一年增长近400%，工业AI应用渗透率大幅攀升（附报告全文）

01

四大瓶颈

卡住规模化落地的喉咙

工业场景的特殊性，决定了AI无法照搬通用领域的打法。当前制约工业AI规模化落地的核心障碍，集中在四个层面：

数据：高质量异常样本稀缺、跨系统数据孤岛突出、行业标准不统一，难以支撑模型的鲁棒性训练。

技术：AI模型的"黑箱"特性与工业高安全要求天然冲突，虚实迁移效果波动、多模态融合能力不足，可靠性难达生产级要求。

成本：硬件、算力与实施的综合投入高昂，中小企业投资回报周期偏长，付费意愿受限,

认知：一线人员接受度不足、复合型人才缺口巨大、管理层与执行层认知脱节。

四大瓶颈彼此放大，共同拉高了工业AI的落地门槛。

02

流程工业，是那个最难的考场

在工业AI全域渗透的进程中，不同领域的落地节奏与价值密度存在差异。

其中，流程工业凭借连续生产、强机理约束、高安全要求的产业特性，成为检验工业AI深度价值的试金石：提质降本需求迫切、价值易量化，同时又是对模型可靠性、闭环能力要求严苛的高壁垒赛道。

这条路上，中控技术给出了可复制的答案：依托数十年工业机理积淀，自主研发时间序列大模型TPT。面向工业时间序列数据，TPT进行趋势预测、异常识别与工艺优化，让大模型从"对话工具"走向"生产核心"，落地近200个项目。

兴发集团旗下湖北兴瑞的实践，则进一步将TPT应用到了工厂整体运行：一套由TPT与UCS协同构成的自主运行工厂系统AOP已经全面接管了氯碱生产的全流程。

作为全球首套自主运行工厂的落地标杆，湖北兴瑞通过引入AOP系统，将五套分属不同品牌DCS、独立运行的生产装置（两套15万吨钠碱、3.5万吨钾碱、10万吨双氧水、2万吨TMAH）打通融合，实现了集中智能控制与黑屏运行。项目落地后，工厂报警频次下降99.8%，人工操作频次下降94.1%，整体生产效益提升1%-3%。