引言：

當全球工業(yè)還在為AI落地困境徘徊時，中控技術的TPT 2時間序列大模型已經(jīng)實現(xiàn)了從“機械執(zhí)行”到“自主決策”的范式轉換，這不僅是技術突破，更是工業(yè)智能化的底層邏輯重構。

工業(yè)AI領域正面臨著一個巨大悖論：盡管算法技術持續(xù)演進，但大多數(shù)應用仍處于孤立場景的“碎片化”階段。同一算法在不同工廠、不同時間節(jié)點的表現(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，中控技術在全球工業(yè)AI創(chuàng)新發(fā)展大會上發(fā)布的時間序列大模型TPT 2（Time-series Pre-trained Transformer 2），正從根本層面推動這一現(xiàn)狀的改變。

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

數(shù)據(jù)碎片化：工業(yè)本質與數(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)務流程隔離、部門壁壘和商業(yè)機密保護等多重因素制約。

中控技術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、實時數(shù)據(jù)與離線記錄數(shù)據(jù)難以對齊等問題，共同構成了數(shù)據(jù)價值挖掘的第一道屏障。

時序數(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，但其價值挖掘長期面臨特殊挑戰(zhàn)。時間序列數(shù)據(jù)不僅包含數(shù)值信息，更承載著設備狀態(tài)、工藝過程和產(chǎn)品質量的演化規(guī)律。傳統(tǒng)的分析方法難以捕捉其深層的時空關聯(lián)和動態(tài)特性。

場景復雜性：工業(yè)系統(tǒng)多重耦合的數(shù)學表達難題

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

這種復雜性在數(shù)學上表現(xiàn)為高維、非線性、時變的動態(tài)系統(tǒng)建模難題。傳統(tǒng)建模方法需要針對每個具體場景進行大量參數(shù)調試和模型校準，導致實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變化存在不可測或難以測量的狀態(tài)變量，進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)驅動方法又面臨訓練數(shù)據(jù)不足、噪聲干擾等實際問題，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)知識與AI技術的語義鴻溝

需求隱蔽性問題反映了工業(yè)專家與AI專家之間的認知差異和溝通障礙。工業(yè)專家通常基于經(jīng)驗和直覺做出決策，但很難將這些隱性知識轉化為明確的優(yōu)化目標和約束條件。相反，AI專家擅長算法和模型，但缺乏對工業(yè)過程深層機理的理解。

這種知識表達的斷層導致AI解決方案往往與真實需求存在偏差。例如，工廠操作工可能知道“設備運行不正?！?，但無法準確描述何為“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。

更復雜的是，工業(yè)優(yōu)化目標往往是多目標、多約束的權衡問題。安全、質量、效率、成本、環(huán)保等多個指標之間存在著復雜的權衡關系，這些關系的量化表達本身就是一大挑戰(zhàn)。而不同崗位、不同層級的人員對同一問題又有不同的視角和訴求，進一步增加了需求明確的難度。

TPT 2，用“第一性原理” 重構流程工業(yè)「新內核」

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)領域的物理規(guī)律和機理知識，而TPT 2通過將工業(yè)第一性原理深度融入模型架構，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)驅動與機理模型的完美融合。TPT 2作為全球首個深度契合流程工業(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，具有極高的計算效率，想象一下，有一個擁有100位各領域專家（神經(jīng)、心血管、骨科...）的超級醫(yī)院。傳統(tǒng)模型是讓所有100位專家都給每位病人會診，效率極低。而MoE模型是一個高效的分診臺（門控網(wǎng)絡），它根據(jù)病情（輸入token）只請最相關的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對時空的理解能力，它能理解設備參數(shù)之間的空間關聯(lián)，這是實現(xiàn)真正智能化的關鍵。這種能力使得模型能夠從數(shù)據(jù)中學習到潛在的物理規(guī)律和約束條件，它使TPT演進為可以生成具備異常主動識別、風險智能評估與自主決策執(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。”中控國際運營公司副總裁張惠澤在TPT 2全球首發(fā)時強調。

具體來看，TPT 2的核心價值體現(xiàn)在三大維度：

● 集約化賦能：重構工業(yè)軟件架構

依托SCOPES（Simulation, Control, Optimization, Prediction, Evaluation, Statistics）能力矩陣，TPT 2顛覆了傳統(tǒng)“一場景一模型”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、預測、評估、統(tǒng)計等環(huán)節(jié)的N個工業(yè)軟件，實現(xiàn)集約化智能支持。這種架構變革的意義在于：它將原本孤立的工業(yè)軟件功能整合為一個統(tǒng)一的智能平臺，實現(xiàn)了從“功能堆砌”到“能力融合”的轉變。

● 專家級交互：重塑人機協(xié)作模式

TPT 2深度融合工業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)規(guī)律，可實現(xiàn)根因定位與精準預測，為工業(yè)問題診治開辟新路徑。借助對話式交互，用戶能輕松分析、處置生產(chǎn)問題，享受7x24小時在線的專家級決策支持。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能力做出專家級決策，從根本上提升了企業(yè)核心競爭力。

● 全鏈路閉環(huán)：突破自主運行瓶頸

實現(xiàn)“感知-識別-決策-執(zhí)行”全鏈路閉環(huán)能力，TPT 2可跨越裝置與場景限制，應對復雜工業(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型提供了堅實技術底座。全鏈路閉環(huán)意味著工業(yè)系統(tǒng)不再僅僅是執(zhí)行預設指令的工具，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)在技術層面，更在實際應用中展現(xiàn)出顯著價值：

在某全球化工50強企業(yè)的廢液處理環(huán)節(jié)中，TPT將pH調節(jié)周期從原先的6–8小時縮短至1小時以內，效率提升超過80%。在大唐多倫煤化工項目中，TPT構建了“感知-預測-調控”一體化的能源管控體系，預計全年可實現(xiàn)綠色電能替代燃煤發(fā)電達49690.2萬千瓦時，減少二氧化碳排放41.94萬噸。此外，在中石油乙烷制乙烯應用中，TPT 2首次實現(xiàn)了基于工業(yè)AI模型的生產(chǎn)運行自主優(yōu)化，標志著核心生產(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)是訓練高質量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。中控技術的戰(zhàn)略回應是構建“工業(yè)AI數(shù)據(jù)聯(lián)盟”。這不僅是一項技術解決方案，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)領軍企業(yè)、設計院、總包商及服務商，核心在于共同構建一個以信任為基礎的工業(yè)數(shù)據(jù)價值生態(tài)體系。

機制創(chuàng)新：隱私計算下的數(shù)據(jù)要素化流通

聯(lián)盟的核心突破在于通過技術創(chuàng)新實現(xiàn)“數(shù)據(jù)可用不可見”。采用聯(lián)邦學習、多方安全計算等隱私計算技術，在保障數(shù)據(jù)所有權和隱私安全的前提下，實現(xiàn)跨場景、跨工況的裝置數(shù)據(jù)價值流通。這種機制使各參與方能夠在不出域的情況下共同訓練和優(yōu)化AI模型，既保護了企業(yè)核心利益，又釋放了數(shù)據(jù)價值。

聯(lián)盟聚焦的三大方向構成了一個自增強的循環(huán)體系：

● 數(shù)據(jù)共享：建立標準化數(shù)據(jù)交換協(xié)議和質量評估體系，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：形成價值共享機制，讓每個參與者都能從生態(tài)發(fā)展中獲益

通過構建行業(yè)可信數(shù)據(jù)空間和工業(yè)數(shù)據(jù)標準化治理體系，打破工業(yè)領域“數(shù)據(jù)碎片化、數(shù)據(jù)質量低”的困局，加速“數(shù)據(jù)到價值”的轉化；在保障數(shù)據(jù)所有權與隱私安全的前提下，實現(xiàn)跨場景、跨工況的裝置數(shù)據(jù)流通，為工業(yè)大模型預訓練提供高質量“養(yǎng)分”，賦能企業(yè)“智慧”升級；不斷推動工業(yè)AI研發(fā)與場景孵化，深化產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同與升級，構建資源樞紐與價值網(wǎng)絡，實現(xiàn)“資源匯聚-價值共創(chuàng)-利益共享”的正向循環(huán)。

在工業(yè)AI時代，單一企業(yè)的數(shù)據(jù)積累和能力建設已無法滿足復雜工業(yè)場景的需求。唯有通過生態(tài)協(xié)作，才能突破工業(yè)AI規(guī)模化應用的關鍵閾值。數(shù)據(jù)聯(lián)盟的建立，標志著工業(yè)數(shù)字化競爭從企業(yè)級單打獨斗進入生態(tài)級協(xié)同演進的新階段。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，構建一個持續(xù)進化的工業(yè)智能生態(tài)體系。

這種模式的價值不僅在于解決當前的數(shù)據(jù)短缺問題，更在于為整個行業(yè)構建了一個持續(xù)創(chuàng)新的基礎設施。隨著更多參與者的加入和更多數(shù)據(jù)的匯入，整個生態(tài)將形成網(wǎng)絡效應，加速工業(yè)AI技術的迭代和應用創(chuàng)新，最終推動整個產(chǎn)業(yè)向智能化方向快速演進。

TPT 2的未來：邁向“AI平權”與工業(yè)自主化

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

TPT 2的發(fā)布只是工業(yè)智能化長征的第一步。未來，中控計劃將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，大幅降低AI使用門檻。工業(yè)AI的一個重要目標是實現(xiàn)工廠的自主化運行，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。

從更廣闊的產(chǎn)業(yè)視角看，TPT 2是中國在工業(yè)AI領域實現(xiàn)關鍵技術自主并走向全球引領的重要標志。它標志著中國企業(yè)正逐漸從技術追隨者轉型為規(guī)則制定者和路徑開創(chuàng)者，在全球工業(yè)智能化進程中發(fā)揮越來越主導的作用。

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