9月2日，央視《朝聞天下》欄目發(fā)布報道，重點關(guān)注中控技術(shù)在“人工智能+工業(yè)”領(lǐng)域的最新成果——時間序列大模型TPT 2（Time-series Pre-trained Transformer 2）。該大模型面向流程工業(yè)場景，深度融合人工智能技術(shù)與生產(chǎn)運行實際需求，是實現(xiàn)“人工智能+”國家戰(zhàn)略在工業(yè)領(lǐng)域落地的重要實踐。
國務(wù)院日前印發(fā)的《關(guān)于深入實施人工智能+行動的意見》明確提出，要加快推動人工智能與產(chǎn)業(yè)發(fā)展深度融合。中控技術(shù)自主研發(fā)的時間序列大模型TPT 2，正是響應(yīng)這一號召，致力于解決流程工業(yè)中長期存在的安全生產(chǎn)、質(zhì)量優(yōu)化、能耗控制等核心痛點。
流程工業(yè)，如石油化工、建材、有色金屬等，是國民經(jīng)濟的重要基礎(chǔ)。其生產(chǎn)裝置常年連續(xù)運轉(zhuǎn)，多為高溫高壓、易燃易爆環(huán)境，對安全性、穩(wěn)定性和效率要求極高。然而，依賴傳統(tǒng)人工經(jīng)驗和分散的專家系統(tǒng)，已難以應(yīng)對復(fù)雜工況下的實時優(yōu)化與風(fēng)險預(yù)警。正如中控創(chuàng)始人褚健在采訪中所述：“中國有數(shù)萬家流程工業(yè)企業(yè)，但專家資源有限。如何讓每一家企業(yè)都享受到頂尖專家的智慧？TPT 2提供了全新的路徑。”
TPT 2的核心在于“數(shù)據(jù)+知識”的雙輪驅(qū)動。它并非簡單的語言模型，而是基于海量工業(yè)實時數(shù)據(jù)（時間序列數(shù)據(jù)）與第一性原理（如化學(xué)、物理反應(yīng)機制）深度融合訓(xùn)練而成。這種架構(gòu)確保了模型既具備從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)律的能力，又嚴(yán)格遵守科學(xué)約束，杜絕了“AI幻覺”，輸出結(jié)果可靠、可解釋、可直接應(yīng)用于工業(yè)閉環(huán)控制，主要攻克三大工業(yè)難題：
1安全預(yù)測與預(yù)警
系統(tǒng)可基于過去數(shù)周甚至數(shù)月的數(shù)據(jù)，提前數(shù)天預(yù)測設(shè)備異常、催化劑活性衰減等潛在風(fēng)險，并自動生成處置方案，變“被動響應(yīng)”為“主動干預(yù)”，極大提升裝置運行安全性。
2工藝參數(shù)優(yōu)化
針對生產(chǎn)過程中質(zhì)量波動、能耗過高的問題，模型能夠同時協(xié)調(diào)成千上萬個參數(shù)，進行多目標(biāo)優(yōu)化。這就像一位“超級工程師”，能精準(zhǔn)判斷“何時加鹽、何時加調(diào)味料”，實現(xiàn)生產(chǎn)過程的精益運行。
3全流程智能決策
TPT大模型打破了傳統(tǒng)單點優(yōu)化的局限，能夠貫通整個生產(chǎn)流程，實現(xiàn)從單個設(shè)備到全廠級的協(xié)同優(yōu)化，這是人類專家難以獨立完成的復(fù)雜任務(wù)。
褚健比喻道：“傳統(tǒng)的專家是‘專才’，可能只精通一道菜系。而我們的TPT大模型目標(biāo)是成為‘全才大廚’，通過學(xué)習(xí)各行業(yè)海量數(shù)據(jù)，掌握流程工業(yè)的‘全域菜譜’，并能根據(jù)每家工廠的‘口味’（具體數(shù)據(jù)）進行個性化調(diào)整。”
為克服工業(yè)場景多樣、數(shù)據(jù)獲取難的挑戰(zhàn)，中控技術(shù)聯(lián)合130余家行業(yè)頭部企業(yè)、設(shè)計院共同發(fā)起成立了“工業(yè)AI數(shù)據(jù)聯(lián)盟”。通過共建共享工業(yè)數(shù)據(jù)場景，規(guī)模化推動數(shù)據(jù)價值轉(zhuǎn)化，為TPT 2提供了更豐富的訓(xùn)練基礎(chǔ)，使其具備更強的泛化能力和行業(yè)適應(yīng)性。目前，基于TPT 1版本的應(yīng)用項目已超過110個，在實踐中驗證了其價值。
而最新發(fā)布的TPT 2，不僅融合了更多專家系統(tǒng)的知識，更深度嵌入了流程模擬的科學(xué)機理，使其決策更加精準(zhǔn)可靠。最大的變化在于應(yīng)用模式的革新：從1.0時代需要專家上門實施，2.0擴展為既保留了企業(yè)本地部署的訴求，更增加了平臺化、自助式服務(wù)。用戶企業(yè)可像使用專業(yè)工具一樣，自主查詢數(shù)據(jù)、尋求優(yōu)化方案、獲取預(yù)警信息，極大降低了使用門檻和成本，真正實現(xiàn)了AI能力的普惠化。
同時，TPT 2應(yīng)用的經(jīng)濟效益已然顯現(xiàn)。央視報道提及多個成功案例：在蘭州石化，通過對乙烯裝置進行優(yōu)化，單爐年凈收益可超三百萬元；在萬華化學(xué)，全廠級應(yīng)用的年增效益可達數(shù)千萬元級別。裝置規(guī)模越大，優(yōu)化帶來的經(jīng)濟效益越顯著。有的通過降本增效直接創(chuàng)造利潤，有的則通過提升產(chǎn)品質(zhì)量增強了市場核心競爭力。
面向未來，褚健表示：“基于中控持續(xù)的行業(yè)積累、多行業(yè)數(shù)據(jù)聯(lián)合訓(xùn)練，TPT大模型將通過持續(xù)迭代逐步實現(xiàn)‘工業(yè)自主駕駛’，以可量化的經(jīng)濟效益為企業(yè)降本增效、防控風(fēng)險，成為中國乃至全球工業(yè)智能化進程中的標(biāo)志性成果。”
中控技術(shù)希望通過TPT的應(yīng)用，讓每一家流程工業(yè)企業(yè)都能實現(xiàn)安全、高效、綠色的發(fā)展，這是工業(yè)企業(yè)的剛需，也是中控作為中國自主核心工業(yè)軟件企業(yè)的責(zé)任所在。
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