9月2日，央視《朝聞天下》欄目發布報道，重點關注中控技術在“人工智能+工業”領域的最新成果——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場景，深度融合人工智能技術與生產運行實際需求，是實現“人工智能+”國家戰略在工業領域落地的重要實踐。
國務院日前印發的《關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業發展深度融合。中控技術自主研發的時間序列大模型TPT 2，正是響應這一號召，致力于解決流程工業中長期存在的安全生產、質量優化、能耗控制等核心痛點。
流程工業，如石油化工、建材、有色金屬等，是國民經濟的重要基礎。其生產裝置常年連續運轉，多為高溫高壓、易燃易爆環境，對安全性、穩定性和效率要求極高。然而，依賴傳統人工經驗和分散的專家系統，已難以應對復雜工況下的實時優化與風險預警。正如中控創始人褚健在采訪中所述：“中國有數萬家流程工業企業，但專家資源有限。如何讓每一家企業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“數據+知識”的雙輪驅動。它并非簡單的語言模型，而是基于海量工業實時數據（時間序列數據）與第一性原理（如化學、物理反應機制）深度融合訓練而成。這種架構確保了模型既具備從數據中學習規律的能力，又嚴格遵守科學約束，杜絕了“AI幻覺”，輸出結果可靠、可解釋、可直接應用于工業閉環控制，主要攻克三大工業難題：
1安全預測與預警
系統可基于過去數周甚至數月的數據，提前數天預測設備異常、催化劑活性衰減等潛在風險，并自動生成處置方案，變“被動響應”為“主動干預”，極大提升裝置運行安全性。
2工藝參數優化
針對生產過程中質量波動、能耗過高的問題，模型能夠同時協調成千上萬個參數，進行多目標優化。這就像一位“超級工程師”，能精準判斷“何時加鹽、何時加調味料”，實現生產過程的精益運行。
3全流程智能決策
TPT大模型打破了傳統單點優化的局限，能夠貫通整個生產流程，實現從單個設備到全廠級的協同優化，這是人類專家難以獨立完成的復雜任務。
褚健比喻道：“傳統的專家是‘專才’，可能只精通一道菜系。而我們的TPT大模型目標是成為‘全才大廚’，通過學習各行業海量數據，掌握流程工業的‘全域菜譜’，并能根據每家工廠的‘口味’（具體數據）進行個性化調整。”
為克服工業場景多樣、數據獲取難的挑戰，中控技術聯合130余家行業頭部企業、設計院共同發起成立了“工業AI數據聯盟”。通過共建共享工業數據場景，規�；苿訑祿䞍r值轉化，為TPT 2提供了更豐富的訓練基礎，使其具備更強的泛化能力和行業適應性。目前，基于TPT 1版本的應用項目已超過110個，在實踐中驗證了其價值。
而最新發布的TPT 2，不僅融合了更多專家系統的知識，更深度嵌入了流程模擬的科學機理，使其決策更加精準可靠。最大的變化在于應用模式的革新：從1.0時代需要專家上門實施，2.0擴展為既保留了企業本地部署的訴求，更增加了平臺化、自助式服務。用戶企業可像使用專業工具一樣，自主查詢數據、尋求優化方案、獲取預警信息，極大降低了使用門檻和成本，真正實現了AI能力的普惠化。
同時，TPT 2應用的經濟效益已然顯現。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化，單爐年凈收益可超三百萬元；在萬華化學，全廠級應用的年增效益可達數千萬元級別。裝置規模越大，優化帶來的經濟效益越顯著。有的通過降本增效直接創造利潤，有的則通過提升產品質量增強了市場核心競爭力。
面向未來，褚健表示：“基于中控持續的行業積累、多行業數據聯合訓練，TPT大模型將通過持續迭代逐步實現‘工業自主駕駛’，以可量化的經濟效益為企業降本增效、防控風險，成為中國乃至全球工業智能化進程中的標志性成果。”
中控技術希望通過TPT的應用，讓每一家流程工業企業都能實現安全、高效、綠色的發展，這是工業企業的剛需，也是中控作為中國自主核心工業軟件企業的責任所在。
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