當“人工智能（AI）+”成為全球制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的不可回避命題，工業(yè)AI的落地卻始終困在“落地難、適配貴、想用上卻沒人會操作”的現(xiàn)實里。高溫高壓的裝置特性、大時滯高耦合的工藝規(guī)律、千廠千面的參數(shù)差異，讓許多工業(yè)AI停留在“實驗室demo”階段，遲遲穿不透生產(chǎn)車間的大門。

8月28日，中控技術(shù)正式發(fā)布流程工業(yè)時間序列大模型TPT 2（Time-series Pre-trained Transformer 2）。作為全球首款流程工業(yè)時間序列大模型TPT的迭代產(chǎn)品，TPT 2以解決工業(yè)生產(chǎn)問題的硬核能力和更易用的交互體驗，真正打通從技術(shù)突破到產(chǎn)業(yè)價值的“最后一公里”，讓工業(yè)AI真正成為工廠自主運行的核心引擎。

以時序數(shù)據(jù)為引擎

筑牢工業(yè)專屬智能基底

工業(yè)大模型的競爭，從來不是算力競賽，而是誰更懂工業(yè)的深度比拼。相比大語言模型聚焦語義交互，在工業(yè)核心領(lǐng)域面臨著“用不了”“不敢用”和“不能用”等現(xiàn)實困境，TPT 2則能夠精準抓住流程工業(yè)的“核心語言”——24小時不間斷產(chǎn)生的時序數(shù)據(jù)。

如氯堿裝置的秒級溫度波動、常減壓塔的實時流量變化等。這些數(shù)據(jù)里藏著裝置運行的本質(zhì)規(guī)律，也是破解工業(yè)難題的關(guān)鍵鑰匙。

為了吃透這些“工業(yè)語言”，TPT 2 做了兩大核心突破：

一方面，對Transformer算法架構(gòu)進行深度改進和優(yōu)化，并創(chuàng)新采用MoE混合專家模型。該模式既能深度挖掘工業(yè)多維數(shù)據(jù)中的內(nèi)在關(guān)系，又能理解自然語言需求，實現(xiàn)“數(shù)據(jù)+指令”的智能協(xié)同；

另一方面，深度融合中控30余年服務(wù)3.7萬家工廠及“數(shù)據(jù)聯(lián)盟”模式、積累超1億I/O點數(shù)的千廠機理知識，比如石化裂解反應(yīng)的溫度窗口、化工精餾塔的回流比規(guī)律，讓模型不僅“能看見數(shù)據(jù)”，更“能讀懂工藝”，避免陷入“AI幻覺”陷阱。

工業(yè)專屬智能基底讓TPT 2真正具備解決工業(yè)生產(chǎn)實際問題的能力。實時監(jiān)控預(yù)警裝置異常、拆解問題能定位根因、自主訓練模型并匹配具體工藝，最終輸出“能落地、真管用”的解決方案或可現(xiàn)場部署的Agents（智能體），從而構(gòu)建“感知 - 識別 - 決策 - 執(zhí)行”全鏈路閉環(huán)智能體系，讓工業(yè)AI回歸“解決問題的工具”本質(zhì)。

全場景泛化能力

破解“一廠一方案”適配性困局

流程工業(yè)的復(fù)雜性，藏在每一個細節(jié)：不同工業(yè)裝置的工藝截然不同，同行業(yè)不同工廠的設(shè)備老化程度、原料組分也存在差異。

過去，企業(yè)通常采用多個傳統(tǒng)工業(yè)軟件組合的方式，但在實際應(yīng)用中不同系統(tǒng)獨立運行，數(shù)據(jù)難以互通，功能模塊間協(xié)同困難，信息流不暢，容易導(dǎo)致整體優(yōu)化潛力受限，難以實現(xiàn)全局最優(yōu)。而重新開發(fā)一套適配全廠應(yīng)用的工業(yè)AI方案不僅初期建模耗時耗力，后續(xù)運維成本更是拉高了投入成本，許多企業(yè)因“耗不起”而放棄智能化。

而TPT 2采用“統(tǒng)一建?！?，徹底打破了傳統(tǒng)“煙囪式”軟件架構(gòu)的壁壘：它以中控supOS工業(yè)操作系統(tǒng)的4大數(shù)據(jù)基座（運行數(shù)據(jù)基座 DCS、設(shè)備數(shù)據(jù)基座 PRIDE、質(zhì)量數(shù)據(jù)基座 Q-Lab、模擬數(shù)據(jù)基座 APEX）為支撐，融合多行業(yè)、多工廠、多裝置的全維度海量時序數(shù)據(jù)，在統(tǒng)一的模型架構(gòu)內(nèi)，它能對數(shù)據(jù)進行深度融合分析，并執(zhí)行協(xié)同決策，真正顯示其強大的泛化能力。

當應(yīng)用于新場景時，企業(yè)只需提供數(shù)據(jù)與場景，TPT 2輸出技術(shù)能力，這種協(xié)同創(chuàng)新模式，讓技術(shù)與需求精準匹配，大大縮短了制造企業(yè)智能化升級的落地周期、大幅降低改造成本。

極簡操作

一次提問即生成可落地的Agents(智能體)

工業(yè)AI大模型好用，但如果沒人會用，后續(xù)一切都是空談。過去開發(fā)或操作工業(yè)軟件需要專業(yè)人員編寫代碼、調(diào)試參數(shù)，普通工程師望而卻步，中小工廠更是難以突破技術(shù)門檻。

TPT 2借鑒語言大模型的易用性優(yōu)勢，卻不照搬“純語義交互”：對話式交互界面讓生產(chǎn)人員無需學習代碼，僅用日常工作語言描述問題，即獲取可部署的解決方案。它將復(fù)雜的算法邏輯、模型調(diào)用過程封裝在后臺，供生產(chǎn)人員選擇性取用。

比如提問“乙烯裝置乙烯塔溫度波動大，操作頻次高，如何優(yōu)化控制方案，提升運行平穩(wěn)性”，TPT 2便能自動完成問題分層拆解-調(diào)用匹配能力模型-輸出可直接用于后臺執(zhí)行的操作方案。最后，生成可用于工業(yè)現(xiàn)場部署的智能體，將方案導(dǎo)入控制系統(tǒng)，它會根據(jù)實時工藝參數(shù)自適應(yīng)微調(diào)，不用人工守著設(shè)備試錯。

無論是剛?cè)肼毜哪贻p工程師，還是經(jīng)驗豐富的老師傅，這種極簡操作模式讓不同水平的生產(chǎn)人員都能快速上手，大大提升他們的日常工作效率。

“專家腦”全鏈協(xié)同

從“單點控制”到“全局智能”

流程工業(yè)生產(chǎn)“牽一發(fā)而動全身”，一個微小的參數(shù)波動，可能引發(fā)后續(xù)一系列連鎖反應(yīng)。過去，生產(chǎn)人員要同時盯緊數(shù)據(jù)、查機理、調(diào)參數(shù)，任何一個環(huán)節(jié)斷檔都可能出問題。

TPT 2則突破了傳統(tǒng)工業(yè)AI局限，實現(xiàn)從單點控制到全局智能的一體化協(xié)同。過去依賴分散、獨立軟件才能勉強拼湊完成的生產(chǎn)控制核心功能，如預(yù)測性維護（預(yù)判故障）、工藝優(yōu)化（尋找最優(yōu)操作點）、參數(shù)整定（優(yōu)化控制器參數(shù)）、異常檢測（實時監(jiān)控報警）等，如今它都能同時完成。

從異常預(yù)測（如提前30分鐘超早期異常預(yù)警）、問題診斷（問題定位與根因分析）、方案出具（提出干預(yù)方案）、模型調(diào)用（調(diào)取合適的專家模型）到最終自適應(yīng)控制和部署實施（Agent部署于裝置，聯(lián)動執(zhí)行控制），全程無需人工反復(fù)干預(yù)，相當于為每套裝置配備了永不退休的“工業(yè)專家”，輕松應(yīng)對復(fù)雜工藝的動態(tài)變化。

用上TPT，工廠沒問題

從TPT 1到TPT 2，這不是一次簡單的產(chǎn)品迭代和技術(shù)升級，而是對“工業(yè)AI該如何真正賦能產(chǎn)業(yè)”的深度回應(yīng)。

中控TPT大模型在石化、化工、能源電力等十余個行業(yè)的廣泛應(yīng)用，標志著工業(yè)AI徹底跳出概念炒作階段，真正演進為生產(chǎn)車間里 “可解決問題、能創(chuàng)造價值”的實用工具，為工廠自主化運行注入強勁動力。