WAIC 2026 观察：打通工业AI落地最后一公里

01

工业AI的核心

理解生产规律

工业生产区别于互联网场景，最大的挑战在于：一套装置往往包含数千甚至上万个变量，温度、压力、流量、组分、设备状态相互影响，生产过程具有强耦合、非线性和动态变化等特点。

传统AI更多关注数据规律，而工业现场需要的不只是“预测”，更需要理解：为什么参数发生变化？哪些因素影响了生产状态？下 一步应该如何调整？

中控深耕流程工业30余年，服务3.9万余家工厂，在化工、石化、电力、冶金等行业积累了丰富的工业知识和实践经验，沉淀超过1亿I/O点数的工业数据与机理知识。

作为管控全厂的核心大脑，TPT能够深度理解复杂工业过程的动态机理，从生产过程中产生的时序数据（如设备运行曲线、物料反应周期、质量波动趋势）学习工业运行规律，输出最优策略。

02

安全、低碳与效益

三大场景验证

工业AI最终价值，不在实验室指标，而在生产现场的实际收益。

▶ 安全：提前发现风险，让装置运行更加稳定

在广西华谊能化硫回收装置中，生产过程存在硫化氢浓度波动频繁、人工调整滞后等问题。TPT通过分析历史运行数据和实时工况变化，对关键参数趋势进行预测，并辅助优化操作策略。

项目实施后：

✅ 装置平稳率由73.3%提升至96%以上

✅ 报警频次下降85%

✅ 预警准确率达到98%

✅ 每年节约标准煤1100吨，减少二氧化碳排放3700吨

▶ 低碳：破解新能源波动带来的调度难题

新能源比例不断提升后，如何实现绿电与传统能源的协同调度，成为能源企业面临的新挑战。

在大唐多伦，基于TPT打造的大型燃煤热电耦合新能源多能源互补调度优化系统，针对新能源波动、能源协同优化等问题，实现多能源系统智能调度。

项目投产后，预计：

✅ 每年实现49690.2万千瓦时绿色电能替代燃煤发电

✅ 可再生能源容量替代比例达到87.5%

✅ 年节约标准煤15.17万吨

✅ 减少二氧化碳排放41.94万吨

▶ 效益：从生产优化中挖掘经营增量

在某大型央企乙烯裂解装置中，针对生产过程中参数优化难、经验依赖强等问题，TPT辅助企业挖掘运行优化空间。

项目实施后：

✅ 投炉升温时间缩短36.8%

✅ 单台裂解炉每年增加净收益38万元

✅ 乙烯收率提升0.373%

✅ 单炉年净收益增加315.5万元

✅ 预计整体年效益超过1500万元

从安全稳定运行，到节能降碳，再到生产增效，工业AI正在从单点应用走向生产价值闭环。

03

从一个模型

到多个工业智能体

过去，企业建设工业智能化应用，往往需要针对不同场景分别开发模型和软件。

一个预测需求，需要开发预测模型；

一个优化需求，需要开发优化软件；

一个控制需求，需要部署控制策略。

这种模式建设周期长、成本高，也难以覆盖大量生产场景。

基于TPT大模型构建的工业AI平台，颠覆传统"一场景一模型"的开发模式。TPT平台以模拟（Simulation）、控制（Control）、优化（Optimization）、预测（Prediction）、评估（Evaluation）五大能力为基础，可面向具体生产任务快速生成装置专属智能体。

例如：

✅ 自主优化智能体

✅ 操作优化智能体

✅ 智能控制智能体

✅ 回路优化智能体

✅ 智能仿真智能体

✅ 设备健康监测智能体

......

企业无需从零建设模型训练体系，而是可以根据实际生产需求，快速构建面向不同业务场景的工业智能应用。

据实际应用验证，企业应用TPT平台后，可降低50%-80%的软件投资，减少30%-50%的人力投入，同时带来1%-3%的生产收益提升。