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今年参加了好几个AI展会，“工业AI”、“智能工厂”的招牌越来越多。
近几年，工业AI市场都在快速扩张。
工业AI已从试点阶段进入规模化应用阶段，西门子、工业富联、美的等制造业纷纷布局，IDC更是将制造业列为AI落地关注的领域之一。
从表面看，工业AI似乎已迎来爆发期。
但现实情况，大多数工业AI应用还停留在智能问数、内部客服等办公浅表场景，真正能触及生产控制、质量优化等核心环节的少之又少。
01｜AI控制工厂的必经之路
想让AI真正接管工厂，远比想象中复杂，首先就需要克服三大难点。
首先是数据问题，AI大模型的训练依赖大量数据，但传统制造业企业的生产数据分布在不同工业控制系统中，共享程度低，存在难以逾越的数据壁垒，传输过程中的数据延迟、缺失等问题，影响着AI大模型的训练和应用。
其次是适配问题，制造业生产过程极其复杂，特别是流程工业毫秒级产生的大量时序数据，温度、压力等动态参数存在强因果关系，牵一发而动全身。常见的纯数据拟合的AI大模型缺乏可信度，轻则出现“参数漂移”，重则因“AI幻觉”引发安全事故，难以适配复杂工业场景。
最后是AI技术的成本门槛，不同的工业生产工艺千差万别，一套AI方案换个场景就得重新建模、部署、适应，运维成本高昂，可投资回报却难以量化，让许多中小企业望而却步。
那突破这三重难关后，真正实现AI控制的工厂是什么样的呢？
湖北宜昌兴发集团旗下湖北兴瑞硅材料有限公司（以下简称“湖北兴瑞”），就已经实现了AI驱动下的工厂全自主运行。
在兴发集团的传统氯碱生产过程中，依赖人工监控，工程师需要同时关注温度、压力、流量等上千个参数，各个工艺生产环节紧密相连，任何细微的波动都可能引发连锁反应。
而经过改造后湖北兴瑞，AI已经接管了复杂的氯碱生产全流程，高风险区域已实现无人化作业，企业整体生产效益提升1%-3%。
那这么强的AI能力，来自哪个厂商呢？
答：中控技术。
这都是基于中控技术的全自主运行工厂系统FAP（Fully Autonomous Plant）解决方案。
FAP以时间序列大模型TPT（Time-series Pre-trained Transformer）与通用控制系统UCS（Universal Control System）为核心，为工厂构建起“感知-认知-决策-执行”的完整生产闭环。
TPT大模型与UCS的结合，实现了工艺生产参数进行实时捕捉、动态分析、精准预测与自主优化，推动流程工业的运营模式从“经验驱动”升级为“AI实时自主决策”。
FAP接管了湖北兴瑞大量重复、枯燥、高精度的操作和监控任务，员工得以从高危现场操作中解放，转向更具价值的创新工作。
02｜TPT 2的智能化升级
作为FAP的“智慧大脑”，时间序列大模型TPT自发布一年以来，已经在石化、化工、能源电力、油气、医药食品、冶金等国内外企业超110个项目成功落地应用。
基于其可量化的效果数据、可验证的实际场景和可复用的模式，中控技术在今年8月28日正式发布了时间序列大模型TPT 2。
发布会上，中控国际运营公司副总裁张惠泽强调：
TPT 2是专为流程工业核心需求打造的革命性工业AI工具。
TPT 2提升了场景适配能力，采用混合专家模型（MoE）架构，以工业时序数据为基础，融合“数据+机理”，是深度契合流程工业性原理的工业智能体生成平台，可适配多类流程工业生产场景并实现闭环应用，为企业提供从解决方案到工业智能体的一体化支撑。
TPT 2采用对话式交互，类似大语言模型，工程师只需要在对话框中对问题进行描述，TPT 2就可以自主进行问题识别分析，通过问答的形式提示用户补充信息，最后输出可执行的调控方案，整个流程无需编程知识，大幅降低了工业AI的使用门槛。
根据不同的问题类型，TPT 2还能生成可部署的工业智能体，支持一键保存和快速调用，可以下载到本地，和DCS/SCADA/SIS/PLC等工控系统联动，实现闭环控制。
依托中控30余年服务超3.7万家企业积累的万厂机理数据进行预训练，TPT 2深度掌握流程工业时序数据运行规律，可实现根因定位与精准预测，具备“专家级”决策能力，避免陷入“AI幻觉”陷阱。
同时采用“统一建模”，基于SCOPES能力矩阵（模拟Simulation, 控制Control，优化Optimization, 预测Prediction, 评估Evaluation, 统计Statistics），几乎可以覆盖流程工业所有生产装置类型，打破传统制造业工厂数据壁垒，生成的工业智能体只需要根据现场数据进行微调，即可实现跨工况复用。
03｜真正能控制工厂的AI
工业圈的“卷”，本质是效率的比拼。TPT的落地证明，好的工业AI从不是炫技的概念，而是能帮工厂稳质量、降成本的实用工具。
目前，TPT 2正面向所有自动化行业从业者开放免费体验，点击“阅读原文”进入产品即可免费注册体验。
原文标题 : 工业圈都在卷，如何用AI控制工厂
