中共中央、国务院最新部署：传统产业数智化改造，工业AI如何真正落地？

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工业AI落地

首先要跨越三个断层

经过多年数字化建设，不少流程工业企业已经部署DCS、PLC、SCADA、SIS等系统，积累了大量生产运行数据。但数据采集不等于数据能够直接用于模型分析，更不等于数据能够支撑生产决策。

不同系统的数据在点位命名、时间尺度、工艺语义和工况标记等方面可能存在差异。与此同时，工业生产具有多变量耦合、非线性和时滞等特点，单纯依赖数据本身，也难以完整理解复杂工况背后的运行规律。

因此，工业AI面临的第一个问题，不只是有没有数据，还包括能否结合工艺机理与生产上下文，理解数据反映的实际工况，并将其转化为有效的预测与判断。

工业AI项目能否持续推进，不仅取决于模型的预测准确率，也取决于它能否改善实际生产指标。

预测准确率提升了，是否意味着装置运行更稳定？报警减少了，是否意味着风险得到有效控制？能耗下降了，又该如何判断改善幅度、核算经济收益？这些问题都需要结合具体业务场景进行评估。

工业AI可以用于数据分析、趋势预测和异常识别，但模型给出判断，并不意味着生产现场已经完成相应的调整。

若AI的分析结果无法与实际生产流程衔接，应用就可能停留在看板展示、报告生成或报警推送等环节。要进一步释放工业AI的价值，需要根据具体场景，将模型能力与生产操作、控制优化及相关业务流程结合起来，在明确的安全边界和运行要求下，形成从状态识别、辅助决策到效果验证的应用闭环。

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以时间序列大模型为基础

让AI更懂工业生产

围绕流程工业复杂的生产场景，中控技术自研的时间序列大模型平台TPT，融合流程工业机理知识与真实工业时序数据，为工况预测、异常识别与生产优化提供能力支撑。

TPT平台覆盖模拟、控制、优化、预测、评估等应用方向，支持企业结合实际场景探索工业智能体应用。目前，TPT平台已落地近200个真实生产案例，验证工业AI在安全、低碳、质量、效益等方面的应用价值。

安全是化工企业不可逾越的底线。面对复杂工况，如何从海量生产数据中及时识别异常趋势，是工业AI的重要应用方向。

在广西华谊能化项目中，TPT平台对近700个关键工艺点位进行实时监测，关键点位预警准确率达98.7%。在某大型国有石化企业乙烯装置中，关键指标预测准确率达99.79%，并提前4天捕捉到裂解气压缩机段间温度异常，为生产处置争取时间。

高耗能行业推进绿色转型，需要统筹能源供给与生产负荷，实现能源资源的高效利用。

在大唐多伦煤化工项目中，TPT平台整合燃煤机组、绿电、储能及下游化工负荷，协同优化能源调度，实现绿电替代燃煤发电比例达87.5%，年减碳41.94万吨，为煤化工与绿电深度耦合提供了实践参考。

产品质量的稳定性直接影响原料利用、能源消耗与生产效益。面对生产过程中的动态变化，TPT平台可结合生产状态辅助优化关键工艺参数。

在氯碱生产场景中，TPT将烧碱主产品浓度稳定在32%—32.1%的窄区间内，整体生产效益提升1%—3%，体现了工业AI在稳定产品质量与优化生产运行方面的应用价值。

工业AI不仅要解决具体生产问题，还需要推动生产运行模式持续优化。

在兴发集团湖北兴瑞全自主运行工厂项目中，TPT平台与通用控制系统UCS协同应用，覆盖超过15000个监控点位，控制中心定员由260人降至80人，日均报警频次下降99.8%，装置平均平稳率98%以上，吨碱电耗降低约50kWh/t，项目建设成本降低60%。