引言：

當(dāng)全球工業(yè)還在為AI落地困境徘徊時(shí)，中控技術(shù)的TPT 2時(shí)間序列大模型已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了從“機(jī)械執(zhí)行”到“自主決策”的范式轉(zhuǎn)換，這不僅是技術(shù)突破，更是工業(yè)智能化的底層邏輯重構(gòu)。

工業(yè)AI領(lǐng)域正面臨著一個(gè)巨大悖論：盡管算法技術(shù)持續(xù)演進(jìn)，但大多數(shù)應(yīng)用仍處于孤立場(chǎng)景的“碎片化”階段。同一算法在不同工廠、不同時(shí)間節(jié)點(diǎn)的表現(xiàn)往往存在顯著差異，形成工業(yè)界著名的“淮南為橘，淮北為枳”之困。8月28日，中控技術(shù)在全球工業(yè)AI創(chuàng)新發(fā)展大會(huì)上發(fā)布的時(shí)間序列大模型TPT 2（Time-series Pre-trained Transformer 2），正從根本層面推動(dòng)這一現(xiàn)狀的改變。

 

工業(yè)AI的“三重門” 數(shù)據(jù)碎片化、場(chǎng)景復(fù)雜性、需求隱蔽性

數(shù)據(jù)碎片化：工業(yè)本質(zhì)與數(shù)字化要求的根本沖突

工業(yè)數(shù)據(jù)的碎片化現(xiàn)象根源在于工業(yè)系統(tǒng)自身的物理分布特性。流程工業(yè)裝置分布范圍廣、傳感器數(shù)量眾多、采樣頻率各異，導(dǎo)致數(shù)據(jù)天然處于碎片化狀態(tài)。更深層的問題在于，工業(yè)數(shù)據(jù)的采集往往受到業(yè)務(wù)流程隔離、部門壁壘和商業(yè)機(jī)密保護(hù)等多重因素制約。

中控技術(shù)副總裁吳玉成博士指出，工業(yè)數(shù)據(jù)的“不能用”問題比“沒有數(shù)據(jù)”更為棘手。不同廠商的設(shè)備數(shù)據(jù)格式不兼容、歷史系統(tǒng)與新系統(tǒng)數(shù)據(jù)協(xié)議不一致、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)與離線記錄數(shù)據(jù)難以對(duì)齊等問題，共同構(gòu)成了數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘的第一道屏障。

時(shí)序數(shù)據(jù)作為工業(yè)數(shù)據(jù)的核心形態(tài)，占據(jù)工業(yè)數(shù)據(jù)總量的80%以上，但其價(jià)值挖掘長(zhǎng)期面臨特殊挑戰(zhàn)。時(shí)間序列數(shù)據(jù)不僅包含數(shù)值信息，更承載著設(shè)備狀態(tài)、工藝過程和產(chǎn)品質(zhì)量的演化規(guī)律。傳統(tǒng)的分析方法難以捕捉其深層的時(shí)空關(guān)聯(lián)和動(dòng)態(tài)特性。

場(chǎng)景復(fù)雜性：工業(yè)系統(tǒng)多重耦合的數(shù)學(xué)表達(dá)難題

工業(yè)場(chǎng)景的復(fù)雜性源于其多尺度、多物理場(chǎng)、多變量耦合的本質(zhì)特性。同一個(gè)工藝在不同工廠表現(xiàn)出差異性的深層原因，在于設(shè)備狀態(tài)、原料特性、環(huán)境條件等參數(shù)的微小變化都會(huì)通過系統(tǒng)耦合效應(yīng)被放大。

這種復(fù)雜性在數(shù)學(xué)上表現(xiàn)為高維、非線性、時(shí)變的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)建模難題。傳統(tǒng)建模方法需要針對(duì)每個(gè)具體場(chǎng)景進(jìn)行大量參數(shù)調(diào)試和模型校準(zhǔn)，導(dǎo)致實(shí)施成本高昂且泛化能力有限。更重要的是，工業(yè)過程中的許多物理化學(xué)變化存在不可測(cè)或難以測(cè)量的狀態(tài)變量，進(jìn)一步增加了建模難度。

流程工業(yè)中普遍存在的“黑箱”或“灰箱”過程，使得基于第一性原理的精確建模變得異常困難。而數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法又面臨訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足、噪聲干擾等實(shí)際問題，這種兩難處境成為工業(yè)AI落地的第二道障礙。

需求隱蔽性：工業(yè)知識(shí)與AI技術(shù)的語義鴻溝

需求隱蔽性問題反映了工業(yè)專家與AI專家之間的認(rèn)知差異和溝通障礙。工業(yè)專家通?；诮?jīng)驗(yàn)和直覺做出決策，但很難將這些隱性知識(shí)轉(zhuǎn)化為明確的優(yōu)化目標(biāo)和約束條件。相反，AI專家擅長(zhǎng)算法和模型，但缺乏對(duì)工業(yè)過程深層機(jī)理的理解。

這種知識(shí)表達(dá)的斷層導(dǎo)致AI解決方案往往與真實(shí)需求存在偏差。例如，工廠操作工可能知道“設(shè)備運(yùn)行不正常”，但無法準(zhǔn)確描述何為“正常”狀態(tài)；工藝工程師可能感受到“生產(chǎn)效率有待提高”，但難以量化具體的優(yōu)化空間和優(yōu)先級(jí)。

更復(fù)雜的是，工業(yè)優(yōu)化目標(biāo)往往是多目標(biāo)、多約束的權(quán)衡問題。安全、質(zhì)量、效率、成本、環(huán)保等多個(gè)指標(biāo)之間存在著復(fù)雜的權(quán)衡關(guān)系，這些關(guān)系的量化表達(dá)本身就是一大挑戰(zhàn)。而不同崗位、不同層級(jí)的人員對(duì)同一問題又有不同的視角和訴求，進(jìn)一步增加了需求明確的難度。

 

TPT 2，用“第一性原理” 重構(gòu)流程工業(yè)「新內(nèi)核」

深度契合“第一性原理”是TPT 2的核心。傳統(tǒng)AI模型往往忽視工業(yè)領(lǐng)域的物理規(guī)律和機(jī)理知識(shí)，而TPT 2通過將工業(yè)第一性原理深度融入模型架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與機(jī)理模型的完美融合。TPT 2作為全球首個(gè)深度契合流程工業(yè)第一性原理的可信模型，其突破性在于采用了MoE混合專家模型，具有極高的計(jì)算效率，想象一下，有一個(gè)擁有100位各領(lǐng)域?qū)＜遥ㄉ窠?jīng)、心血管、骨科...）的超級(jí)醫(yī)院。傳統(tǒng)模型是讓所有100位專家都給每位病人會(huì)診，效率極低。而MoE模型是一個(gè)高效的分診臺(tái)（門控網(wǎng)絡(luò)），它根據(jù)病情（輸入token）只請(qǐng)最相關(guān)的1-2位專家（激活的專家）來接診，大大提高了效率。另一大突破源自TPT對(duì)時(shí)空的理解能力，它能理解設(shè)備參數(shù)之間的空間關(guān)聯(lián)，這是實(shí)現(xiàn)真正智能化的關(guān)鍵。這種能力使得模型能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到潛在的物理規(guī)律和約束條件，它使TPT演進(jìn)為可以生成具備異常主動(dòng)識(shí)別、風(fēng)險(xiǎn)智能評(píng)估與自主決策執(zhí)行能力的智能體（Agents）。

“TPT 2是專為流程工業(yè)核心需求打造的革命性工業(yè) AI 工具。”中控國(guó)際運(yùn)營(yíng)公司副總裁張惠澤在TPT 2全球首發(fā)時(shí)強(qiáng)調(diào)。

具體來看，TPT 2的核心價(jià)值體現(xiàn)在三大維度：

● 集約化賦能：重構(gòu)工業(yè)軟件架構(gòu)

依托SCOPES（Simulation, Control, Optimization, Prediction, Evaluation, Statistics）能力矩陣，TPT 2顛覆了傳統(tǒng)“一場(chǎng)景一模型”的分散開發(fā)模式。通過語言交互高效生成可適用于各類工藝裝置的智能體，替代模擬、控制、優(yōu)化、預(yù)測(cè)、評(píng)估、統(tǒng)計(jì)等環(huán)節(jié)的N個(gè)工業(yè)軟件，實(shí)現(xiàn)集約化智能支持。這種架構(gòu)變革的意義在于：它將原本孤立的工業(yè)軟件功能整合為一個(gè)統(tǒng)一的智能平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了從“功能堆砌”到“能力融合”的轉(zhuǎn)變。

● 專家級(jí)交互：重塑人機(jī)協(xié)作模式

TPT 2深度融合工業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)規(guī)律，可實(shí)現(xiàn)根因定位與精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，為工業(yè)問題診治開辟新路徑。借助對(duì)話式交互，用戶能輕松分析、處置生產(chǎn)問題，享受7x24小時(shí)在線的專家級(jí)決策支持。這種交互模式的變革，降低了工業(yè)AI的使用門檻，使一線操作人員也能夠借助AI能力做出專家級(jí)決策，從根本上提升了企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力。

● 全鏈路閉環(huán)：突破自主運(yùn)行瓶頸

實(shí)現(xiàn)“感知-識(shí)別-決策-執(zhí)行”全鏈路閉環(huán)能力，TPT 2可跨越裝置與場(chǎng)景限制，應(yīng)對(duì)復(fù)雜工業(yè)環(huán)境。這種能力為企業(yè)少人化、無人化及高度智能化轉(zhuǎn)型提供了堅(jiān)實(shí)技術(shù)底座。全鏈路閉環(huán)意味著工業(yè)系統(tǒng)不再僅僅是執(zhí)行預(yù)設(shè)指令的工具，而是具備了自主感知、分析和決策能力的智能主體。

TPT 2的突破不僅體現(xiàn)在技術(shù)層面，更在實(shí)際應(yīng)用中展現(xiàn)出顯著價(jià)值：

在某全球化工50強(qiáng)企業(yè)的廢液處理環(huán)節(jié)中，TPT將pH調(diào)節(jié)周期從原先的6–8小時(shí)縮短至1小時(shí)以內(nèi)，效率提升超過80%。在大唐多倫煤化工項(xiàng)目中，TPT構(gòu)建了“感知-預(yù)測(cè)-調(diào)控”一體化的能源管控體系，預(yù)計(jì)全年可實(shí)現(xiàn)綠色電能替代燃煤發(fā)電達(dá)49690.2萬千瓦時(shí)，減少二氧化碳排放41.94萬噸。此外，在中石油乙烷制乙烯應(yīng)用中，TPT 2首次實(shí)現(xiàn)了基于工業(yè)AI模型的生產(chǎn)運(yùn)行自主優(yōu)化，標(biāo)志著核心生產(chǎn)裝置開始具備自主決策與優(yōu)化能力。

 

破解“數(shù)據(jù)桎梏”難題：工業(yè)AI數(shù)據(jù)共同體賦能生態(tài)

一方面，數(shù)據(jù)是訓(xùn)練高質(zhì)量AI模型的基石；另一方面，工業(yè)數(shù)據(jù)的敏感性、隱私性和價(jià)值性又使其難以自由流通。這一“數(shù)據(jù)桎梏”已成為制約工業(yè)AI規(guī)模化落地的最大瓶頸。中控技術(shù)的戰(zhàn)略回應(yīng)是構(gòu)建“工業(yè)AI數(shù)據(jù)聯(lián)盟”。這不僅是一項(xiàng)技術(shù)解決方案，更代表了一種新型的產(chǎn)業(yè)協(xié)作模式。該聯(lián)盟匯聚了行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)、設(shè)計(jì)院、總包商及服務(wù)商，核心在于共同構(gòu)建一個(gè)以信任為基礎(chǔ)的工業(yè)數(shù)據(jù)價(jià)值生態(tài)體系。

機(jī)制創(chuàng)新：隱私計(jì)算下的數(shù)據(jù)要素化流通

聯(lián)盟的核心突破在于通過技術(shù)創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)可用不可見”。采用聯(lián)邦學(xué)習(xí)、多方安全計(jì)算等隱私計(jì)算技術(shù)，在保障數(shù)據(jù)所有權(quán)和隱私安全的前提下，實(shí)現(xiàn)跨場(chǎng)景、跨工況的裝置數(shù)據(jù)價(jià)值流通。這種機(jī)制使各參與方能夠在不出域的情況下共同訓(xùn)練和優(yōu)化AI模型，既保護(hù)了企業(yè)核心利益，又釋放了數(shù)據(jù)價(jià)值。

聯(lián)盟聚焦的三大方向構(gòu)成了一個(gè)自增強(qiáng)的循環(huán)體系：

● 數(shù)據(jù)共享：建立標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)交換協(xié)議和質(zhì)量評(píng)估體系，解決“數(shù)據(jù)能用”問題

● AI共創(chuàng)：通過協(xié)同開發(fā)模式，降低單個(gè)企業(yè)的AI研發(fā)門檻，加速創(chuàng)新迭代

● 生態(tài)共建：形成價(jià)值共享機(jī)制，讓每個(gè)參與者都能從生態(tài)發(fā)展中獲益

通過構(gòu)建行業(yè)可信數(shù)據(jù)空間和工業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化治理體系，打破工業(yè)領(lǐng)域“數(shù)據(jù)碎片化、數(shù)據(jù)質(zhì)量低”的困局，加速“數(shù)據(jù)到價(jià)值”的轉(zhuǎn)化；在保障數(shù)據(jù)所有權(quán)與隱私安全的前提下，實(shí)現(xiàn)跨場(chǎng)景、跨工況的裝置數(shù)據(jù)流通，為工業(yè)大模型預(yù)訓(xùn)練提供高質(zhì)量“養(yǎng)分”，賦能企業(yè)“智慧”升級(jí)；不斷推動(dòng)工業(yè)AI研發(fā)與場(chǎng)景孵化，深化產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同與升級(jí)，構(gòu)建資源樞紐與價(jià)值網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)“資源匯聚-價(jià)值共創(chuàng)-利益共享”的正向循環(huán)。

在工業(yè)AI時(shí)代，單一企業(yè)的數(shù)據(jù)積累和能力建設(shè)已無法滿足復(fù)雜工業(yè)場(chǎng)景的需求。唯有通過生態(tài)協(xié)作，才能突破工業(yè)AI規(guī)模化應(yīng)用的關(guān)鍵閾值。數(shù)據(jù)聯(lián)盟的建立，標(biāo)志著工業(yè)數(shù)字化競(jìng)爭(zhēng)從企業(yè)級(jí)單打獨(dú)斗進(jìn)入生態(tài)級(jí)協(xié)同演進(jìn)的新階段。這不是傳統(tǒng)意義上的產(chǎn)業(yè)鏈合作，而是通過數(shù)據(jù)要素的共享流通，構(gòu)建一個(gè)持續(xù)進(jìn)化的工業(yè)智能生態(tài)體系。

這種模式的價(jià)值不僅在于解決當(dāng)前的數(shù)據(jù)短缺問題，更在于為整個(gè)行業(yè)構(gòu)建了一個(gè)持續(xù)創(chuàng)新的基礎(chǔ)設(shè)施。隨著更多參與者的加入和更多數(shù)據(jù)的匯入，整個(gè)生態(tài)將形成網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，加速工業(yè)AI技術(shù)的迭代和應(yīng)用創(chuàng)新，最終推動(dòng)整個(gè)產(chǎn)業(yè)向智能化方向快速演進(jìn)。

 

TPT 2的未來：邁向“AI平權(quán)”與工業(yè)自主化

正是基于對(duì)“工業(yè)AI代表自動(dòng)化未來”的前瞻判斷，中控技術(shù)已在該領(lǐng)域持續(xù)投入并系統(tǒng)布局多年，而在中控技術(shù)的工業(yè)AI版圖中，TPT 2作為關(guān)鍵技術(shù)突破，已成為中控工業(yè)AI體系中的創(chuàng)新標(biāo)桿。

TPT 2的發(fā)布只是工業(yè)智能化長(zhǎng)征的第一步。未來，中控計(jì)劃將TPT的應(yīng)用場(chǎng)景向建材、冶金、造紙等更多領(lǐng)域拓展，同時(shí)探索“AI平權(quán)”——讓用戶通過自然語言對(duì)話即可調(diào)用AI能力，大幅降低AI使用門檻。工業(yè)AI的一個(gè)重要目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)工廠的自主化運(yùn)行，讓生產(chǎn)裝置像人類一樣思考和決策。這種自主化不僅意味著效率提升，更代表著工業(yè)生產(chǎn)范式的深度重構(gòu)。

從更廣闊的產(chǎn)業(yè)視角看，TPT 2是中國(guó)在工業(yè)AI領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)關(guān)鍵技術(shù)自主并走向全球引領(lǐng)的重要標(biāo)志。它標(biāo)志著中國(guó)企業(yè)正逐漸從技術(shù)追隨者轉(zhuǎn)型為規(guī)則制定者和路徑開創(chuàng)者，在全球工業(yè)智能化進(jìn)程中發(fā)揮越來越主導(dǎo)的作用。

當(dāng)全球工業(yè)還在為AI的“碎片化困境”尋找出路時(shí)，中控技術(shù)通過TPT 2提出了真正源自工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的中國(guó)方案：并非簡(jiǎn)單地將通用人工智能技術(shù)適配于工業(yè)環(huán)境，而是從底層邏輯出發(fā)，重構(gòu)技術(shù)架構(gòu)，打造深度融合工業(yè)機(jī)理與AI能力的原生系統(tǒng)。這不僅是一項(xiàng)技術(shù)突破，更體現(xiàn)了對(duì)工業(yè)智能化本質(zhì)的深刻洞察——工業(yè)AI絕非信息技術(shù)的簡(jiǎn)單延伸，而是工業(yè)知識(shí)、工藝經(jīng)驗(yàn)與人工智能技術(shù)的系統(tǒng)融合，代表了一種面向未來的新工業(yè)范式。