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[导读]杭州2025年9月2日 /美通社/ -- 9月2日,央视《朝闻天下》栏目发布报道,重点关注中控技术在"人工智能+工业"领域的最新成果——时间序列大模型TPT 2(Time-series Pre-trained Transformer 2)。该大模型面向流程工业...

杭州2025年9月2日 /美通社/ -- 9月2日,央视《朝闻天下》栏目发布报道,重点关注中控技术在"人工智能+工业"领域的最新成果——时间序列大模型TPT 2(Time-series Pre-trained Transformer 2)。该大模型面向流程工业场景,深度融合人工智能技术与生产运行实际需求,是实现"人工智能+"国家战略在工业领域落地的重要实践。

 
来自央视《朝闻天下》栏目报道

国务院日前印发的《关于深入实施人工智能+行动的意见》明确提出,要加快推动人工智能与产业发展深度融合。中控技术自主研发的时间序列大模型TPT 2,正是响应这一号召,致力于解决流程工业中长期存在的安全生产、质量优化、能耗控制等核心痛点。

流程工业,如石油化工、建材、有色金属等,是国民经济的重要基础。其生产装置常年连续运转,多为高温高压、易燃易爆环境,对安全性、稳定性和效率要求极高。然而,依赖传统人工经验和分散的专家系统,已难以应对复杂工况下的实时优化与风险预警。正如中控创始人褚健在采访中所述:"中国有数万家流程工业企业,但专家资源有限。如何让每一家企业都享受到顶尖专家的智慧?TPT 2提供了全新的路径。"

TPT 2的核心在于"数据+知识"的双轮驱动。它并非简单的语言模型,而是基于海量工业实时数据(时间序列数据)与第一性原理(如化学、物理反应机制)深度融合训练而成。这种架构确保了模型既具备从数据中学习规律的能力,又严格遵守科学约束,杜绝了"AI幻觉",输出结果可靠、可解释、可直接应用于工业闭环控制,主要攻克三大工业难题:

1 安全预测与预警
系统可基于过去数周甚至数月的数据,提前数天预测设备异常、催化剂活性衰减等潜在风险,并自动生成处置方案,变"被动响应"为"主动干预",极大提升装置运行安全性。

2 工艺参数优化
针对生产过程中质量波动、能耗过高的问题,模型能够同时协调成千上万个参数,进行多目标优化。这就像一位"超级工程师",能精准判断"何时加盐、何时加调味料",实现生产过程的精益运行。

3 全流程智能决策
TPT大模型打破了传统单点优化的局限,能够贯通整个生产流程,实现从单个设备到全厂级的协同优化,这是人类专家难以独立完成的复杂任务。

褚健比喻道:"传统的专家是‘专才',可能只精通一道菜系。而我们的TPT大模型目标是成为‘全才大厨',通过学习各行业海量数据,掌握流程工业的‘全域菜谱',并能根据每家工厂的‘口味'(具体数据)进行个性化调整。"

为克服工业场景多样、数据获取难的挑战,中控技术联合130余家行业头部企业、设计院共同发起成立了"工业AI数据联盟"。通过共建共享工业数据场景,规模化推动数据价值转化,为TPT 2提供了更丰富的训练基础,使其具备更强的泛化能力和行业适应性。目前,基于TPT 1版本的应用项目已超过110个,在实践中验证了其价值。

而最新发布的TPT 2,不仅融合了更多专家系统的知识,更深度嵌入了流程模拟的科学机理,使其决策更加精准可靠。最大的变化在于应用模式的革新:从1.0时代需要专家上门实施,2.0扩展为既保留了企业本地部署的诉求,更增加了平台化、自助式服务。用户企业可像使用专业工具一样,自主查询数据、寻求优化方案、获取预警信息,极大降低了使用门槛和成本,真正实现了AI能力的普惠化。

同时,TPT 2应用的经济效益已然显现。央视报道提及多个成功案例:在兰州石化,通过对乙烯装置进行优化,单炉年净收益可超三百万元;在万华化学,全厂级应用的年增效益可达数千万元级别。装置规模越大,优化带来的经济效益越显著。有的通过降本增效直接创造利润,有的则通过提升产品质量增强了市场核心竞争力。

面向未来,褚健表示:"基于中控持续的行业积累、多行业数据联合训练,TPT大模型将通过持续迭代逐步实现‘工业自主驾驶',以可量化的经济效益为企业降本增效、防控风险,成为中国乃至全球工业智能化进程中的标志性成果。"

中控技术希望通过TPT的应用,让每一家流程工业企业都能实现安全、高效、绿色的发展,这是工业企业的刚需,也是中控作为中国自主核心工业软件企业的责任所在。

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