拆解工业AI落地的三个关键命题

导读

近日，中控技术副总裁吴才宝接受橙柿互动・都市快报专访，就流程工业AI的行业痛点、价值落地路径与实践方案展开深度分享。

当前工业AI领域普遍面临应用碎片化、重感知轻执行、改造投入门槛高、数据流通不畅等共性难题，AI价值难以向生产全链路渗透。针对这一现状，中控技术以技术自研为核心、模式创新为抓手、生态共建为支撑，构建起覆盖产品、服务、产业的全链条解决方案。

AI怎么“走进”生产线？

市场上多数工业AI应用，还停留在“报警+看板”的阶段——能发现问题，但解决不了问题。优化建议靠人工落地，数据、建模、决策、执行四个环节是断开的。加上改造成本高，不少企业望而却步。

中控技术的做法不太一样，它不是做单一场景、单点技术的碎片化创新，而是覆盖软硬件产品、商业服务模式、产业生态的全方位、体系化革新，完整覆盖流程工业从前端工艺研发到顶层经营决策的全生命周期。

在技术落地方面，中控技术自主研发了面向流程工业的时间序列大模型TPT（Time-series Pre-trained Transformer），是全球唯一一个已经在重点工业领域开始大规模应用的工业AI模型。

镇海炼化千万吨炼油项目

TPT进行换热网络模拟及优化改造试点应用，预计年节省燃料气1500万元，年效益约4000万元。

某石化企业乙烷制乙烯项目

TPT把装置投炉升温时长缩短36.8%，单炉乙烯收率提升0.373%，预期年效益超1500万元。

大唐多伦绿电调度优化项目

依托TPT搭起的能源管控体系，预计年节约标煤15.17万吨、减少二氧化碳排放41.94万吨。

同时，中控技术把AI大模型与核心控制系统紧密融合，实现软硬一体，全栈交付。这套方案的核心产品叫自主运行工厂AOP（Autonomous Operating Plant），以其自主研发的时间序列大模型TPT为工厂“智慧大脑”、通用控制系统UCS（Universal Control System）为工业“神经中枢”，搭建起“识别－评估－决策－执行”的完整闭环，变成一个能够自主感知异常、分析决策并精准执行调控的“数字员工”，让AI从“旁观者”变成“生产一线的参与者”。

落地效果非常明显：

在湖北兴发旗下湖北兴瑞，AOP上线后其工厂定员从260人降到80人，安全事故率降低了80%，非计划停机减少90%，运维人力成本降低75%，生产效益提升1%~3%，该项目成为应急管理部参观示范点，成功接待30个省（自治区、直辖市）应急管理系统处级干部专题观摩交流。

此外，TPT也可与企业现有控制系统结合，在保护企业存量投资的同时，实现平滑升级。

中控技术在具身智能领域也有布局。在杭电化氯碱车间，中控技术的智能巡检机器人带着高清相机和红外热像仪，对12台电解槽近5000根碱液管、1248对垫片实现每小时全覆盖巡检，突破了高温腐蚀环境下的人工极限。投运以来，盐水管堵塞、断流引发的槽电压跳升和联锁跳停等隐患，都被掐在了源头。

钱的问题怎么解决？

“系统是好，但一次性投入几百万、上千万，中小厂扛不住。”这是工业AI推广中最现实的障碍。

中控技术的应对策略是改变商业模式——从一次性买断软硬件的资本投入模式，换成按年订阅、按效果付费的运营服务模式，传统的一次性资本投入转变为轻量化的运营服务，中控技术和客户风险共担。企业不用先砸一大笔钱，还能持续获得工业AI大模型的能力，这就大幅降低了企业数字化转型门槛。其中，湖北兴发集团是典型代表，旗下27家企业全部切换到工业软件订阅模式。

订阅制改的不只是收费方式，更是工业智能化的价值逻辑——从“卖一套固定软件”变成“持续提供动态进化的AI服务”。门槛降下去，渗透率才能上来。

数据孤岛怎么打通？

流程工业里温度、压力、流量、液位这些时序数据，是训练工业大模型最底层的资源。但数据孤岛、数据质量参差、工艺保密、安全合规这几座大山压着，企业间数据很难流通复用，工业大模型的训练效果和泛化能力一直受制于数据瓶颈。

中控技术的解法是在产业生态层面牵头成立“工业AI数据联盟”，把行业龙头企业、设计院、高校与专业机构拉到一起，建立一套兼顾数据安全、隐私保护、价值分配的协作规则，先把数据流通这件事跑通。

目前联盟已有数百家成员，覆盖化工、石化、冶金、制药、能源等行业。首批高质量数据集已完成产权登记，跨企业、跨场景的工业数据安全流通已经走通。在典型工艺场景中，实现了效率提升30%、精度提升50%的成效。

“通过产业协同补齐各细分工艺场景的数据短板，让AI适配研发、生产、运维、环保、能源等全流程复杂工况”——这是中控技术对行业痛点的回应，也是它给自己定下的生态目标。

当AI真正走进了生产线、控制系统与经营决策，公司怎么组织、怎么响应、怎么迭代，可能就要跟着变。

中控技术副总裁吴才宝表示，AI带来的不仅是技术变革，更是管理逻辑的重构。未来，工业企业管理会趋于扁平化。对于中控技术而言，面对下游需求的爆发式增长，中控技术在持续优化产品多场景适配与交付方案之外，快速迭代组织与人才架构，组建专项攻坚团队，保证快速响应与高效交付。

工业AI正成为国家战略布局的重要方向，中控技术的工业AI产品在多家央国企落地，基于TPT大模型生成的智能体已在节能增效上拿出了可量化的成绩单。未来工业AI的发展空间还很大，中控技术正以技术迭代为驱动、以生态协同为杠杆、以商业价值为验证，向全球工业AI领先企业加速进化。

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