工业AI：从浅滩迈向深水区

工业场景的复杂性和严肃性，加之工业AI与物理世界的紧密关联，使其落地不仅考验技术，更依赖于深厚的数据积淀和场景理解。

过去两年，基础大模型取得了显著进步，国内模型效果已接近海外水平。然而，各行各业仍在探索大模型的应用场景，并努力形成商业闭环。

当前，不同领域的发展呈现出冷热不均的态势。内容创作、客户服务、编程辅助等领域已成为大语言模型应用的前沿阵地，而工业制造领域则显得较为冷清。

究其原因，除了工业场景的固有复杂性外，更在于工业AI与物理世界的紧密联系，涉及复杂的时空因果关系。这不仅考验技术，还依赖于深厚的工业数据积淀和场景知识理解。

硬币的两面

尽管工业制造领域对大模型应用落地持积极态度，但多数尝试仍集中在智能问答、内部知识等通用场景。在更深层次的生产制造、预测控制等核心场景，大模型的推进和落地相对较少。

工业制造的核心场景对模型的安全性、精准性、时效性、泛化能力及容错率有极高要求。一旦模型产生“幻觉”，可能干扰生产，甚至引发安全事故。

此外，大语言模型基于海量文本训练，而工业核心场景依赖时序数据，二者存在天然错配。同时，大模型技术的可解释性仍有待明确，许多企业对公开核心知识心存疑虑。

AI技术切入工业核心场景，已迫在眉睫

尽管面临挑战，但AI在工业领域的价值已获共识。内生需求和宏观政策正推动企业和服务商在工业核心场景持续投入。

以质量管理为例，传统技术条件下，流程工业的全过程质量管理一直是大难题。而时间序列大模型能深度挖掘工艺过程与质量数据的内在关联规律，实现全过程质量软测量。

在达成安全、质量、低碳、效益四大价值目标过程中，时间序列大模型通过精准预测与控制结合，替代人工完成装置的闭环优化操控。

中控时间序列大模型TPT，如何破解工业核心场景难题

中控技术凭借在工业控制领域的长期积累，成功挺进工业AI核心场景。其时间序列大模型TPT更贴合工业生产特点，易于在核心场景中发挥价值。

中控技术的运行数据基座（DCS）作为核心载体，推动工业AI技术在安全监管、质量管控等关键领域的广泛应用。大模型与DCS协作，使装置更加智能和高效。

时间序列大模型TPT已在一些炼化企业和大化工领域的核心场景中落地应用，实现了场景价值验证的闭环。

结语

人工智能赋能工业制造是系统性变革。尽管面临挑战，但共识已现——工业领域的未来在工业AI。预计到2027年，中国制造业的AI使用渗透率将以10%的年复合增长率上升。这股浪潮下，工业制造企业有望实现跨越式发展，中国制造业也将迎来智能化升级机遇。