體。”吳玉成特別強調，“TPT大模型的突破，在于首次將‘時空理解’能力賦予工業系統。它不僅能處理時序數據，更能理解設備參數之間的空間關聯，這是實現真正智能化的關鍵。”

在場景落地方面，TPT已在多個行業頭部企業取得突破性應用。在某全球化工50強企業的廢液處理場景中，TPT將原本需要6~8小時的pH值調節過程縮短至1小時以內，效率提升超80%；在某世界500強企業旗下分公司，TPT優化了常減壓裝置的油品切換操作，將操作時長從6~7小時縮短2小時，每年為用戶減少近千萬的油品加工損失；在大唐多倫煤化工，TPT為大唐多倫煤化工裝上“AI大腦”，全面打通了其綠電調度優化項目的源-網-荷-儲各環節，構建了感知-預測-調控一體化能源管控體系。項目投產后，預計全年可實現49690.2萬千瓦時綠色電能替代燃煤發電，燃煤發電的可再生能源容量替代比例可達87.5%，相當于年節約標煤15.17萬噸，減少二氧化碳排放41.94萬噸。此外，TPT還在近期成功中標中國石化核心裝置人工智能場景應用項目——“乙烯裂解裝置生產運行優化場景”，將與中國石化攜手打造適用于我國乙烯裂解裝置特征的、具有自主知識產權的AI模型，實現工業AI模型驅動的生產運行自主優化，為國家能源結構轉型與全球工業可持續發展貢獻創新力量。中標中煤集團核心裝置人工智能場景項目，將基于中控時間序列大模型TPT強大的預測及模擬能力，實現對煤氣化關鍵參數的精準預測及氣化過程的動態優化，打造“自主監督、自主優化、智能控制、智能交互”多智能體協同的煤氣化“智慧大腦”，提升裝置運行的安全性、穩定性、經濟性與智能化水平，為能源行業AI大模型應用提供可復制的樣板工程。

中控技術的落地實踐向我們表明，TPT不僅能解決傳統技術難以處理的復雜控制問題，更能為企業創造顯著的經濟效益。而TPT的價值不僅在于提升效率，更在于推動工業決策模式從“經驗驅動”向“數據驅動”轉變。以前需要資深工程師憑經驗判斷的場景，現在TPT可以通過數據分析給出最優決策，這大大降低了對人的依賴，也提升了決策的一致性和可靠性。

吳玉成透露，隨著技術迭代，中控技術即將推出TPT2.0版本。新版本將實現三大突破：一是嵌入Agent能力，讓模型具備自主決策能力，從被動響應轉向主動發現問題、解決問題；二是提升開放性，支持任意工業場景，只要輸入數據即可快速生成模型；三是以TPT重構中控技術已有的優化、診斷、仿真等軟件，建立完整的“數字員工”體系，實現裝置自主運行。

未來，中控還計劃將TPT的應用場景向建材、冶金、造紙等更多領域拓展，同時探索“AI平權”——讓用戶通過自然語言對話即可調用AI能力，無需掌握復雜技術。

采訪最后，吳玉成展望道：“工業AI的一個重要目標是實現工廠的自主化運行，讓生產裝置像人類一樣思考和決策。”在他看來，TPT的研發和應用只是這一征程的起點，未來還有更多挑戰等待突破，而工業AI不僅是技術革命，更是中國自動化企業實現“換道超車”的歷史性機遇。

對于中控技術的未來，他明確表示：“我們的目標是成為最懂工業的AI公司。通過工業AI讓生產更高效、更安全、更綠色，這是我們的終極追求。”

從替代“雙手”到替代“大腦”，從局部優化到全流程智能，中控技術正以TPT大模型為支點，撬動工業自動化的全維度變革。中控技術的實踐揭示了工業AI發展的本質：不是簡單的技術疊加，而是生產范式的重構。隨著TPT2.0的即將發布，流程工業正迎來從“自動化”到“自主化”的關鍵躍遷，而這一變革的深度與廣度，必將重新定義中國制造在全球工業智能化浪潮中的坐標。

摘自《自動化博覽》2025年7月刊