中控技術王寬心：以工業 AI 智能體重構生産範式 推動 "智" 造邁向無人化

　　在 2025 世界人工智能大會(WAIC)"智能體驅動産業變革論壇" 上，中控技術工業 AI 技術管理總經理王寬心發表主題演講，系統闡述了工業領域智能化轉型的路徑與實踐。他提出，依托 30 年積累的 100EB 工業數據與深厚行業 Know-how，中控技術正通過工業時序大模型構建智能基座，打造能實現 "自我感知、自主決策、自動執行" 的工業 AI 智能體，推動流程工業從 "手動操作" 向 "無人化運行" 跨越，重塑制造業生産力格局。

　　工業智能轉型：優勢與挑戰并存的深水區探索

　　作為深耕流程工業 30 年的企業，中控技術在工業智能領域具備獨特優勢：其核心産品控制系統(DCS)已連續 14 年穩居中國市場占有率第一，服務覆蓋全球 50 多個國家和地區的 10 萬套工業裝置，累計沉澱 100EB 工業時序數據 —— 這些數據包含溫度、壓力、流量等關鍵生産參數，構成訓練工業 AI 模型的 "富礦";同時，在石化、化工等複雜流程工業中積累的行業 Know-how，讓中控技術具備解讀工業數據、轉化技術價值的能力。

　　但王寬心也指出，當前工業智能化轉型進入深水區，面臨三重核心挑戰：

　　效率瓶頸：工藝研發周期長、項目建設慢，難以應對市場快速變化，部分裝置建成即面臨産能過剩;

　　協同缺失：産業鍊上下遊、生産各環節缺乏有效聯動，市場需求無法快速傳遞至生産端，導緻響應滞後;

　　碎片化困境：企業面臨人員老齡化、能耗高、質量波動等問題，但傳統 "一場景一模型" 的智能化方案開發成本高、周期長，難以規模化落地。

　　時序大模型：重構工業智能的技術基座

　　針對這些痛點，中控技術提出以工業時序大模型（TPT） 打破傳統模式，構建工業智能的通用技術基座。與消費級 AI 聚焦自然語言不同，工業時序大模型以帶時間标簽的生産數據為核心，具備三大突破：

　　颠覆開發模式：替代傳統 "一場景一模型" 的低效方式，用一個大模型統一支撐模拟、優化、控制、分析等多類工業任務，将工業軟件成本降低 60% 以上，實施周期縮短 50%。例如，過去需要為某煉油裝置開發設備故障診斷、質量預測、能耗優化等多個獨立模型，現在可基于時序大模型一次性實現，大幅提升落地效率。

　　突破問題邊界：通過挖掘數據深層規律，解決傳統方法難以攻克的難題。某化工裝置應用時序大模型後，産品質量預測準确率提升至 95%，根因分析時間從 3 天縮短至 2 小時，幫助企業減少質量波動損失超千萬元。

　　支撐智能體構建：基于時序大模型打造的工業 AI 智能體，能實現生産全流程的 "感知 - 分析 - 決策 - 執行" 閉環。區别于消費級智能體的交互屬性，工業智能體更強調 "自主運行"，例如在某大型石化裝置中，智能體可自動監測設備狀态，提前 72 小時預警故障，并生成最優維護方案，實現少人化運維。

　　工業 AI 智能體的落地實踐：從單場景突破到多智能體協同

　　目前，中控技術的工業 AI 智能體已在數十家大型工業企業實現突破性應用，形成從單一場景到多智能體協同的進階模式：

　　單裝置智能升級：在某煉油核心裝置部署的智能體，整合設備故障診斷、質量動态調控、操作路徑規劃等功能，使裝置運行穩定性提升 30%，能耗降低 5%;

　　多智能體協同：某化工園區通過九個協同工作的智能體，分别負責設備可靠性、生産可控性、運營可持續性等維度，實現全園區風險自動識别、方案自主生成，并支持自然語言交互 —— 操作人員可通過語音詢問 "當前丙烯産量波動原因"，智能體即時反饋分析結果與調整建議;

　　邊緣端深度滲透：部分智能體已下沉至生産控制器，實現無需人工幹預的閉環控制。例如在某精細化工生産線，智能體能根據實時原料成分變化，自動調整反應溫度與壓力，使産品合格率從 92% 提升至 99.5%。

　　未來圖景：工業将如自動駕駛般邁向無人化

　　王寬心預判，工業智能化的演進将類比自動駕駛的發展路徑：從 "手動操作" 到 "半自動控制"，最終實現 "全流程無人化"。而大模型與工業 AI 智能體正是這一進程的核心支撐。

　　未來五年，中控技術計劃聯合中石化、中石油等行業龍頭，在三大方向深化實踐：

　　完善時序大模型的行業适配性，覆蓋更多流程工業場景;

　　推動多智能體協同體系标準化，形成可複制的行業解決方案;

　　構建工業智能生态，開放技術平台與合作夥伴共享能力，加速全行業智能化升級。

　　"工業 AI 智能體的終極目标，是讓工廠像自動駕駛汽車一樣自主運行，" 王寬心強調，"這不僅是技術的革新，更是生産關系與生産力的重塑，将為中國制造注入全新動能。"