更新：2026-02-03 13:29:57
9月28日，中控技术(688777)在与兴发集团、湖北三宁共同主办的“2025工业具身智能TPT+UCS落地应用成果展示大会”上宣布：以时间序列大模型TPT与通用控制系统UCS为核心的“工业具身智能”体系，已在兴发集团旗下湖北兴瑞化工成功投用并稳定运行。该体系在真实生产现场贯通“感知—认知—决策—执行”的闭环，不再停留于后台分析与建议，而是直接进入前台操作与控制，推动流程工业由“自动化”迈向“自主化”。
作为深耕流程工业自动化与工业软件的领军企业，中控技术长期坚持“AI+控制”的技术路线，产品与能力覆盖过程控制系统、先进过程控制、工业软件与工业AI，形成从算法到设备、从边缘到云的一体化工程体系。面向连续、高耦合的流程场景，公司自研的时间序列大模型TPT（Time-series Pre-trained Transformer）以设备运行曲线、物料反应周期、质量波动等工业时序数据为核心训练对象，具备趋势捕捉、异常感知与优化计算能力。
此外，公司最新的TPT2引入智能体（Agent）机制与自然语言交互，使一线工程师可用日常语言直接调用“模拟、控制、优化、预测、评估、统计”等能力，并与UCS通用控制系统协同，实现从数据洞察到现场执行的闭环。
AI直达执行：TPT+UCS构建工厂“中枢神经”
长期以来，工业AI多用于辅助判断，难以在连续、高耦合的流程场景中直接执行。中控技术提出并落地的“工业具身智能（Industrial Embodied AI）”，通过模型与控制的一体化设计，打通“虚拟思考”与“物理执行”的断点，让AI在保障本质安全的前提下持续学习、自主优化。中控技术董事长兼总裁崔山表示：“我们关注的并非单点算法性能，而是把智能真正嵌入生产环节，以‘AI+控制’的工程化路径，稳妥地把智能从后台推向现场，让其成为创造价值的生产要素。”
此次落地的关键在于TPT与UCS的深度协同。TPT时间序列大模型围绕设备运行曲线、物料反应周期、质量波动等工业时序数据进行建模，在毫秒级波动中捕捉趋势，结合多模态分析与优化计算，输出可直接下发的调控策略；最新的TPT2引入智能体（Agent）机制与自然语言交互，一线工程师可用日常语言调用“模拟、控制、优化、预测、评估、统计”等能力，场景适配周期由过去的数周压缩到数十分钟。UCS通用控制系统作为“物理手脚”，以云原生和全光网络为底座，实现“软件定义控制”，在保证确定性的同时显著简化工程：机柜空间减少约90%，电缆成本降低约80%，项目建设周期缩短约50%。UCS可接入APL智能仪表与高精度传感器，按TPT指令完成控制回路的自主整定，并将多套装置统一纳入一体化管控。
落地样板：兴发集团的“81号数字员工”
在湖北兴瑞化工的氯碱等装置中，UCS用一个机柜替代多套传统控制系统，统一管控上下游全流程，总点数突破1.5万。系统自动识别工艺参数波动并即时调节，配资知识网异常趋势主动预警推送，实现“少操作、少报警、少波动”的稳定运行。实践显示，调节阀智能诊断准确率超过95%，烧碱主产品浓度稳定在32%—32.1%，同时对48%碱浓度、槽温、淡盐水pH、折流槽ORP等关键指标闭环优化，质量与能效同步提升。人均监控I/O点由约500点提升至约2000点，现场效能提升约67%；依托全光网络通信，线缆与施工成本节省超4000万元，整体建设成本下降约60%；装置整体生产效益提升约1%—3%。一线人员将其称为“第81号数字员工”，已成为班组运行的重要成员。
针对工业现场对安全与可靠性的核心关切，中控技术在体系层面前置多重保障：UCS采用分布式冗余架构，关键单元故障时备用节点毫秒级无缝接管，连续生产不受影响；对关键参数实行分级授权与“AI+人工”双确认，避免单一AI动作引发风险；内置安全监测模块实时巡检AI决策逻辑与输出，一旦偏离阈值即触发回溯与暂停处置，AI可靠性经现场验证超过98%。这一“硬件冗余+软件守护”的双闭环机制，使“把智能放到现场执行”具备工程级可控性。
从样板到模板：可复制、可扩展的产业路径
不同于过去“单场景定制开发”的高成本模式，TPT以工业共性的时间序列规律为底座，各行业仅需少量专属数据微调即可快速复用，单行业适配成本较传统方案降低60%以上。随着兴发集团项目的稳定运行，这一“AI+控制”的标准化落地模板，正从化工延展至冶金、建材以及部分离散制造。海外市场方面，系统兼容性与工程化能力已获得多方认可，沙特阿美启动POC验证，东南亚等地区合作亦在推进。大会期间，近二十家投资机构走进兴发生产线实地调研，就跨行业复用、权限治理、ROI评价等议题与中控技术深入交流，形成“可用—好用—规模用”的共识。
面向未来：更自主、更通用、更易用
“数字化的终点不是看报表，而是直接作用于生产。”崔山表示，“通过TPT与UCS的协同，我们正在把数据优势转化为实时的控制优势，帮助企业从‘经验驱动’迈向‘AI自主决策’，构建面向全生命周期的‘数字免疫系统’，以更高质量、更低能耗、更强韧性拥抱新型工业化。”面向未来，中控技术将继续与行业龙头共建样板工程，完善多模态融合与边缘—云协同，打磨工程工具链与方法学，进一步降低使用门槛、提升泛化能力与可维护性，推动“工业具身智能”在更多场景落地见效。
文章为作者独立观点，不代表鼎峰优配观点
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