IDC MarketScape:中國工業(yè)大模型及智能體解決方案

　　報告指出，中控技術(shù)以“工業(yè)時序大模型+全場景智能體”為核心，推動流程工業(yè)從自動化向自主化躍遷，在工業(yè)大模型與智能體正從萌芽期邁向廣泛探索期，應(yīng)用場景不斷深化的背景下，走出了一條具有行業(yè)特色的AI落地路徑。從行業(yè)前景分析，工業(yè)大模型與智能體將在未來3-5年成為制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要驅(qū)動力。

　　作為流程工業(yè)智能化的先行者，中控技術(shù)聚焦化工、石化、電力、制藥等流程行業(yè)，依托30余年服務(wù)3.7萬家工廠的行業(yè)知識沉淀，自主研發(fā)了流程工業(yè)時間序列大模型TPT 2(Time-series Pre-trained Transformer 2)。該模型深度融合工業(yè)機(jī)理與海量時序數(shù)據(jù)，突破傳統(tǒng)大模型在工業(yè)場景中的“幻覺”陷阱，真正實現(xiàn)從數(shù)據(jù)感知到?jīng)Q策執(zhí)行的閉環(huán)智能。而大模型中所需的重要“糧食”——數(shù)據(jù)，正是公司在垂直領(lǐng)域中構(gòu)建的“數(shù)據(jù)+機(jī)理+智能”三位一體的核心競爭力，亦是AI技術(shù)方案在工業(yè)得以落地的重要支撐。

　　TPT 2不僅對Transformer架構(gòu)進(jìn)行深度優(yōu)化，更創(chuàng)新引入混合專家模型(MoE)，實現(xiàn)對工業(yè)多維數(shù)據(jù)與自然語言指令的協(xié)同理解。報告中指出，“中控技術(shù)在流程工業(yè)時間序列大模型TPT 2與大語言模型的融合上具有顯著優(yōu)勢”，可幫助用戶通過語言交互高效生成各類工藝裝置模擬、控制、優(yōu)化、預(yù)測、評估、統(tǒng)計的智能體，在保障生產(chǎn)安全、提升產(chǎn)品質(zhì)量、降低能耗物耗等關(guān)鍵場景中發(fā)揮核心作用，能夠?qū)崟r監(jiān)控裝置異常、自主訓(xùn)練工藝模型，并輸出可現(xiàn)場部署的智能體，構(gòu)建“感知—識別—決策—執(zhí)行”的全鏈路智能體系。報告中還提到，中控技術(shù)“選擇的全自研時序大模型+開源語言大模型+通用控制系統(tǒng)是貼合自身行業(yè)、數(shù)據(jù)和技術(shù)創(chuàng)新能力并能確保工業(yè)大模型和智能體在工業(yè)落地的最大公約數(shù)選擇”，是其解決工業(yè)領(lǐng)域AI應(yīng)用場景碎片化的有效路徑。

　　此外，中控技術(shù)以“1+2+N”工業(yè)AI驅(qū)動的企業(yè)智能運(yùn)行新架構(gòu)為藍(lán)圖，將TPT 2與分布式控制系統(tǒng)(Distributed Control System，DCS)/通用控制系統(tǒng)(Universal Control system, UCS)深度融合，實現(xiàn)從工藝優(yōu)化到自動控制的業(yè)務(wù)閉環(huán)。這一架構(gòu)不僅打通了從技術(shù)突破到產(chǎn)業(yè)價值的“最后一公里”，更實現(xiàn)了從單體裝置優(yōu)化到多裝置、多場景的快速復(fù)制與遷移，助力企業(yè)從局部最優(yōu)持續(xù)改善至全局最優(yōu)。

　　在落地實踐中，中控技術(shù)堅持“技術(shù)+場景+生態(tài)”立體化布局，通過TPT 2的SaaS化模式，中控技術(shù)既保證用戶實時應(yīng)用工業(yè)大模型最新能力，也推動工業(yè)AI從少數(shù)行業(yè)向更廣泛的工業(yè)企業(yè)平權(quán)普及。與此同時，TPT 2已在化工、石化、電力、制藥等數(shù)十個行業(yè)的百余家企業(yè)落地應(yīng)用，為行業(yè)持續(xù)貢獻(xiàn)可量化的降本增效價值。例如在蘭州石化榆林化工，TPT 2應(yīng)用的整體年效益預(yù)計不低于1500萬元。

　　未來，中控技術(shù)將繼續(xù)聚焦流程工業(yè)垂直領(lǐng)域，持續(xù)深化TPT 2在安全、質(zhì)量、低碳、效益等方面的智能體應(yīng)用，推動工業(yè)AI從“單點(diǎn)智能”向“全鏈路智能”躍遷，助力全球流程工業(yè)實現(xiàn)高質(zhì)量、可持續(xù)發(fā)展。

2025-10-13 11:20

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