中控TPT小助手
2026年，智能体正加速进入产业政策视野：
1月，工业和信息化部等八部门联合印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，提出到2027年推出1000个高水平工业智能体。
3月，政府工作报告首次提出“打造智能经济新形态”，明确促进智能体加快推广。
9月，工信部再发《“人工智能+软件”专项行动实施方案》，进一步明确到2030年智能体成为产业新增长极。
在这场浪潮中，中控技术时间序列大模型平台TPT已经率先把工业智能体落进生产现场：从万华化学的氯碱装置到华谊能化的硫回收装置，一批可现场部署、行为可校验的工业智能体，正把政策目标变成看得见的效益。
01
工业现场
为什么需要智能体
过去几十年，工厂不断增加数字化系统：生产预测、先进控制、实时优化、报警管理、能碳管理……一个场景一套系统，确实解决了不少具体问题。
但系统越多，新的问题也随之出现：数据分散、工具繁多，面对一个复杂任务，工程师仍需要在多个系统之间切换，自己完成数据查询、分析判断和后续操作。
这也是工业智能体与传统工业软件的区别所在。传统软件通常对应一个明确的功能，智能体则可以围绕一个具体任务，调用不同的数据、模型和工具。
对于拥有大量装置、工艺和数据的流程工业而言，这种能力尤其重要。过去需要工程师分别操作多个系统完成的工作，现在可以由一个智能体协同完成。
02
一个能力底座
生成N个工业智能体
作为全球首个深度契合流程工业第一性原理的可信工业大模型，TPT将物理化学规律与行业专家经验深度嵌入模型底层，在学习多个工业领域的数据后，可直接适配工艺逻辑差异极大的全新领域，破解了传统“一场景一开发、适配成本高”的行业难题。
一线操作人员可以直接用日常语言与TPT平台对话，无需编程基础，即可生成各类可现场部署的智能体。由TPT平台生成的工业智能体（Agents）并非停留于概念，而是已在石化、化工、能源电力、建材等多个重点行业形成可复制、可推广的落地范式：
生产预测预警Agent：
在某石化乙烯裂解装置上，实时监控生产参数与设备状态，预测准确度达99.79%，保障安全运行。
异常工况辅助决策Agent：
在广西华谊能化硫回收装置上，深度拆解扰动传导链路，厘清从源头扰动、中间变量偏移直至报警触发的完整因果链条，风险分析效率提升70%，异常根因分析准确率90%。
智能控制Agent：
在兴发集团湖北兴瑞工厂，联动产线1.5万余个监控点位，操作频次平均降低94.1%，平稳度提升40%。
操作优化Agent：在某石化乙烯裂解装置上，将单炉乙烯收率提高0.373%，年净收益达315.5万元/炉，整体年效益预计不低于1500万元。
碳能优化Agent：在大唐多伦煤化工，覆盖“评估→诊断→局部改造→全局重构”全链条，实现可再生能源与燃煤热电系统高效耦合，可再生能源替代率达87.5%。
应用以上智能体的企业，软件投资降低50%-80%，人力投入减少30%-50%，收益提升1%-3%。
企业仅需导入少量自身生产数据，即可快速适配所属装置场景，单行业适配成本较传统方案降低60%以上，极大地降低了模型在多样化应用场景落地的成本和门槛。
往期回顾