中控TPT小助手
01
企业数据利用率不足30%
工业场景中，数据不是越多越好，而是质量越高越好。企业想要部署工业AI，仅有原始数据本身并不足以创造价值。企业需要数据携带设备状态、工艺逻辑、运行阶段等上下文信息，能够将离散信号与真实生产过程关联起来。
现实情况是，工业现场的大量数据长期处于“能采不能用”的状态。协议杂、接口多、点位乱、标签缺失、时间不同步……
这些问题导致许多企业即便投入了大量算力和算法资源，依然频繁面临误报率高、模型退化等问题，最终决策效果甚至不如老师傅的经验判断。
举个简单例子，同样是一组压缩机振动数据：一份数据时间戳混乱、缺失严重、没有任何标注；另一份则完成了数据对齐，标注了设备启停阶段、异常区间，并关联了运行工况。
两者训练出的模型效果截然不同。前者可能只能识别“有波动”，后者才能进一步判断风险、指导维护。
我国拥有全球最完整的工业体系和丰富的数据资源，但中小企业数据利用率不足30%，数据治理成本甚至已占企业智能化改造成本的一半以上。
《意见》明确推动的“工业数据筑基行动”，正是要打破这一局面——把车间里沉默的数据资源，真正转化为可被AI高效理解和学习的“数据要素”。
02
将高质量数据集
转化为AI能力
高质量数据集正在成为新的基础能力。
中控技术依托30余年服务3.9万家工厂的积累，联合行业龙头企业、设计院、高校及专业机构，共同发起成立工业AI数据联盟，覆盖化工、石化、冶金、制药、能源等多个行业领域。
中控技术通过数据清洗、标准化处理与行业知识沉淀，将分散的工业数据转化为可训练、可验证、可复用的高质量行业数据集，典型生产工艺场景中达成效率提升30%、精度提升50%的显著成效，让服务从“点对点”走向“平台化”。
在超1亿I/O点数的工业数据基础上，中控技术打造了时间序列大模型平台TPT，并面向工业用户开放免费试用。
TPT平台并非简单基于数据拟合，而是融合工艺知识、行业经验与真实生产场景，理解工业过程背后的运行规律。因此，它不仅能看到“数据波动”，还能进一步理解波动意味着什么。例如在石化、化工等场景中，TPT平台能够识别关键工艺窗口、分析复杂参数耦合关系，并辅助工程师进行风险预警、运行优化与异常分析。
借助TPT平台，中小企业无需组建庞大的AI研发团队，也无需投入巨额数据治理成本，即可快速实现AI能力落地，可降低50%-80%的软件投资，减少30%-50%人力投入，实现1%-3%的收益提升。
03
TPT平台：
一键生成工业智能体
TPT平台正在让工业AI从“单点工具”走向“智能体协同”。
企业无需编程基础，即可通过对话式生成或组态生成两种模式，快速构建面向生产现场的工业智能体，并支持本地化部署，与DCS、PLC等工控系统联动，直接参与现场运行与执行。
在贵州磷化集团，TPT平台构建了覆盖工艺指标、控制器运行、设备健康三大维度的智能监督体系，实现对未来5至30分钟生产趋势的预测预警。基于TPT平台，还可快速生成操作导航智能体、高级报警管理智能体、自整定智能体等多个工业智能体，实现报警优化、操作辅助、控制优化等能力协同，让生产控制从“被动响应”逐步走向“主动优化”。
在广西华谊能源化工有限公司千亿级基地，TPT平台生成的硫回收装置工艺参数预警Agent，实现500多个关键工艺指标未来2.5分钟趋势的精准预测，工艺波动标准差降低30%以上。
当高质量数据成为工业时代的新生产资料，工业AI也正在从少数头部企业的能力，逐步变成更多工厂都能使用的新基础设施。
正如中控技术董事长兼总裁崔山在央视《焦点访谈》中所提到的，“工业数据筑基行动”将进一步推动行业数据开放共享，让工业AI大模型能够基于更高质量的数据进行训练，加速工业AI能力释放。