近日，圍繞“十五五”時(shí)期經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的前瞻性討論持續(xù)升溫。根據(jù)已釋放的權(quán)威信息與政策脈絡(luò)，“大力推進(jìn)現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系建設(shè)，加快發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力” 將成為核心主線。其中，“推動(dòng)制造業(yè)智能化改造”與 “深化人工智能等研發(fā)應(yīng)用，開展‘人工智能+’行動(dòng)” 被明確為關(guān)鍵抓手。

對(duì)于占據(jù)工業(yè)經(jīng)濟(jì)體量半壁江山的流程工業(yè)（涵蓋石化、化工、鋼鐵、水泥、電力等）而言，這份指引既是一份迫切的升級(jí)令，也提出了一道現(xiàn)實(shí)的難題：在連續(xù)、復(fù)雜、強(qiáng)耦合的生產(chǎn)系統(tǒng)中，通用型AI技術(shù)往往“水土不服”，如何讓AI真正嵌入流程工業(yè)生產(chǎn)核心環(huán)節(jié)，而非停留在后臺(tái)分析的“空中樓閣”，成為下好這盤棋的關(guān)鍵命題。

一、 明確路徑：流程工業(yè)需要敏捷可靠的AI升級(jí)思路

工信部數(shù)據(jù)顯示，2025年制造業(yè)重點(diǎn)領(lǐng)域AI應(yīng)用普及率達(dá)58%，但在流程工業(yè)領(lǐng)域，仍存在三大痛點(diǎn)：一是時(shí)序數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘不足，溫度、壓力、流量等實(shí)時(shí)波動(dòng)數(shù)據(jù)難以轉(zhuǎn)化為精準(zhǔn)決策；二是AI與生產(chǎn)控制脫節(jié)，多數(shù)方案停留在預(yù)警建議層面，無法直接落地執(zhí)行；三是傳統(tǒng) AI 方案需單場(chǎng)景定制開發(fā)，適配成本高、遷移難度大。

顯然，要破解這些痛點(diǎn)，需要跳出“單點(diǎn)算法優(yōu)化”的局限，構(gòu)建“數(shù)據(jù)-模型-執(zhí)行”的全鏈路閉環(huán)。

1. 錨定時(shí)序數(shù)據(jù)，筑牢工業(yè)AI基礎(chǔ)

時(shí)序數(shù)據(jù)是生產(chǎn)運(yùn)行的“生命線”，也是AI落地的核心抓手。很多企業(yè)在智能化轉(zhuǎn)型時(shí)，選擇投入大量資金升級(jí)傳感器和控制系統(tǒng)，積累了海量數(shù)據(jù)卻貫通受阻無法利用——不是沒有數(shù)據(jù)，而是數(shù)據(jù)用不起來。問題往往不在于技術(shù)本身，而在于系統(tǒng)之間的斷點(diǎn)。來自DCS、PLC、SIS等不同控制系統(tǒng)，以及各類智能儀表的數(shù)據(jù)，往往分散在不同時(shí)期建設(shè)、不同格式規(guī)范的“孤島”中，數(shù)據(jù)無法貫通，洞察就難以全局化。這意味著，企業(yè)雖投入重金升級(jí)了硬件和軟件，但工廠作為一個(gè)整體系統(tǒng)仍難以形成閉環(huán)，優(yōu)化鏈路往往在多個(gè)環(huán)節(jié)被“卡住”。

以流程工業(yè)首款時(shí)間序列大模型TPT為例，其核心是基于時(shí)序混合專家模型（MoE），深度融合工業(yè)第一性原理與中控超30年的行業(yè)知識(shí)沉淀，以設(shè)備運(yùn)行曲線、物料反應(yīng)周期、質(zhì)量波動(dòng)等核心工業(yè)時(shí)序數(shù)據(jù)為主要訓(xùn)練對(duì)象，具備出色的趨勢(shì)捕捉、異常感知與多模態(tài)優(yōu)化計(jì)算能力。與易產(chǎn)生“機(jī)器幻覺”的通用AI不同，TPT能在毫秒級(jí)數(shù)據(jù)波動(dòng)中精準(zhǔn)識(shí)別關(guān)鍵趨勢(shì)，快速定位異常根因，且整個(gè)決策過程可解釋、可追溯，為后續(xù)控制與執(zhí)行環(huán)節(jié)提供可靠依據(jù)。

萬華化學(xué)寧波氯堿生產(chǎn)基地的實(shí)踐，印證了TPT的價(jià)值。在其年產(chǎn)65萬噸的燒堿裝置上，通過部署TPT實(shí)現(xiàn)多臺(tái)電解槽協(xié)同控制，其優(yōu)化指標(biāo)覆蓋了從生產(chǎn)控制、質(zhì)量穩(wěn)定、設(shè)備維護(hù)到能效提升等多個(gè)關(guān)鍵維度，預(yù)計(jì)每年可為該基地節(jié)省超千萬元的綜合成本，實(shí)現(xiàn)了從數(shù)據(jù)智能到經(jīng)濟(jì)效益的閉環(huán)。

2. 打通“大腦-手腳”協(xié)同鏈路，實(shí)現(xiàn)AI從分析到執(zhí)行的跨越

傳統(tǒng)工業(yè)AI往往止步于數(shù)據(jù)分析和“一次性部署”，缺少根植工業(yè)場(chǎng)景的“原生大腦”，用以理解工藝流程與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，并能感知、識(shí)別并無縫協(xié)同于現(xiàn)場(chǎng)的設(shè)備、傳感器、控制系統(tǒng)，形成完整閉環(huán)。最新升級(jí)的TPT 2引入智能體（Agent）機(jī)制與對(duì)話式交互，無需復(fù)雜編程，一線工程師通過自然語言提問，即可輕松分析、處置生產(chǎn)問題，并能生成各類工藝裝置模擬、控制、優(yōu)化、預(yù)測(cè)、評(píng)估、統(tǒng)計(jì)的智能體（Agent），用來閉環(huán)執(zhí)行全局性任務(wù)，場(chǎng)景適配周期從數(shù)周壓縮至數(shù)十分鐘，大幅提升企業(yè)生產(chǎn)運(yùn)行效率。

搭配通用控制系統(tǒng)UCS這一“執(zhí)行軀干”，通過云原生和全光網(wǎng)絡(luò)底座實(shí)現(xiàn)“軟件定義控制”，可直接接收TPT下發(fā)的調(diào)控指令，完成控制回路自主整定，真正打通“識(shí)別—分析—決策—執(zhí)行”的全閉環(huán)。工業(yè)智能的高階形態(tài)，已不再是各自為政的外掛分析工具，而是能夠直接理解、調(diào)度并協(xié)同底層工控系統(tǒng)的“智慧大腦”，讓AI從后臺(tái)分析走向前臺(tái)操作，成為創(chuàng)造價(jià)值的生產(chǎn)要素。

在興發(fā)集團(tuán)湖北興瑞化工的氯堿裝置中，TPT+UCS的自主運(yùn)行工廠（AOP）模式已穩(wěn)定運(yùn)行并發(fā)揮顯著價(jià)值：TPT模型作為“智慧大腦”，實(shí)時(shí)分析1.5萬余個(gè)監(jiān)控點(diǎn)的時(shí)序數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)輸出調(diào)控策略，UCS系統(tǒng)則作為“神經(jīng)中樞和物理手腳”自動(dòng)識(shí)別工藝參數(shù)波動(dòng)，及時(shí)作出調(diào)整，并在發(fā)現(xiàn)異常趨勢(shì)時(shí)主動(dòng)推送預(yù)警。數(shù)據(jù)顯示，TPT定位問題根源并暫停相關(guān)操作，其反應(yīng)速度比人工監(jiān)控快10倍，AI可靠性超98%；燒堿主產(chǎn)品濃度精準(zhǔn)穩(wěn)定在極窄的區(qū)間內(nèi)（32%-32.1%），整體生產(chǎn)效益提升1%—3%，而控制中心定員卻從260人減少至80人，人力成本足足降低了約70%，為全國(guó)數(shù)十萬家存量工廠提供了可復(fù)制的升級(jí)路徑。

3. 通用工業(yè)底座+場(chǎng)景化敏捷適配，顯著降低工業(yè)AI應(yīng)用門檻

傳統(tǒng)工業(yè)AI路徑往往從零開始：針對(duì)單一需求進(jìn)行定制化開發(fā)，“交付即固化”，模型難以適應(yīng)工況變化，迭代成本高昂。TPT采用創(chuàng)新的“預(yù)訓(xùn)練大模型+場(chǎng)景化微調(diào)”模式，以工業(yè)共性的時(shí)間序列規(guī)律為底座，企業(yè)僅需導(dǎo)入少量自身生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)，即可快速適配復(fù)用至所屬裝置場(chǎng)景，單行業(yè)適配成本較傳統(tǒng)方案降低60%以上。例如，將A分廠壓縮機(jī)故障預(yù)測(cè)模型快速?gòu)?fù)用于B分廠的類似設(shè)備，只需注入少量新數(shù)據(jù)微調(diào)，無需重新開發(fā)，實(shí)現(xiàn)了工業(yè)知識(shí)的標(biāo)準(zhǔn)化復(fù)制與規(guī)?；茝V。

同時(shí)，TPT生成的智能體（Agent）支持離線/實(shí)時(shí)兩種模式，可快速?gòu)?fù)制遷移到多裝置、多場(chǎng)景，用戶可自由組合多能力智能體打造專屬應(yīng)用。這使得AI模型能夠隨著生產(chǎn)數(shù)據(jù)的不斷積累和工藝的迭代而自主進(jìn)化，從傳統(tǒng)的“一次性項(xiàng)目”轉(zhuǎn)變?yōu)榭砷L(zhǎng)期運(yùn)營(yíng)、持續(xù)創(chuàng)造價(jià)值的 “核心生產(chǎn)資產(chǎn)” ，真正實(shí)現(xiàn)智能化能力的自主可控與長(zhǎng)效運(yùn)營(yíng)。

二、 價(jià)值錨點(diǎn)：工業(yè)AI投資回報(bào)的衡量維度

當(dāng)轉(zhuǎn)型路徑清晰后，企業(yè)需要一套新的價(jià)值標(biāo)尺，來衡量工業(yè)AI投資的真實(shí)回報(bào)。這種回報(bào)已遠(yuǎn)超“節(jié)省人力”的范疇，而是深入到了能直接提升企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力的三個(gè)關(guān)鍵維度：

1. 運(yùn)行目標(biāo)：從“被動(dòng)維穩(wěn)”到“主動(dòng)尋優(yōu)”。

傳統(tǒng)自動(dòng)化的目標(biāo)是保障生產(chǎn)安全、平穩(wěn)運(yùn)行，避免非計(jì)劃停車，本質(zhì)上是一種“底線防守”。而智能化則能在守住安全紅線的基礎(chǔ)上，主動(dòng)、動(dòng)態(tài)追尋質(zhì)量、收率、能耗、成本等多目標(biāo)之間的最優(yōu)平衡點(diǎn)，將生產(chǎn)持續(xù)推向全局最優(yōu)。

以蘭州石化裂解爐優(yōu)化為例，其目標(biāo)是在抑制結(jié)焦的前提下加快升溫速率。TPT通過融合多目標(biāo)優(yōu)化算法，在滿足嚴(yán)苛工藝約束、保障裝置平穩(wěn)的同時(shí)，追求效益最大化。其核心在于通過調(diào)用底層的混合專家模型（MoE）動(dòng)態(tài)推演諸如分離效率和乙烯收率的連鎖影響，精準(zhǔn)定位制約瓶頸，生成最優(yōu)處置方案和操作路徑，最終實(shí)現(xiàn)將平均15小時(shí)的投爐升溫過程縮短4-5小時(shí)，效率提升約25%，真正體現(xiàn)了從“穩(wěn)定運(yùn)行”到“經(jīng)濟(jì)性運(yùn)行”的跨越。

2. 安全防線：從“被動(dòng)人防”到“主動(dòng)智防”。

在日益復(fù)雜的工業(yè)系統(tǒng)中，依賴人工巡檢與事后處置的傳統(tǒng)“人防”模式，難以應(yīng)對(duì)瞬時(shí)風(fēng)險(xiǎn)。TPT通過其SCOPE能力矩陣，在統(tǒng)一架構(gòu)內(nèi)原生集成模擬（Simulation）、控制（Control）、優(yōu)化（Optimization）、預(yù)測(cè)（Prediction）與評(píng)估（Evaluation）五大核心能力，一站式完成異常預(yù)警、故障診斷、工藝優(yōu)化與自適應(yīng)控制的閉環(huán)，將主動(dòng)防御貫穿于生產(chǎn)全流程。

其實(shí)踐價(jià)值已得到驗(yàn)證：在蘭州石化榆林化工，基于TPT構(gòu)建的預(yù)警系統(tǒng)對(duì)生產(chǎn)異常的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率高達(dá)99.79%，能提前數(shù)小時(shí)預(yù)警關(guān)鍵設(shè)備故障；在石化行業(yè)的油品切換等復(fù)雜操作中，TPT的智能規(guī)劃能將操作時(shí)長(zhǎng)大幅縮短，每年避免高達(dá)千萬元的產(chǎn)品損失。這標(biāo)志著安全模式已從事后補(bǔ)救轉(zhuǎn)向事前預(yù)防和事中調(diào)控，直接守護(hù)了企業(yè)的利潤(rùn)底線與運(yùn)營(yíng)連續(xù)性。

3. 核心知識(shí)：從“專家經(jīng)驗(yàn)”到“數(shù)字資產(chǎn)”。

工業(yè)智能化的深層價(jià)值，在于能通過AI模型的自學(xué)習(xí)與微調(diào)能力，將依賴個(gè)體能力的隱性經(jīng)驗(yàn)與工藝知識(shí)，系統(tǒng)沉淀為企業(yè)可可傳承、可迭代的核心數(shù)字資產(chǎn)。時(shí)間序列大模型TPT作為一個(gè)工業(yè)智能體（Agent）生成平臺(tái)，不僅提供解決方案，更支持通過自然語言交互生成解決方案和可復(fù)用的智能體（Agent）。

這既有效化解了人才流動(dòng)帶來的知識(shí)流失風(fēng)險(xiǎn)，也使企業(yè)在擴(kuò)建新產(chǎn)線或處理相似工況時(shí)，能快速?gòu)?fù)制和移植成熟的優(yōu)化模型與策略，將“最佳實(shí)踐”轉(zhuǎn)化為可規(guī)模復(fù)用的標(biāo)準(zhǔn)能力。由此，企業(yè)實(shí)現(xiàn)了核心知識(shí)資產(chǎn)的持續(xù)積累與增值，為其可持續(xù)發(fā)展構(gòu)筑了堅(jiān)實(shí)的數(shù)字根基。

三、生態(tài)協(xié)同：融入產(chǎn)業(yè)共同體，共迎政策機(jī)遇

企業(yè)智能化并非孤軍奮戰(zhàn)。“十五五”規(guī)劃強(qiáng)調(diào)打造一流的創(chuàng)新生態(tài)，這為企業(yè)創(chuàng)造了“有效市場(chǎng)”與“有為政府”雙輪驅(qū)動(dòng)的有利環(huán)境。

政策端：從中央到地方，支持企業(yè)智能化、綠色化改造的專項(xiàng)資金、稅收優(yōu)惠、標(biāo)桿獎(jiǎng)勵(lì)等政策工具日益豐富。能否精準(zhǔn)理解并利用這些政策紅利，已成為優(yōu)化項(xiàng)目投資回報(bào)率、加速轉(zhuǎn)型步伐的關(guān)鍵因素。

產(chǎn)業(yè)生態(tài)端：突破“數(shù)據(jù)孤島”需要行業(yè)協(xié)同。為此，中控技術(shù)聯(lián)合130余家行業(yè)龍頭企業(yè)、設(shè)計(jì)院與服務(wù)商，共同發(fā)起成立了 “工業(yè)AI數(shù)據(jù)聯(lián)盟” 。該聯(lián)盟旨在通過 “數(shù)據(jù)共享、價(jià)值共創(chuàng)、生態(tài)共建” 的路徑，構(gòu)建安全可信的工業(yè)數(shù)據(jù)空間。聯(lián)盟通過技術(shù)手段保障 “數(shù)據(jù)可用不可見，價(jià)值可創(chuàng)可共享” ，讓企業(yè)在不泄露核心數(shù)據(jù)的前提下，幫助企業(yè)基于更豐富、合規(guī)的行業(yè)數(shù)據(jù)樣本來錘煉自身的智能模型，從而加速?gòu)募夹g(shù)試點(diǎn)到規(guī)模應(yīng)用的進(jìn)程。

“十五五”的產(chǎn)業(yè)變革浪潮已涌至門前。對(duì)于廣大流程工業(yè)企業(yè)而言，下好AI這盤棋的關(guān)鍵，在于找到像TPT這樣真正扎根工業(yè)場(chǎng)景、聚焦價(jià)值創(chuàng)造的技術(shù)伙伴，將AI從“錦上添花”的輔助工具，轉(zhuǎn)變?yōu)椤把┲兴吞俊钡暮诵纳a(chǎn)要素。值得一提的是，為幫助企業(yè)低成本探索AI落地路徑，當(dāng)前TPT面向流程工業(yè)用戶開放免費(fèi)試用，為企業(yè)搭建零門檻體驗(yàn)工業(yè)AI價(jià)值的平臺(tái)。

掃碼預(yù)約TPT免費(fèi)體驗(yàn)