當“人工智能（AI）+”成為全球制造業高質量發展的不可回避命題，工業AI的落地卻始終困在“落地難、適配貴、想用上卻沒人會操作”的現實里。高溫高壓的裝置特性、大時滯高耦合的工藝規律、千廠千面的參數差異，讓許多工業AI停留在“實驗室demo”階段，遲遲穿不透生產車間的大門。

8月28日，中控技術正式發布流程工業時間序列大模型TPT 2（Time-series Pre-trained Transformer 2）。作為全球首款流程工業時間序列大模型TPT的迭代產品，TPT 2以解決工業生產問題的硬核能力和更易用的交互體驗，真正打通從技術突破到產業價值的“最后一公里”，讓工業AI真正成為工廠自主運行的核心引擎。

以時序數據為引擎

筑牢工業專屬智能基底

工業大模型的競爭，從來不是算力競賽，而是誰更懂工業的深度比拼。相比大語言模型聚焦語義交互，在工業核心領域面臨著“用不了”“不敢用”和“不能用”等現實困境，TPT 2則能夠精準抓住流程工業的“核心語言”——24小時不間斷產生的時序數據。

如氯堿裝置的秒級溫度波動、常減壓塔的實時流量變化等。這些數據里藏著裝置運行的本質規律，也是破解工業難題的關鍵鑰匙。

為了吃透這些“工業語言”，TPT 2 做了兩大核心突破：

一方面，對Transformer算法架構進行深度改進和優化，并創新采用MoE混合專家模型。該模式既能深度挖掘工業多維數據中的內在關系，又能理解自然語言需求，實現“數據+指令”的智能協同；

另一方面，深度融合中控30余年服務3.7萬家工廠及“數據聯盟”模式、積累超1億I/O點數的千廠機理知識，比如石化裂解反應的溫度窗口、化工精餾塔的回流比規律，讓模型不僅“能看見數據”，更“能讀懂工藝”，避免陷入“AI幻覺”陷阱。

工業專屬智能基底讓TPT 2真正具備解決工業生產實際問題的能力。實時監控預警裝置異常、拆解問題能定位根因、自主訓練模型并匹配具體工藝，最終輸出“能落地、真管用”的解決方案或可現場部署的Agents（智能體），從而構建“感知 - 識別 - 決策 - 執行”全鏈路閉環智能體系，讓工業AI回歸“解決問題的工具”本質。

全場景泛化能力

破解“一廠一方案”適配性困局

流程工業的復雜性，藏在每一個細節：不同工業裝置的工藝截然不同，同行業不同工廠的設備老化程度、原料組分也存在差異。

過去，企業通常采用多個傳統工業軟件組合的方式，但在實際應用中不同系統獨立運行，數據難以互通，功能模塊間協同困難，信息流不暢，容易導致整體優化潛力受限，難以實現全局最優。而重新開發一套適配全廠應用的工業AI方案不僅初期建模耗時耗力，后續運維成本更是拉高了投入成本，許多企業因“耗不起”而放棄智能化。

而TPT 2采用“統一建模”，徹底打破了傳統“煙囪式”軟件架構的壁壘：它以中控supOS工業操作系統的4大數據基座（運行數據基座 DCS、設備數據基座 PRIDE、質量數據基座 Q-Lab、模擬數據基座 APEX）為支撐，融合多行業、多工廠、多裝置的全維度海量時序數據，在統一的模型架構內，它能對數據進行深度融合分析，并執行協同決策，真正顯示其強大的泛化能力。

當應用于新場景時，企業只需提供數據與場景，TPT 2輸出技術能力，這種協同創新模式，讓技術與需求精準匹配，大大縮短了制造企業智能化升級的落地周期、大幅降低改造成本。

極簡操作

一次提問即生成可落地的Agents(智能體)

工業AI大模型好用，但如果沒人會用，后續一切都是空談。過去開發或操作工業軟件需要專業人員編寫代碼、調試參數，普通工程師望而卻步，中小工廠更是難以突破技術門檻。

TPT 2借鑒語言大模型的易用性優勢，卻不照搬“純語義交互”：對話式交互界面讓生產人員無需學習代碼，僅用日常工作語言描述問題，即獲取可部署的解決方案。它將復雜的算法邏輯、模型調用過程封裝在后臺，供生產人員選擇性取用。

比如提問“乙烯裝置乙烯塔溫度波動大，操作頻次高，如何優化控制方案，提升運行平穩性”，TPT 2便能自動完成問題分層拆解-調用匹配能力模型-輸出可直接用于后臺執行的操作方案。最后，生成可用于工業現場部署的智能體，將方案導入控制系統，它會根據實時工藝參數自適應微調，不用人工守著設備試錯。

無論是剛入職的年輕工程師，還是經驗豐富的老師傅，這種極簡操作模式讓不同水平的生產人員都能快速上手，大大提升他們的日常工作效率。

“專家腦”全鏈協同

從“單點控制”到“全局智能”

流程工業生產“牽一發而動全身”，一個微小的參數波動，可能引發后續一系列連鎖反應。過去，生產人員要同時盯緊數據、查機理、調參數，任何一個環節斷檔都可能出問題。

TPT 2則突破了傳統工業AI局限，實現從單點控制到全局智能的一體化協同。過去依賴分散、獨立軟件才能勉強拼湊完成的生產控制核心功能，如預測性維護（預判故障）、工藝優化（尋找最優操作點）、參數整定（優化控制器參數）、異常檢測（實時監控報警）等，如今它都能同時完成。

從異常預測（如提前30分鐘超早期異常預警）、問題診斷（問題定位與根因分析）、方案出具（提出干預方案）、模型調用（調取合適的專家模型）到最終自適應控制和部署實施（Agent部署于裝置，聯動執行控制），全程無需人工反復干預，相當于為每套裝置配備了永不退休的“工業專家”，輕松應對復雜工藝的動態變化。

用上TPT，工廠沒問題

從TPT 1到TPT 2，這不是一次簡單的產品迭代和技術升級，而是對“工業AI該如何真正賦能產業”的深度回應。

中控TPT大模型在石化、化工、能源電力等十余個行業的廣泛應用，標志著工業AI徹底跳出概念炒作階段，真正演進為生產車間里 “可解決問題、能創造價值”的實用工具，為工廠自主化運行注入強勁動力。