破解“工业时间”的密码

　　机器可以解码时间、预知未来吗?

　　8月28日在杭州举办的2025中控技术全球新品发布暨工业AI创新发展大会上，中控技术的工程师给出的答案是：可以。会上发布的工业人工智能(AI)产品TPT 2，正是凭借破解“工业时间”密码的本领，成为这个答案的有力注脚。

　　这场面向全球同步直播的活动，吸引近700万人次线上观看，微博话题阅读量超1.4亿，微博科技榜排名第5位……这就是TPT 2的魔力。

大会现场。(企业供图)

　　一款预知未来的工业AI

　　“工厂内发生的任何事件都可以追溯为一段时间序列数据。”中控国际运营公司副总裁，同时也是TPT 2的主发布人——张惠泽解释道，“例如设备失效，一周之前设备的振动数据可能会有所体现;质量波动，可能是几分钟前生产过程中的温度和压力未达预期。可以说，工业的一切都围绕时间序列数据展开。如果能够破解这些数据，哪怕仅预知未来几秒钟，我们就能大幅度地提高生产效率。”

　　以时间序列模型为中心，为让每个人都可以用到，并解决生产中最困难、最常见的问题——中控技术的时间序列大模型TPT 2应运而生。

　　“能预测时间，就能控制未来。”中控技术算法开发工程师周烨煦说，“如果我们能提前看到关键变量的变化，就可以把即将超标的温度拉回来，把障碍消灭在萌芽之中。预测对于工厂而言，是更高的产量、更安全稳定的运行。预测是从被动应对迈向主动控制的关键一步。”

　　在周烨煦看来，“预测时间”主要难在两点：一是数据难，数量多而质量低；二是模型难，场景多且难泛化。他提出“要让模型领悟工业的语法”。TPT 2的研发团队建立了专业数据团队，联合一线工艺专家，采用“专家+工具”的方式对数据进行深度数据梳理和有结构化的标注；利用第一性原理激励模型和高精度仿真技术，生成各种可能的运行状态数据，精准还原系统中的物理规律和控制逻辑，让模型能够提前认识没有见过的复杂边缘工况；推出“MoE混合专家模型”，细分出趋势分析、周期检测、异常检测等十余个模块，让AI就像数位经验丰富的“老师傅”一样，协同应对多元的工业场景。

　　一场关于“效能”的革命

　　AI应用是大势所趋，但当下的AI产品能在流程工业完美落地吗?对此，中控创始人、宁波工业互联网研究院创始人兼院长褚健接受记者采访时直言：“TPT要干的事就是让用户节省成本、增加收益，为他们创造实际的效益。”

　　中控技术产品工程师林想在TPT 2发布时说：“TPT 2要让任意工业场景、任意装置、任意岗位的流程工业一线从业者都能够零门槛用上AI，通过语言轻松调用模拟、控制、优化、预测等核心能力，解决装置生产运行中的各类问题。”

　　如何实现?林想将其概括为——让工业AI“懂人话、说人话、干人活”。举例来说，只需输入一句“请帮我控稳氯碱装置盐水处理的pH值”，TPT 2就会自主分析问题，引导用户上传必要数据，调用专家模型给出解决方案。整个过程无需编程知识，无需专家指导，在简单的对话中专业问题便迎刃而解。每个成功解决问题的模型还可以保存下来，生成专家智能体“Agent”，以在线和离线两种使用方式运行，让用户快速调用。

　　值得一提的是，TPT 2在解决AI“幻觉”方面也具备独特优势。TPT 2一方面将第一性原理作为常识融进了大模型的思考体系；另一方面在感知、识别、决策、执行等环节设置了“安全锁”，在设计与应用两个层面确保AI的可靠性。“在工业领域我们绝不能接受‘幻觉’。一次错误很可能就会酿成一场事故，造成巨额的损失甚至威胁生命，所以我们绝对不会用概率挑战工业的安全底线。”中控技术应用工程师曾欣欣坚定地说。

　　对于AI的期望，万华化学总工程师徐宝学坦诚地向记者表示：“企业最重视的还是如何创造价值。”

　　当前经济形势下，AI又该如何帮助企业创造价值?“TPT 2不仅是一个用在工业领域的通用大模型，更是能聚焦安全、质量、成本、效益等核心价值场景来解决问题的平台，这是每个企业都关心和需要的。”褚健说，“希望通过工业AI，我们能提高企业的生产安全性与产品质量，降低能耗，以更低的成本和更高的质量参与市场竞争。”

大会展区。(企业供图)

　　一个互联共生的生态

　　记者在采访中发现，多家石油和化工龙头企业与中控技术有着长达10年甚至20年的合作，他们见证着中控技术的成长，也亲身感受到自动化、智能化技术为石化行业带来的巨变。以科技创新为牵引，他们正共同搭建起工业AI生态链。

　　浙江传化化学集团流程与IT部总经理吴立斌接受记者采访时表示：“安全和质量问题一直是我们关注的重点，今天也看到一些其他客户的使用案例。希望接下来在AI领域我们能与中控技术有更加深入有效的合作。”

　　浙江新和成股份有限公司运营首席专家郑根土也告诉记者：“目前AI领域的大模型很多，专业应用领域的垂直模型相对较少。中控技术在化工分散控制系统(DCS)控制领域技术领先，我们也与其合作多年。他们了解化工行业，能够在此基础上融合AI功能，将助力行业产业优化、运行安全及建设未来工厂，对企业经营管理决策非常有帮助。”

　　发布会上，TPT 2宣传片中的一组数字引发了石化行业的热烈反响——TPT自主操作乙烷制乙烯，提升收率0.373%，整体收益提升1500万元/年。实实在在的增效数据，让与会企业燃起了拥抱AI的热情。

　　“从TPT 1的使用感觉来看，TPT 1大模型跟小模型相比，训练时间更短。小模型的研发+部署完成要以年为单位计算，TPT 1大模型两个月就能弄出来，对后续的工业应用非常有帮助。大模型的时间成本、人力成本，应用的广泛性，泛化能力，都比小模型好很多。”中国石化镇海炼化分公司信息和数字化中心经理干建甫表示，“如果TPT 2在交互性、泛化能力方面更强、更精准，当然会更好。”

　　徐宝学也谈道：“在传统制造业，尤其是像氯碱这样的高能耗行业，节能降耗非常重要。过去一年我们公司在氯碱方面部署了AI，运用时间序列大模型在智能控制、智能决策方面取得了一些初步成果，我相信TPT 2定会为企业创造价值，推动行业发展抵达新高度。”

　　“TPT 2只是一个起点，未来还将不断迭代。”褚健在演讲中展望，希望与用户携手，共同打造一个不断完善的产业生态，让工业AI更好赋能工业发展。