国产工业大模型破局：中控时间序列大模型TPT如何重塑流程工业智能化未来

国产工业大模型破局

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中控时间序列大模型TPT

如何重塑流程工业智能化未来

一

政策信号

人工智能赋能新型工业化进入快车道

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4月18日，工信部一季度经济数据新闻发布会释放重磅信号：我国人工智能与制造业融合已进入规模化应用阶段。数据显示，工业互联网核心产业规模突破1.5万亿元，覆盖41个工业大类；国产大模型DeepSeek登顶全球开源社区下载榜，人形机器人、AI终端等智能装备在汽车、电子等领域加速落地。

工信部总工程师谢少锋特别指出：“制造业是人工智能技术落地的主战场。”政策层面，《工业和信息化部办公厅关于推动工业互联网加快发展的通知》、《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南（2024版）》等文件出台，600亿元国家人工智能基金已启动布局。在这场以AI驱动的新型工业化浪潮中，中控技术自主研发的时间序列大模型TPT（Time-series Pre-trained Transformer），成为国产替代的重要一环。

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二

国产化替代

从“卡脖子”到“换道超车”

长期以来，流程工业的核心工业软件被国外巨头公司垄断，近年来，国内新起之秀在流程模拟、过程控制等领域实现追赶，但工艺知识、技术迭代、成本控制仍然成为行业壁垒。

中控时间序列大模型TPT的突破性在于：

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双引擎架构

TPT（时序智能）与DeepSeek（认知智能）深度融合，前者实时解析温度、压力等动态数据，后者整合工艺手册、设备档案等知识库，形成“感知-决策-执行”闭环。

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跨场景迁移

基于Transformer架构的预训练模型，仅需少量数据微调即可适配大部分流程行业场景，打破“一个装置一个模型”的传统桎梏。

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成本优势

软件投资费用较常规的多套软件部署下降50%-80%，且支持SaaS化部署，省去服务器和配套硬件的空间投资成本。

三

实战检验

TPT在工业场景的突破性应用

在某氯碱行业，大部分的监督工作都是由人工盯盘确认，劳动强度大、隐患难以发现，一旦监盘不到位，未在第一时间发现问题，则易造成相关风险甚至停车事故。同时，要求工艺异常处置周期尽量缩短。TPT基于海量同类装置数据训练，实现了一个模型覆盖装置所有工艺参数实时预测预警，自动获得参数的合理区间及趋势预测，使决策效率提升30%，有效提升异常风险的预警能力。

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目前DCS具备完整的报警系统，对于重要的工艺参数、设备状态异常可以及时做出警告。然而，对于大型装置具有大时滞、多变量耦合的特性，大量传感器却无法做到提前预警，若在报警发生之后再进行处置，对于生产稳定性而言将是一个挑战。在某石化企业常减压装置上，操作人员长期依赖失效特征库和专家经验进行调控，难以捕捉工艺变化对工艺指标数据和设备的影响。TPT同时将装置工艺及设备参数进行融合训练，通过一个大模型捕捉所有工艺和设备参数间的内在关系，识别工艺数据变化情况，更早的预测设备异常状态并定位原因。例如，TPT在实时监测低瓦污油泵设备运行数据存在异常时，对油泵负荷端振给出预警，在未进行干预的情况下，5分钟后振动监测值迅速上升，切除处理发现由于液位过低吸空导致。

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四

技术纵深

TPT如何构建工业智能体

01

数据融合：

打破工艺与设备信息孤岛，构建工业“全息图谱”

TPT对工业多源异构数据进行深度整合。通过对接中控supOS工业操作系统，以运行数据基座（DCS）、设备基座（PRIDE）、模拟基座（APEX）、质量基座（Q-Lab）4大数据基座为支撑，突破关键的核心算法及训练技术，构建起跨工艺、跨设备的多维时序建模体系。以某石化企业为例，TPT将反应塔温度曲线（秒级）、压缩机振动频谱（分钟级）、原料组分分析（小时级）等海量时序数据对齐处理，形成统一时空坐标系下的动态表征网络。这种融合能力使模型可同时捕捉设备振动异常与工艺参数波动的隐性关联——例如，当渣油泵前过滤器油污堵塞导致流量和压力异常时，TPT能提前半小时预警负荷端振动，关键设备的异常预警准确率超过85%。

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02

功能融合：

从单点工具到协同进化的“工业大脑”

TPT通过自主监督与自主优化两大核心能力的深度融合，重构工业控制逻辑。在自主监督层面，系统实时跟踪2000+工艺参数运行状态（如温度、压力、流量数据），同步评估设备健康度，并在线计算物耗、能耗等生产效率指标，形成全天候“电子监工”体系；在自主优化层面，TPT基于动态推演实现三维能力——运行操作优化、控制优化执行、工艺仿真验证。例如，在某氯碱项目上，通过运行操作优化，电解槽操作参数调整效率显著提升，实现吨碱电耗下降0.63%；通过控制优化执行，对回路参数整定，大幅提升控制稳定性。这种功能融合并非简单叠加，而是通过DeepSeek认知引擎构建决策推理链——当自主监督发现反应器温度异常时，会联动知识库给出诊断意见，由自主优化能力生成控制参数修正指令，调用仿真能力预演处置方案，形成“感知-决策-执行-反馈”的完整闭环。

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五

结语

国产工业大模型的“黄金窗口”

当DeepSeek在对话场景“出圈”时，TPT正在工厂深处掀起一场工业智能革命。这场以AI重构工业Know-how的阶段，不仅关乎技术替代，更是中国从“制造大国”向“智造强国”跃迁的关键一跃。正如工信部发布会所言：“人工智能与制造业的深度融合，将重新定义全球工业竞争格局。”而在这场变革中，国产工业大模型群起之秀将扮演工业场景闪耀的星系。

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