中控技术的时间序列大模型TPT 2为什么被称为“工业最强大脑”
来源：
环球科技网
日期：2025-09-05
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殷绪江
【环球科技网】当全球工业还在为AI落地困境徘徊时，中控技术的TPT 2时间序列大模型已经实现了从“机械执行”到“自主决策”的范式转换，这不仅是技术突破，更是工业智能化的底层逻辑重构。工业AI领域正面临着一个巨大悖论：尽管算法技术持续演进，但大多数应用仍处于孤立场景的“碎片化”阶段。同一算法在不同工厂、不同时间节点的表现往往存在显著差异，形成工业界著名的“淮南为橘，淮北为枳”之困。8月28日，中控技术在全球工业AI创新发展大会上发布的时间序列大模型TPT 2（Time-series Pre-trained Transformer 2），正从根本层面推动这一现状的改变。
工业AI的“三重门” 数据碎片化、场景复杂性、需求隐蔽性
数据碎片化：工业本质与数字化要求的根本冲突
工业数据的碎片化现象根源在于工业系统自身的物理分布特性。流程工业装置分布范围广、传感器数量众多、采样频率各异，导致数据天然处于碎片化状态。更深层的问题在于，工业数据的采集往往受到业务流程隔离、部门壁垒和商业机密保护等多重因素制约。
中控技术副总裁吴玉成博士指出，工业数据的“不能用”问题比“没有数据”更为棘手。不同厂商的设备数据格式不兼容、历史系统与新系统数据协议不一致、实时数据与离线记录数据难以对齐等问题，共同构成了数据价值挖掘的第一道屏障。时序数据作为工业数据的核心形态，占据工业数据总量的80%以上，但其价值挖掘长期面临特殊挑战。时间序列数据不仅包含数值信息，更承载着设备状态、工艺过程和产品质量的演化规律。传统的分析方法难以捕捉其深层的时空关联和动态特性。
场景复杂性：工业系统多重耦合的数学表达难题
工业场景的复杂性源于其多尺度、多物理场、多变量耦合的本质特性。同一个工艺在不同工厂表现出差异性的深层原因，在于设备状态、原料特性、环境条件等参数的微小变化都会通过系统耦合效应被放大。
这种复杂性在数学上表现为高维、非线性、时变的动态系统建模难题。传统建模方法需要针对每个具体场景进行大量参数调试和模型校准，导致实施成本高昂且泛化能力有限。更重要的是，工业过程中的许多物理化学变化存在不可测或难以测量的状态变量，进一步增加了建模难度。
流程工业中普遍存在的“黑箱”或“灰箱”过程，使得基于第一性原理的精确建模变得异常困难。而数据驱动方法又面临训练数据不足、噪声干扰等实际问题，这种两难处境成为工业AI落地的第二道障碍。
需求隐蔽性：工业知识与AI技术的语义鸿沟
需求隐蔽性问题反映了工业专家与AI专家之间的认知差异和沟通障碍。工业专家通常基于经验和直觉做出决策，但很难将这些隐性知识转化为明确的优化目标和约束条件。相反，AI专家擅长算法和模型，但缺乏对工业过程深层机理的理解。这种知识表达的断层导致AI解决方案往往与真实需求存在偏差。例如，工厂操作工可能知道“设备运行不正常”，但无法准确描述何为“正常”状态；工艺工程师可能感受到“生产效率有待提高”，但难以量化具体的优化空间和优先级。
更复杂的是，工业优化目标往往是多目标、多约束的权衡问题。安全、质量、效率、成本、环保等多个指标之间存在着复杂的权衡关系，这些关系的量化表达本身就是一大挑战。而不同岗位、不同层级的人员对同一问题又有不同的视角和诉求，进一步增加了需求明确的难度。
TPT 2，用“第一性原理” 重构流程工业「新内核」
深度契合“第一性原理”是TPT 2的核心。传统AI模型往往忽视工业领域的物理规律和机理知识，而TPT 2通过将工业第一性原理深度融入模型架构，实现了数据驱动与机理模型的完美融合。TPT 2作为全球首个深度契合流程工业第一性原理的可信模型，其突破性在于采用了MoE混合专家模型，具有极高的计算效率，想象一下，有一个拥有100位各领域专家（神经、心血管、骨科...）的超级医院。传统模型是让所有100位专家都给每位病人会诊，效率极低。而MoE模型是一个高效的分诊台（门控网络），它根据病情（输入token）只请最相关的1-2位专家（激活的专家）来接诊，大大提高了效率。另一大突破源自TPT对时空的理解能力，它能理解设备参数之间的空间关联，这是实现真正智能化的关键。这种能力使得模型能够从数据中学习到潜在的物理规律和约束条件，它使TPT演进为可以生成具备异常主动识别、风险智能评估与自主决策执行能力的智能体（Agents）。
具体来看，TPT 2的核心价值体现在三大维度：
●集约化赋能：重构工业软件架构
依托SCOPES（Simulation, Control, Optimization, Prediction, uation, Statistics）能力矩阵，TPT 2颠覆了传统“一场景一模型”的分散开发模式。通过语言交互高效生成可适用于各类工艺装置的智能体，替代模拟、控制、优化、预测、评估、统计等环节的N个工业软件，实现集约化智能支持。这种架构变革的意义在于：它将原本孤立的工业软件功能整合为一个统一的智能平台，实现了从“功能堆砌”到“能力融合”的转变。
●专家级交互：重塑人机协作模式
TPT 2深度融合工业生产数据规律，可实现根因定位与精准预测，为工业问题诊治开辟新路径。借助对话式交互，用户能轻松分析、处置生产问题，享受7x24小时在线的专家级决策支持。这种交互模式的变革，降低了工业AI的使用门槛，使一线操作人员也能够借助AI能力做出专家级决策，从根本上提升了企业核心竞争力。
●全链路闭环：突破自主运行瓶颈
实现“感知-识别-决策-执行”全链路闭环能力，TPT 2可跨越装置与场景限制，应对复杂工业环境。这种能力为企业少人化、无人化及高度智能化转型提供了坚实技术底座。全链路闭环意味着工业系统不再仅仅是执行预设指令的工具，而是具备了自主感知、分析和决策能力的智能主体。
TPT 2的突破不仅体现在技术层面，更在实际应用中展现出显著价值：
在某全球化工50强企业的废液处理环节中，TPT将pH调节周期从原先的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。此外，在中石油乙烷制乙烯应用中，TPT 2首次实现了基于工业AI模型的生产运行自主优化，标志着核心生产装置开始具备自主决策与优化能力。
破解“数据桎梏”难题：工业AI数据共同体赋能生态
一方面，数据是训练高质量AI模型的基石；另一方面，工业数据的敏感性、隐私性和价值性又使其难以自由流通。这一“数据桎梏”已成为制约工业AI规模化落地的最大瓶颈。中控技术的战略回应是构建“工业AI数据联盟”。这不仅是一项技术解决方案，更代表了一种新型的产业协作模式。该联盟汇聚了行业领军企业、设计院、总包商及服务商，核心在于共同构建一个以信任为基础的工业数据价值生态体系。
机制创新：隐私计算下的数据要素化流通
联盟的核心突破在于通过技术创新实现“数据可用不可见”。采用联邦学习、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。这种机制使各参与方能够在不出域的情况下共同训练和优化AI模型，既保护了企业核心利益，又释放了数据价值。
联盟聚焦的三大方向构成了一个自增强的循环体系：
● 数据共享：建立标准化数据交换协议和质量评估体系，解决“数据能用”问题
● AI共创：通过协同开发模式，降低单个企业的AI研发门槛，加速创新迭代
● 生态共建：形成价值共享机制，让每个参与者都能从生态发展中获益
通过构建行业可信数据空间和工业数据标准化治理体系，打破工业领域“数据碎片化、数据质量低”的困局，加速“数据到价值”的转化；在保障数据所有权与隐私安全的前提下，实现跨场景、跨工况的装置数据流通，为工业大模型预训练提供高质量“养分”，赋能企业“智慧”升级；不断推动工业AI研发与场景孵化，深化产业链协同与升级，构建资源枢纽与价值网络，实现“资源汇聚-价值共创-利益共享”的正向循环。
在工业AI时代，单一企业的数据积累和能力建设已无法满足复杂工业场景的需求。唯有通过生态协作，才能突破工业AI规模化应用的关键阈值。数据联盟的建立，标志着工业数字化竞争从企业级单打独斗进入生态级协同演进的新阶段。这不是传统意义上的产业链合作，而是通过数据要素的共享流通，构建一个持续进化的工业智能生态体系。
这种模式的价值不仅在于解决当前的数据短缺问题，更在于为整个行业构建了一个持续创新的基础设施。随着更多参与者的加入和更多数据的汇入，整个生态将形成网络效应，加速工业AI技术的迭代和应用创新，最终推动整个产业向智能化方向快速演进。
TPT 2的未来：迈向“AI平权”与工业自主化
正是基于对“工业AI代表自动化未来”的前瞻判断，中控技术已在该领域持续投入并系统布局多年，而在中控技术的工业AI版图中，TPT 2作为关键技术突破，已成为中控工业AI体系中的创新标杆。TPT 2的发布只是工业智能化长征的第一步。未来，中控计划将TPT的应用场景向建材、冶金、造纸等更多领域拓展，同时探索“AI平权”——让用户通过自然语言对话即可调用AI能力，大幅降低AI使用门槛。工业AI的一个重要目标是实现工厂的自主化运行，让生产装置像人类一样思考和决策。这种自主化不仅意味着效率提升，更代表着工业生产范式的深度重构。
从更广阔的产业视角看，TPT 2是中国在工业AI领域实现关键技术自主并走向全球引领的重要标志。它标志着中国企业正逐渐从技术追随者转型为规则制定者和路径开创者，在全球工业智能化进程中发挥越来越主导的作用。
当全球工业还在为AI的“碎片化困境”寻找出路时，中控技术通过TPT 2提出了真正源自工业现场的中国方案：并非简单地将通用人工智能技术适配于工业环境，而是从底层逻辑出发，重构技术架构，打造深度融合工业机理与AI能力的原生系统。这不仅是一项技术突破，更体现了对工业智能化本质的深刻洞察——工业AI绝非信息技术的简单延伸，而是工业知识、工艺经验与人工智能技术的系统融合，代表了一种面向未来的新工业范式。
