深度解析中控技术的工业智能铁三角

深度解析中控技术的工业智能铁三角图1

本文将分别从硬件、软件、AI技术三个核心视角出发，剖析中控技术在三者融合应用的实践逻辑与协同路径，同时阐述其在推动流程工业企业技术创新发展、提升生产运营效能过程中的具体探索。

内容提要/OVERVIEW

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本文作者：e-works王聪、黄培博士。

在AI浪潮席卷全球的今天，流程工业正经历着从自动化向自主化的深刻变革。从反应釜单点测温到覆盖全流程的参数决策优化，从辅助管式炉热效率测算到原料配比试验以实现品质提升……AI技术正在深度渗透到流程工业企业生产的全生命周期。在此过程中，硬件为“体”，是AI应用的物理支撑基础，承担着神经末梢与执行器官的核心职能；软件为“魂”，扮演了数据处理、知识沉淀及应用开发的“智慧大脑”这一关键角色。二者协同促进，深度融合，共同为流程工业AI应用拓展更广阔的空间。

作为工业AI领域的领军企业，中控技术以创新实践为驱动力，持续推动产业革新。2025年8月28日，中控技术正式发布时间序列大模型TPT 2（Time-series Pre-trained Transformer 2），这也是流程行业AI应用从辅助工具向自主决策迈进的关键转折点。TPT 2并非孤立存在的技术突破，而是中控技术三十余年深耕流程工业领域，构建的硬件、软件和AI三位一体体系的集中体现。这一铁三角架构不仅革新了流程行业智能化的实现路径，更为企业开辟了AI普惠空间。本文将分别从硬件、软件、AI技术三个核心视角出发，剖析中控技术在三者融合应用的实践逻辑与协同路径，同时阐述其在推动流程工业企业技术创新发展、提升生产运营效能过程中的具体探索。

硬件底座

工业数据的感知与处理核心

对于流程企业而言，在推进数字化转型与智能化升级的过程中，控制系统既是连接现场设备层与上层管理决策层的核心枢纽，也是保障生产连续稳定、数据传输可靠、指令执行精准的关键支撑。AI技术要在工业场景中真正落地并释放价值，关键之一便在于构建具备确定性、高可靠性的控制系统架构。

从中控技术的发展历程来看，在硬件侧所沉淀的全链路感知能力与高效数据处理能力，正是TPT 2释放工业智能价值的前提条件，而这一能力的核心支撑，源于中控技术从创业初期产品——集散控制系统（DCS）就深度贯彻的“软硬一体”设计逻辑。从架构源头，中控技术的DCS硬件的每一项性能指标，如控制器运算速率、I/O 模块采集精度等，都与软件的功能逻辑，如控制算法规则、实时数据交互协议等同步规划、深度绑定。经过三十余年的产品迭代，中控技术在硬件能力上构建了覆盖“现场设备-控制中枢”的全链路数据采集与处理能力：从1993年自主研发的DCS JX-100打破外资垄断，延伸至涵盖控制阀、安全栅、分析仪等现场仪表的工厂自动化解决方案，中控技术坚持以自主创新强化硬件的性能，筑牢工业AI的数据基础。

以明星产品ECS-700控制系统为例，该系统是面向大型联合装置的大型高端控制系统，展现了中控技术在硬件领域的高效性、可靠性与扩展性。其独特的在线扩展能力允许在不停车的情况下接入新类型模块，使工厂能够持续吸收最新技术，保持长期竞争力。此外，ECS-700系统无缝整合了PROFIBUS、FF、HART、EPA等国际现场总线标准，能够在统一的设备管理平台上实现多种现场设备的集中管理，这种开放性使企业在系统集成中掌握主动权，缩短了系统集成的实施周期，同时大幅降低因协议不兼容导致的额外开发成本与集成风险。

梳理中控技术在硬件层面的创新，其核心在于用硬件的高效性确保软件指令能够实时响应、精准执行，硬件的开放性为软件集成扫清协议壁垒、降低开发成本，硬件的可靠性则为软件长期稳定运行提供坚实载体。这种“硬件服务于软件、为软件赋能”的设计思路，不仅让中控技术的硬件能力得以充分发挥，更成为其后续突破传统控制架构，迈向“软件定义”的关键。

2024年，中控技术推出了通用控制系统UCS（Universal Control System），它代表着中控技术硬件架构的革命性突破，标志着工业控制从传统DCS向软件定义的灵活架构转型。UCS摒弃了传统硬件控制器、I/O模块和机柜的方式，采用极简设计，整合控制数据中心、光纤网络和智能现场组件，大幅减少了对物理硬件的依赖。该系统具备自主调整规模和资源容量的能力，不仅极大提升了工业控制的灵活性，降低了部署成本，更使得AI决策能够通过这个高效的“身体”进行精准和可靠的执行。目前，UCS已在兴发集团、荣盛金塘新材料、欧洲星源（Senior Material (Europe) AB）锂电池隔膜工厂等地实施应用。

图1 中控通用控制系统UCS（Universal Control System）

[图片来源：中控技术]

值得一提的是，近年来，中控技术加速推动硬件技术外溢至复杂工业生产场景，打造了Plantbot机器人解决方案，帮助工业企业在安全巡检、供应链物流、协作机器人装备等场景推进智能化应用。中控技术对外披露的2024年报显示，公司已突破沙特阿美、日本三菱、泰国石油PTT、马来西亚恒源石化HRC等国际高端客户，实现多类型机器人在复杂场景中的首台套应用。

不难看出，中控技术硬件体系的核心价值在于构建了覆盖感知、传输、控制全链路的可靠基础设施，为软件层数据处理与AI模型运行提供底层保障。通过支持纷繁的工业协议确保了不同厂商、不同类型设备的数据接入能力，而超过1亿I/O点数的接入规模则为海量工业数据采集提供了硬件支撑，这些数据构成了AI模型训练的“原材料”，为时间序列大模型TPT 2的精准决策提供了数据基础。

软件中枢

工业知识的沉淀与流转平台

在软件领域的探索中，中控技术始终以技术迭代推动工业控制能力升级：其DCS在众多同类产品中，率先在控制逻辑编程、实时数据处理等模块打破国外技术依赖，不仅实现与自主DCS硬件的深度协同，更通过算法优化提升了工业场景下的控制精度与稳定性。随着工业需求从单点控制向全流程管理延伸，中控技术逐步拓展软件边界，推出InPlant APC（先进控制和过程优化软件）、InPlant PID、InPlant OTS等工业软件解决方案。其中，InPlant APC（早期曾用名 APC-Suite）在2023年度国内市场占有率28.2%，连续五年蝉联国内APC市场占有率第一。

在拓展软件业务的过程中，中控技术通过多项重要投资并购，补齐软件体系在“工程设计-建设”阶段的能力，构建起了全生命周期的数字化闭环。以投资达美盛为例，2023年3月中控技术以资本入股形式成为达美盛的重要股东，持股比例为22%。双方通过技术整合，达成了工程静态数据与生产动态数据的联动，实现“工艺设计-模拟优化-生产落地”的闭环管理。

通过在APC等工业软件领域的不断积累，中控技术最终构建起“工厂操作系统+工业 Agents/APPs”的技术架构，完成从单一软件产品到体系化软件生态的跨越，为工业智能提供了从“控制优化”到“管理提效”的全链路支撑。以工厂操作系统为核心，中控技术解决了传统工业软件功能割裂的痛点，通过融入工业知识图谱与模块化开发理念，构建了层次分明、功能完善的软件体系，为工业智能提供了强大的“决策大脑”。这一架构以统一开放的数据及应用平台为基础，深度融合承载工业知识经验的企业运营管理模块，实现了工厂智能化水平的系统性提升。

依托运行数据基座（DCS）、设备数据基座（PRIDE）、质量数据基座（Q-Lab）和模拟数据基座（APEX）四大数据基座，中控技术实现了工业数据的统一管理与深度融合，共同构成覆盖全生产要素的数据平台，为TPT赋予了多维度、高质量的数据分析能力。这种统一的数据架构彻底打破了传统工业软件“烟囱式”架构壁垒，使跨装置、跨流程的全局优化成为可能。

例如在数据采集与监视的关键节点，工厂操作系统具备强大的实时数据处理能力，可以整合工厂各类软硬件所产生的数据进行分析和应用，支撑企业的生产经营与管理决策。通过对PLC、智能仪表等各类设备的无缝接入，不仅满足了复杂工业现场的多样化数据采集需求，还能够向上提供API接口和数据服务，促进工业软件和APP的快速开发。

从整个铁三角架构来看，中控“工厂操作系统+工业Agents/APPs”软件体系的核心价值，在于将工业知识实现数字化沉淀与高效复用：中控技术深耕工业自动化领域、服务3.7万家客户的实践经验，并非零散存在，而是通过软件平台转化为可直接调用的算法模块与标准化工艺模型。例如，石化裂解反应的温度窗口、化工精馏塔的回流比规律等专业知识，都通过软件平台融入TPT 2大模型的决策过程，使AI不仅能看见数据，更能读懂工艺。

AI引擎

时间序列大模型的技术突破

MIT调研报告指出，近95%的企业AI项目未能产生实质业务价值，其核心原因在于“工具与组织之间存在学习鸿沟”，这也是中控技术面对席卷而来的AI浪潮所致力突破的方向——通过贴合工业实际的语言、逻辑与响应方式，让AI变得真正可信、可用、可负责。

在流程工业生产中，安全可靠是第一准则。因此对于AI决策的因果逻辑、可解释性和绝对可靠性的要求极为苛刻，这也是为什么大语言模型难以应用在工业领域的主要原因。然而，如果基于时序数据构建大模型，例如生产作业中随时间推移而不断变化的温度、压力、流量等数据，进而捕捉数据间复杂的动态关联与深层次的时序依赖，就能够有效指导工艺优化，洞察指标趋势。作为全球首款流程工业时间序列大模型TPT的迭代产品，本次中控发布的TPT 2在技术架构、功能实现和应用体验上都实现了质的飞跃。

图3 AI应用在工业生产时不能出现“幻觉”

[图片来源：中控技术]

首先，TPT 2采用改进的Transformer算法架构并创新引入混合专家模型（MoE），这一设计使其能够同时处理工业场景中的多变量、强耦合数据，深度挖掘多维数据中的内在关系。与大语言模型不同，TPT 2专为工业时序数据设计，通过海量运行数据、设备高频数据的预训练和特定装置工艺特性的微调，能够精准捕捉工艺参数之间的动态关联。这种架构差异使TPT 2在处理氯碱装置秒级温度波动、常减压塔实时流量变化等工业场景时，表现出远超通用大模型的精度和可靠性。

图4 TPT 2制定了清晰的工业语义标注方式

[图片来源：中控技术]

例如在氯碱行业烧碱装置中，TPT 2通过整合电流、盐水浓度、冷却水流量等30多种参数，能够提前2小时预测温度趋势，准确度高达95%；同时能对突变异常进行快速定位诊断，有效避免非计划停车损失。这种时空融合的分析能力，使TPT 2能够像人类专家一样理解复杂工业过程的内在规律。

其次，易用性的突破则是TPT 2推动AI落地的关键。TPT 2采用对话式交互界面，生产人员无需学习代码，仅用日常工作语言描述问题即可获取可部署的解决方案。例如，当提问“乙烯装置乙烯塔温度波动大，如何优化控制方案”时，TPT 2能自动完成问题拆解、模型调用并输出可直接执行的操作方案。这种低门槛的交互方式大幅降低了对专业AI人才的依赖，使普通工程师输入工厂数据后，几十分钟即可训练出控制智能体。

图5 TPT 2能够以对话式交互快速训练出控制智能体

[图片来源：中控技术]

最后，TPT 2的统一建模能力实现了从单点优化到全局智能的跨越。传统工业场景中需要分散、独立软件才能完成的预测性维护、工艺优化、参数整定、异常检测等功能，TPT 2能通过统一平台同时完成。从异常预测、问题诊断到方案出具、自适应控制的全流程，全程无需人工反复干预，相当于为每套装置配备了永不退休的“工业专家”。

图6 TPT 2工业专家协同框架包含丰富的专家模块

[图片来源：中控技术]

如果说2024年发布的TPT已在110多个案例中验证其可用性与实用性，本次新推出的TPT 2则以三大核心突破重新定义了工业AI的能力边界。一是引入智能体（Agent）能力，使模型从被动响应升级为具备自主感知、决策与执行能力的智能系统，能够主动识别工业异常并及时介入处理；二是大幅提升模型开放性，支持跨场景通用适配，用户只需输入相应数据即可快速生成专用模型，显著降低定制化开发门槛；三是通过与优化、诊断、仿真等模块的深度整合，构建完整的“数字员工”解决方案，实现生产装置的自主化运行与持续优化。

铁三角协同

构建工业智能的闭环体系

对于中控技术而言，上述硬件、软件和AI并非孤立存在，而是以全局认知、工艺建模与生产决策为导向，构建工艺认知与决策核心，驱动生产单元自主协同与实时控制、实时优化及精准执行，从而构建起感知、识别、决策、执行的全链路闭环智能体系。这种让人工智能与制造业深度融合的新形态正是中控技术铁三角架构的核心竞争力，也是真正实现在工业场景中产生实质价值的关键所在。

数据流转闭环体现了铁三角的基础协同能力。硬件层的DCS、PLC、传感器等设备实时采集生产数据，这些数据将通过各种协议接入软件层的工厂操作系统；软件平台对原始数据进行清洗、整合和存储，形成结构化的时序数据库；TPT大模型基于这些高质量数据进行训练和推理，生成可优化决策的专家智能体“Agent”；最后，决策指令通过软件平台下发到硬件层的控制器执行，实现生产过程的精准调控。在万华化学的废液处理场景中，这一闭环体系将原本需要6~8小时的pH值调节过程缩短至1小时以内，充分验证了数据流转的高效性。

硬件与AI的协同强化了控制能力，提升了控制精度。AI进化的关键在于持续不断的海量数据，中控UCS的高速光纤网络为TPT 2的实时决策提供了数据传输保障，而TPT 2的优化算法则充分发挥了硬件的控制潜力。二者通过“云边协同”架构深度融合，构成工业智能体的“中枢神经系统”，让生产过程“自感知、自学习、自执行、自优化”，实现从虚拟智能到物理世界的闭环赋能。不仅提升了单设备的运行效率，更实现了整个生产系统的全局优化。

软件与AI的协同降低了智能化落地门槛，提升了知识转化效率。中控技术积累的海量工艺知识、工程实践与行业know-how，通过软件平台转化为可复用的算法模块，再通过TPT 2的模型训练融入智能决策过程，使智能化快速落地到生产执行层面。在某世界500强企业项目中，基于常减压装置工艺知识训练的TPT大模型，将油品切换操作时长从6~7小时压缩到2小时以内，每年为用户减少上千万的油品加工损失。这种知识的数字化流转，打破了工业经验的地域和时间限制。

软硬件与AI的协同为工厂智能化提供了明确的实施路径。从2024年开始，中控技术全面开启“ALL in AI”战略，构建了以时间序列大模型TPT和通用控制系统UCS为核心的“工业具身智能”体系。中控技术所定义的工业具身智能（Industrial Embodied AI），是指将人工智能赋予物理执行能力，不仅会“思考”，更具备“动手”的能力，将感知、分析、决策和执行形成一个完整闭环，嵌入到实际生产流程中，成为能够自主操作和优化的智能主体。目的在于让机器真正实现“手眼脑协同”，把人从重复操作中解放出来，去专注创造性的工作，真正实现了“思考”与“行动”的一体化。

开放的生态体系扩展了铁三角的应用边界。TPT 2通过平台化、模块化的方式降低了AI应用的边际成本，支持合作伙伴基于其开发行业专用解决方案。这种开放模式使铁三角架构能够不断吸收外部创新成果，形成良性循环。目前，已有众多合作伙伴基于TPT开发了从能源管控、工艺优化到安全预警的多样化解决方案，推动了智能系统在更多工业场景落地应用。

小结

铁三角的实践价值与应用启示

中控技术工业智能铁三角模式强调软硬件一体化，并与AI深度协同而非孤立创新，注重解决实际生产问题而非技术炫技，推动AI普惠而非少数企业的特权，其实践价值已在众多行业头部客户的应用中得到验证。在石化领域，TPT优化了常减压装置的油品切换过程，大幅减少加工损失；在化工行业，其pH值调节和电解槽优化等方案显著提升了生产效率并降低能耗；在能源电力领域，一体化能源管控推动了低碳减排目标的实现。这些应用案例证明，工业AI需跳出概念炒作阶段，不能为了AI而AI，而是真正演进为生产车间里“可解决问题、能创造价值”的实用工具。

从融合演进趋势看，TPT 2代表的工业时序大模型正朝着更自主、更通用、更易用的方向发展。未来，随着多模态融合技术的引入，TPT 2有望整合文本、图像等更多类型数据，进一步提升工业场景的理解能力；边缘计算与云端协同的部署模式将降低对网络带宽的依赖，使AI能力更贴近生产现场；而自然语言交互的持续优化可能实现“说话即可控制工厂”的愿景，彻底消除工业AI的使用门槛。

可以看出，从最初的DCS产品开始，中控技术就制定了硬件感知处理与软件知识图谱深度融合的创新方向。它们不再停留于实验室场景或零散的算法模型，而是应对更复杂的工业环境，让工业AI呈现出一种“完整可用”的形态。本次发布的TPT 2作为全球首款流程工业时间序列大模型的迭代产品，可谓正当其时，它基于通用控制系统UCS等硬件创新，以及工厂操作系统等软件平台形成协同优势，不仅提升了中国工业自动化领域的国际竞争力，更为全球流程工业的智能化升级提供了新范式。这种以数据为核心、以协同为特色、以价值为导向的技术路线，势必成为未来工业自动化领域的主流发展方向，为流程工业企业发展注入新动能。

深度解析中控技术的工业智能铁三角图9

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