當(dāng)“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(huì)操作”的現(xiàn)實(shí)里。高溫高壓的裝置特性、大時(shí)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(shí)驗(yàn)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(shí)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(shí)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(yàn)，真正打通從技術(shù)突破到產(chǎn)業(yè)價(jià)值的“最后一公里”，讓工業(yè)AI真正成為工廠自主運(yùn)行的核心引擎。
以時(shí)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(jìng)爭(zhēng)，從來不是算力競(jìng)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(shí)困境，TPT 2則能夠精準(zhǔn)抓住流程工業(yè)的“核心語言”——24小時(shí)不間斷產(chǎn)生的時(shí)序數(shù)據(jù)。
如氯堿裝置的秒級(jí)溫度波動(dòng)、常減壓塔的實(shí)時(shí)流量變化等。這些數(shù)據(jù)里藏著裝置運(yùn)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(duì)Transformer算法架構(gòu)進(jìn)行深度改進(jìn)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(shí)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(diǎn)數(shù)的千廠機(jī)理知識(shí)，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(shí)際問題的能力。實(shí)時(shí)監(jiān)控預(yù)警裝置異常、拆解問題能定位根因、自主訓(xùn)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(chǎng)部署的Agents(智能體)，從而構(gòu)建“感知 - 識(shí)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(chǎng)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(gè)細(xì)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(gè)傳統(tǒng)工業(yè)軟件組合的方式，但在實(shí)際應(yīng)用中不同系統(tǒng)獨(dú)立運(yùn)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(shí)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(shí)耗力，后續(xù)運(yùn)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)一建模”，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(yùn)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(shí)序數(shù)據(jù)，在統(tǒng)一的模型架構(gòu)內(nèi)，它能對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度融合分析，并執(zhí)行協(xié)同決策，真正顯示其強(qiáng)大的泛化能力。
當(dāng)應(yīng)用于新場(chǎng)景時(shí)，企業(yè)只需提供數(shù)據(jù)與場(chǎng)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(zhǔn)匹配，大大縮短了制造企業(yè)智能化升級(jí)的落地周期和改造成本。
極簡(jiǎn)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(huì)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(shì)，卻不照搬“純語義交互”：對(duì)話式交互界面讓生產(chǎn)人員無需學(xué)習(xí)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(tái)，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(dòng)大，操作頻次高，如何優(yōu)化控制方案，提升運(yùn)行平穩(wěn)性”，TPT 2便能自動(dòng)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(tái)執(zhí)行的操作方案。最后，生成可用于工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)部署的智能體，將方案導(dǎo)入控制系統(tǒng)，它會(huì)根據(jù)實(shí)時(shí)工藝參數(shù)自適應(yīng)微調(diào)，不用人工守著設(shè)備試錯(cuò)。
無論是剛?cè)肼毜哪贻p工程師，還是經(jīng)驗(yàn)豐富的老師傅，這種極簡(jiǎn)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(diǎn)控制”到“全局智能”
流程工業(yè)生產(chǎn)“牽一發(fā)而動(dòng)全身”，一個(gè)微小的參數(shù)波動(dòng)，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(shí)盯緊數(shù)據(jù)、查機(jī)理、調(diào)參數(shù)，任何一個(gè)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(shí)現(xiàn)從單點(diǎn)控制到全局智能的一體化協(xié)同。過去依賴分散、獨(dú)立軟件才能勉強(qiáng)拼湊完成的生產(chǎn)控制核心功能，如預(yù)測(cè)性維護(hù)(預(yù)判故障)、工藝優(yōu)化(尋找最優(yōu)操作點(diǎn))、參數(shù)整定(優(yōu)化控制器參數(shù))、異常檢測(cè)(實(shí)時(shí)監(jiān)控報(bào)警)等，如今它都能同時(shí)完成。
從異常預(yù)測(cè)(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(shí)施(Agent部署于裝置，聯(lián)動(dòng)執(zhí)行控制)，全程無需人工反復(fù)干預(yù)，相當(dāng)于為每套裝置配備了永不退休的“工業(yè)專家”，輕松應(yīng)對(duì)復(fù)雜工藝的動(dòng)態(tài)變化。
用上TPT，工廠沒問題
從TPT 1到TPT 2，這不是一次簡(jiǎn)單的產(chǎn)品迭代和技術(shù)升級(jí)，而是對(duì)“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(gè)行業(yè)的廣泛應(yīng)用，標(biāo)志著工業(yè)AI徹底跳出概念炒作階段，真正演進(jìn)為生產(chǎn)車間里 “可解決問題、能創(chuàng)造價(jià)值”的實(shí)用工具，為工廠自主化運(yùn)行注入強(qiáng)勁動(dòng)力。
（轉(zhuǎn)載）
