流程工业AI升级遇瓶颈，三大痛点背后竟藏千亿级市场机遇

近日，围绕“十五五”时期经济社会发展的前瞻性讨论持续升温。根据已释放的权威信息与政策脉络，“大力推进现代化产业体系建设，加快发展新质生产力” 将成为核心主线。其中，“推动制造业智能化改造”与 “深化人工智能等研发应用，开展‘人工智能+’行动” 被明确为关键抓手。

对于占据工业经济体量半壁江山的流程工业（涵盖石化、化工、钢铁、水泥、电力等）而言，这份指引既是一份迫切的升级令，也提出了一道现实的难题：在连续、复杂、强耦合的生产系统中，通用型AI技术往往“水土不服”，如何让AI真正嵌入流程工业生产核心环节，而非停留在后台分析的“空中楼阁”，成为下好这盘棋的关键命题。

一、 明确路径：流程工业需要敏捷可靠的AI升级思路

工信部数据显示，2025年制造业重点领域AI应用普及率达58%，但在流程工业领域，仍存在三大痛点：一是时序数据价值挖掘不足，温度、压力、流量等实时波动数据难以转化为精准决策；二是AI与生产控制脱节，多数方案停留在预警建议层面，无法直接落地执行；三是传统 AI 方案需单场景定制开发，适配成本高、迁移难度大。

显然，要破解这些痛点，需要跳出“单点算法优化”的局限，构建“数据-模型-执行”的全链路闭环。

1. 锚定时序数据，筑牢工业AI基础

时序数据是生产运行的“生命线”，也是AI落地的核心抓手。很多企业在智能化转型时，选择投入大量资金升级传感器和控制系统，积累了海量数据却贯通受阻无法利用——不是没有数据，而是数据用不起来。问题往往不在于技术本身，而在于系统之间的断点。来自DCS、PLC、SIS等不同控制系统，以及各类智能仪表的数据，往往分散在不同时期建设、不同格式规范的“孤岛”中，数据无法贯通，洞察就难以全局化。这意味着，企业虽投入重金升级了硬件和软件，但工厂作为一个整体系统仍难以形成闭环，优化链路往往在多个环节被“卡住”。

以流程工业首款时间序列大模型TPT为例，其核心是基于时序混合专家模型（MoE），深度融合工业第一性原理与中控超30年的行业知识沉淀，以设备运行曲线、物料反应周期、质量波动等核心工业时序数据为主要训练对象，具备出色的趋势捕捉、异常感知与多模态优化计算能力。与易产生“机器幻觉”的通用AI不同，TPT能在毫秒级数据波动中精准识别关键趋势，快速定位异常根因，且整个决策过程可解释、可追溯，为后续控制与执行环节提供可靠依据。

万华化学宁波氯碱生产基地的实践，印证了TPT的价值。在其年产65万吨的烧碱装置上，通过部署TPT实现多台电解槽协同控制，其优化指标覆盖了从生产控制、质量稳定、设备维护到能效提升等多个关键维度，预计每年可为该基地节省超千万元的综合成本，实现了从数据智能到经济效益的闭环。

2. 打通“大脑-手脚”协同链路，实现AI从分析到执行的跨越

传统工业AI往往止步于数据分析和“一次性部署”，缺少根植工业场景的“原生大脑”，用以理解工艺流程与实时数据，并能感知、识别并无缝协同于现场的设备、传感器、控制系统，形成完整闭环。最新升级的TPT 2引入智能体（Agent）机制与对话式交互，无需复杂编程，一线工程师通过自然语言提问，即可轻松分析、处置生产问题，并能生成各类工艺装置模拟、控制、优化、预测、评估、统计的智能体（Agent），用来闭环执行全局性任务，场景适配周期从数周压缩至数十分钟，大幅提升企业生产运行效率。

搭配通用控制系统UCS这一“执行躯干”，通过云原生和全光网络底座实现“软件定义控制”，可直接接收TPT下发的调控指令，完成控制回路自主整定，真正打通“识别—分析—决策—执行”的全闭环。工业智能的高阶形态，已不再是各自为政的外挂分析工具，而是能够直接理解、调度并协同底层工控系统的“智慧大脑”，让AI从后台分析走向前台操作，成为创造价值的生产要素。

在兴发集团湖北兴瑞化工的氯碱装置中，TPT+UCS的自主运行工厂（AOP）模式已稳定运行并发挥显著价值：TPT模型作为“智慧大脑”，实时分析1.5万余个监控点的时序数据，精准输出调控策略，UCS系统则作为“神经中枢和物理手脚”自动识别工艺参数波动，及时作出调整，并在发现异常趋势时主动推送预警。数据显示，TPT定位问题根源并暂停相关操作，其反应速度比人工监控快10倍，AI可靠性超98%；烧碱主产品浓度精准稳定在极窄的区间内（32%-32.1%），整体生产效益提升1%—3%，而控制中心定员却从260人减少至80人，人力成本足足降低了约70%，为全国数十万家存量工厂提供了可复制的升级路径。

3. 通用工业底座+场景化敏捷适配，显著降低工业AI应用门槛

传统工业AI路径往往从零开始：针对单一需求进行定制化开发，“交付即固化”，模型难以适应工况变化，迭代成本高昂。TPT采用创新的“预训练大模型+场景化微调”模式，以工业共性的时间序列规律为底座，企业仅需导入少量自身生产数据进行微调，即可快速适配复用至所属装置场景，单行业适配成本较传统方案降低60%以上。例如，将A分厂压缩机故障预测模型快速复用于B分厂的类似设备，只需注入少量新数据微调，无需重新开发，实现了工业知识的标准化复制与规模化推广。

同时，TPT生成的智能体（Agent）支持离线/实时两种模式，可快速复制迁移到多装置、多场景，用户可自由组合多能力智能体打造专属应用。这使得AI模型能够随着生产数据的不断积累和工艺的迭代而自主进化，从传统的“一次性项目”转变为可长期运营、持续创造价值的 “核心生产资产” ，真正实现智能化能力的自主可控与长效运营。

二、 价值锚点：工业AI投资回报的衡量维度

当转型路径清晰后，企业需要一套新的价值标尺，来衡量工业AI投资的真实回报。这种回报已远超“节省人力”的范畴，而是深入到了能直接提升企业核心竞争力的三个关键维度：

1. 运行目标：从“被动维稳”到“主动寻优”。

传统自动化的目标是保障生产安全、平稳运行，避免非计划停车，本质上是一种“底线防守”。而智能化则能在守住安全红线的基础上，主动、动态追寻质量、收率、能耗、成本等多目标之间的最优平衡点，将生产持续推向全局最优。

以兰州石化裂解炉优化为例，其目标是在抑制结焦的前提下加快升温速率。TPT通过融合多目标优化算法，在满足严苛工艺约束、保障装置平稳的同时，追求效益最大化。其核心在于通过调用底层的混合专家模型（MoE）动态推演诸如分离效率和乙烯收率的连锁影响，精准定位制约瓶颈，生成最优处置方案和操作路径，最终实现将平均15小时的投炉升温过程缩短4-5小时，效率提升约25%，真正体现了从“稳定运行”到“经济性运行”的跨越。

2. 安全防线：从“被动人防”到“主动智防”。

在日益复杂的工业系统中，依赖人工巡检与事后处置的传统“人防”模式，难以应对瞬时风险。TPT通过其SCOPE能力矩阵，在统一架构内原生集成模拟（Simulation）、控制（Control）、优化（Optimization）、预测（Prediction）与评估（Evaluation）五大核心能力，一站式完成异常预警、故障诊断、工艺优化与自适应控制的闭环，将主动防御贯穿于生产全流程。

其实践价值已得到验证：在兰州石化榆林化工，基于TPT构建的预警系统对生产异常的预测准确率高达99.79%，能提前数小时预警关键设备故障；在石化行业的油品切换等复杂操作中，TPT的智能规划能将操作时长大幅缩短，每年避免高达千万元的产品损失。这标志着安全模式已从事后补救转向事前预防和事中调控，直接守护了企业的利润底线与运营连续性。

3. 核心知识：从“专家经验”到“数字资产”。

工业智能化的深层价值，在于能通过AI模型的自学习与微调能力，将依赖个体能力的隐性经验与工艺知识，系统沉淀为企业可可传承、可迭代的核心数字资产。时间序列大模型TPT作为一个工业智能体（Agent）生成平台，不仅提供解决方案，更支持通过自然语言交互生成解决方案和可复用的智能体（Agent）。

这既有效化解了人才流动带来的知识流失风险，也使企业在扩建新产线或处理相似工况时，能快速复制和移植成熟的优化模型与策略，将“最佳实践”转化为可规模复用的标准能力。由此，企业实现了核心知识资产的持续积累与增值，为其可持续发展构筑了坚实的数字根基。

三、生态协同：融入产业共同体，共迎政策机遇

企业智能化并非孤军奋战。“十五五”规划强调打造一流的创新生态，这为企业创造了“有效市场”与“有为政府”双轮驱动的有利环境。

政策端：从中央到地方，支持企业智能化、绿色化改造的专项资金、税收优惠、标杆奖励等政策工具日益丰富。能否精准理解并利用这些政策红利，已成为优化项目投资回报率、加速转型步伐的关键因素。

产业生态端：突破“数据孤岛”需要行业协同。为此，中控技术联合130余家行业龙头企业、设计院与服务商，共同发起成立了 “工业AI数据联盟” 。该联盟旨在通过 “数据共享、价值共创、生态共建” 的路径，构建安全可信的工业数据空间。联盟通过技术手段保障 “数据可用不可见，价值可创可共享” ，让企业在不泄露核心数据的前提下，帮助企业基于更丰富、合规的行业数据样本来锤炼自身的智能模型，从而加速从技术试点到规模应用的进程。

“十五五”的产业变革浪潮已涌至门前。对于广大流程工业企业而言，下好AI这盘棋的关键，在于找到像TPT这样真正扎根工业场景、聚焦价值创造的技术伙伴，将AI从“锦上添花”的辅助工具，转变为“雪中送炭”的核心生产要素。值得一提的是，为帮助企业低成本探索AI落地路径，当前TPT面向流程工业用户开放免费试用，为企业搭建零门槛体验工业AI价值的平台。

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