中控技术TPT 2发布：工业AI智能体开启智能制造新时代

自GPT-o1问世以来，人工智能技术实现了跨越式的飞跃。今年初，DeepSeek R1的推出大幅降低了深度思考模型的落地成本，真正走向大众化，AI正全面融入人们的日常生活。近日，国务院发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，进一步加速了AI技术向千行百业的渗透与融合。

然而，全球范围内仍有不少科技从业者为AI难以触及更广泛的应用场景而困惑。曾有AI行业专家向36氪表示，目前改造最为彻底的仍是编程、办公等线上化程度极高的领域，“预计AI未来将为这些场景带来显著的效率提升”。

从互联网到移动互联网，再到如今的AI时代，工业领域始终是技术落地中最具挑战的环节之一。工业场景不仅对安全性和准确性有极致要求，其与复杂物理世界的深度融合还催生了巨大的数据需求。面对这些难题，谁能攻克这一核心堡垒，一直是工业界关注的焦点。

近年来，凭借在工业领域的深厚积淀，多家头部企业积极布局，共同推动了工业AI市场的热潮。据公开数据，2025年中国工业AI市场规模预计突破1200亿元，年复合增长率高达28.6%。

但当前工业AI的可用性究竟如何？具备自主能力的工业AI Agent是否已经诞生？这些疑问在近日的一场重大发布中得到了解答。

开拓3.5万亿广阔市场，工业智能体正式登场

实际上，过去一年多来，工业界的共识已悄然转变，“是否接入AI”的讨论逐渐消失，取而代之的是加大对AI的投入，全面拥抱大模型技术。

据36氪不完全统计，在工业领域，2023年以来已陆续涌现出科大讯飞的羚羊工业大模型、思谋的industryGPT工业多模态大模型、中国联通的元景工业大模型、中国移动的九天工业大模型、网易的伏羲工业大模型，以及中控技术的时间序列大模型TPT。

一方面，技术公司加速研发工业大模型；另一方面，工业企业也在快速引入AI技术。在工业AI的助力下，已涌现出首批成果——以中控技术的时间序列大模型TPT为例，在某全球化工50强企业的废液处理环节中，TPT将pH调节周期从原来的6–8小时缩短至1小时以内，效率提升超过80%。在大唐多伦煤化工项目中，TPT构建了“感知-预测-调控”一体化的能源管控体系，预计全年可实现绿色电能替代燃煤发电达49690.2万千瓦时，减少二氧化碳排放41.94万吨。

这些成果背后，映射出一个更宏大的趋势：工业智能体（Industrial AI Agent）正成为AI落地工业的最佳形态。行业最新报告显示，全球工业智能化市场规模今年将突破3.5万亿元，中国市场份额占比超过40%。工业智能体不再是简单执行指令的软件，而是具备自主感知、认知决策与学习能力的软硬件一体化平台。更重要的是，它基于工业行业的核心数据库训练而成，执行效率更高，并具有一定的动态自适应能力，将彻底改变人机交互与生产管理逻辑。

然而，由于工业智能体仍处于发展初期，当前行业的核心焦点在于谁拥有更宝贵、精准的核心数据库，并利用这些“数据燃料”训练大模型，使工业智能体在落地执行中发挥更优效果。

目前，工业AI赛道已涌现出典型企业代表，如前述的中控技术，其研发的时间序列大模型TPT已实现了从“机械执行”到“自主决策”的范式转变。在工业AI领域，中控技术具有显著辨识度，早已深入多种工业核心场景，拥有超过30年的工业控制领域经验积累。据介绍，中控技术服务于全球3.7万多家客户，覆盖流程工业50多个细分行业，累计部署超过10万套工业控制系统，约1亿个I/O点。这些要素构成了训练工业AI的核心燃料——工业数据库。

过去，基于对工业场景的深刻理解，中控技术在挖掘时序数据中隐藏的装置运行规律和潜在特征方面做了大量探索，最终研发出真正可落地的时间序列大模型。

2025年8月28日，中控技术时间序列大模型正式升级为TPT 2（Time-series Pre-trained Transformer 2）并向全球发布，这次发布不仅是技术的进阶，更是范式上的跨越。

其核心升级在于采用MoE架构（混合专家模型）、多技术融合，并实现了智能体构建。它如同工业领域的全能专家，能够深入理解并解决许多工业场景中的复杂问题，特别是在保障生产安全、提升产品质量、降低能耗物耗、提高设备维护效率、实现自主运行等方面。

可以说，TPT 2的发布不仅是中控技术自身产品的重大升级，也是工业场景中率先探索的代表。通过打造装置运行的“智慧大脑”，它推动了工业应用从传统工具型助手向具备异常主动识别、风险智能评估、自主决策执行能力的智能体（Agents）跨越，以场景化智能解决方案重塑工业生产范式，实现工业软件技术体系与应用模式的又一次革新。

中控技术董事长兼总裁崔山在发布会后的访谈中告诉36氪，“我们希望它是一项更加开放的技术，让工业行业无论中小型企业还是大型企业都能轻松应用AI。同时，中控技术也将进入平台化时代，真正赋能生态伙伴。”

具备自主能力的工业智能体，已然到来

过去，工业研发多依赖工程师经验，通过相对低效的试错方式进行。工业智能体则像一位经验丰富的老师傅，能大幅推动研发增效。在生产制造环节中，它能自主进行生产过程控制与操作的优化提效，实现更精细化、自动化的生产管理及高效设备维护。

更为可贵的是，工业智能体并非简单的技术叠加，而是一个复杂的综合命题。

中控技术打造的TPT 2以大模型为核心大脑，融合更多工业知识，使大模型转变为工业领域的强脑，最终率先实现工业场景的智能体应用。

TPT 2发布现场

更具体地看TPT 2的价值，可从三大维度细化分析：

其一，集约化。一个MoE模型能应对多种问题，生成不同智能体，直接替代模拟、控制、优化、预测、评估、统计等环节的多个工业软件。

其二，对话问诊，辅助决策。对话式解决方案就像面对面的工业专家，即使操作员专业知识有限，也能轻松处理，快速做出精准决策。

其三，真正的工业智能体，实现全链路闭环。从感知、识别、决策到执行，中控技术此次推出的是一款高完成度的智能体，真正帮助企业实现少人化、无人化管理。

TPT 2的发布将推动AI进一步渗透工业场景，越来越多充满未来感的工厂将涌现。想象一下，走进一家现代化工厂，或许会看到机器人忙碌的身影，无人车穿梭于生产线之间，一个具备自主决策意识的AI正在实时调度数千台设备……

落地百套装置，效率提升颠覆传统模式

据发布会现场介绍，TPT已在万华化学、中国石化镇海炼化、大唐多伦煤化工等行业头部客户的百余套装置上取得突破性应用。

以中石油兰州石化榆林化工有限公司的乙烯装置优化为例，设备设计质量关系到项目能否正常投产及长期稳定运行。这些设备在过去多年中存在一定故障率，导致不同程度的非计划停工。

中石油兰州石化榆林化工有限公司

“过去乙烯装置优化常以‘年’为单位推进，现在应用我们的TPT 2，根据先前案例，优化周期缩短至约一个月”，中控技术副总裁&Industrial AI事业群CEO吴玉成向36氪表示。这意味着，工业智能体凭借全新技术能力，为工业场景带来的效率提升及复杂问题解决能力是颠覆性的。

中煤集团同样将煤气化这一复杂核心装置的优化课题交由中控技术完成。煤气化过程（将煤转化为一氧化碳和氢气等有效气）极其复杂，往往“看不见、摸不着”，传统机理建模方法因需过多理想假设而难以准确应用。中控技术的TPT大模型结合AI与机理，基于海量历史时序数据进行预训练，能更好地应对这一难题。

36氪了解到，截至发布会结束，TPT累计预定订单企业达518家，成交量112套，线上注册申请用户3268名。这一系列数据充分体现了市场与客户对TPT 2的高度认可，标志着该模型正式步入规模化应用与落地阶段。

工业“大模型+智能体”迎来规模化应用时代

上一个时代，工业场景的提质增效主要由数字化转型驱动，但其触及的场景有限。工业智能体则让工业场景的提效进入真正的智能化驱动时代。

在此之前，需解决核心难题：工业AI时代，单一企业的数据积累能力已不足以支撑工业AI发展，加之工业场景复杂、行业壁垒高、数据敏感性与隐私性等问题，工业智能体从未大规模落地。如今，TPT 2正是行业内的转折性产品，标志着工业智能体进入规模化应用阶段。这背后离不开中控技术的愿景与魄力。

此次发布现场，中控技术还联合工业行业生态伙伴，构建了“工业AI数据联盟”。这不仅是一项技术解决方案，更代表了一种新型产业协作模式。据了解，该联盟汇聚了行业领军企业、设计院、总包商及服务商，核心在于共同构建以信任为基础的工业数据价值生态体系。

“工业AI数据联盟”成立仪式

当然，数据安全仍是重中之重。据中控技术表示，将采用联邦学习（Federated Learning）、多方安全计算等隐私计算技术，在保障数据所有权和隐私安全的前提下，实现跨场景、跨工况的装置数据价值流通。在安全底线之上，锻造更强的工业AI，最终让整个工业行业受益。

IDC 2025年中国工业企业调研显示，工业企业中已应用大模型及智能体的比例从2024年的9.6%显著提升至2025年的47.5%。其中，已应用企业中超过73.7%的应用场景在10个到几十个左右。

行业正积极拥抱工业AI时代，也为中控技术新智能体的发布奠定了良好认知基础。AI Agent的加速商用，让率先布局的龙头企业迎来新一轮红利。

据中国产业经济信息网援引国家工业信息安全发展研究中心工程师刘劲松等业内专家观点，工业智能体是智能体技术与行业 know-how深度融合的产物，能实现对生产设备、工艺流程和物流管理等环节的智能化控制与优化，是制造业数字化转型从“信息化建设”迈向“价值创造”的关键推手。

结语：一个被低估的工业智能引领者

当前，无论是技术领先性、商业模式颠覆性，还是对工业赛道的巨大促进作用，都让中控技术重新站上工业行业的新风口。

财报显示，中控技术2024年实现营收91.39亿元，同比增长6.02%；归母净利润11.17亿元，同比增长1.38%。净利润增速放缓主要源于战略性业务投入，特别是TPT等AI核心技术研发。但潜力已显现：2024年，中控技术的工业软件收入同比大增20.70%，至26.53亿元，增速显著高于传统控制业务。

前期技术投入正迎来收获期，尤其是TPT 2发布后，其平台型公司属性更为凸显，为后续业绩增长奠定扎实基础。

在经营基本面上，根据中控技术2025年上半年业绩报告，其工业软件实现收入2.92亿元，毛利率显著提升至54.03%，较2024年同期的31.67%大幅增加22个百分点。

中控技术已不再只是一家工业自动化公司，而是工业AI智能体时代的定义者和引领者。在政策与技术的双轮驱动下，其平台化转型与生态共建策略，正推动中国工业走向全球智能化浪潮的前沿。

目前，中控技术已在核心底层技术上实现全面重构，竞争力今非昔比。今年以来，在人工智能技术催化下，多家龙头企业经历估值逻辑的系统性重塑，市值实现跃阶式增长。典型如腾讯，年内涨幅超过40%，市值增长约1.6万亿，反映出市场对AI驱动型企业的价值认同迅速提升。资本重新定价的不仅是技术本身，更是其打开的增量空间与范式变革。

在此背景下，工业智能化领域尤其是具备自主核心能力的企业，正逐渐成为资金关注和配置的重点。中控技术作为通用化、标准化工业AI服务平台的领先供应商，代表的不仅是一家公司，更是一个正在崛起的产业生态。市场或许正等待一个契机，以更前瞻的视角对其重新估值，发现其在新工业时代中的引领价值。