日前,浙江宁波的一场工业AI成果发布会,释放出一个强烈信号:工业AI正从“小范围试验”加速迈向“规模化推广”。而这场变革的主角,是中控技术(688777)自主研发的国产工业大模型——TPT。
“从2024年发布TPT大模型至今,我们在安全提升、质量优化、降本增效、节碳节能等多个维度,都看到了它的硬核实力。”中控技术(688777)董事长兼总裁崔山直言不讳。
过去,信息化、数字化改造,最多让工厂“看得见”,工业AI要做的,是让工厂“想得明白”。它不是简单加装传感器(885946)、采几组数据,而是依靠大模型自主学习生产工况,实时优化生产、提前预判风险。依托自研国产工业大模型TPT,中控技术(688777)已为镇海炼化、万华化学(600309)、京博控股等企业提供智能化方案,推动企业从局部环节的智能,升级为全厂级的全局智能。这套从试点走向推广的路径,也为国内传统流程工业的数字化转型提供了可复制的样板。
但工业AI的迭代升级,离不开高质量工业数据的“喂养”。不同行业、企业之间的数据壁垒,一直阻碍模型持续优化。为此,中控技术(688777)牵头成立工业AI数据联盟,汇聚石化、冶金、制药、综合能源(850101)等数百家单位,在合规安全前提下打通跨行业数据壁垒,搭建产业数据底座,支撑工业大模型迭代与创新场景开发。
“只有数据基础打得牢、打得深,制造业才能真正从经验驱动走向大模型驱动,实现智能化的全面升级。”崔山说得很直白,“我们的目标很简单——让数据不再是一座座孤岛,让工业AI的创新不再是单打独斗。”
建设高质量数据集、做场景验证、推动数据合规流通、促进产学研合作——这些关键词,勾勒出中国工业AI从“试点”走向“燎原”的清晰路线图。
