🤖 由 文心大模型 生成的文章摘要

该文介绍了中控技术发布全球新品暨工业AI创新发展大

2025中控技术全球新品发布暨工业AI创新发展大会于8月28日在杭州举行。中控国际运营公司副总裁张惠泽在会上发布了中控时间序列大模型TPT2，旨在让人工智能深入生产一线，解决日常发生的关键问题，切实促进生产力发展。

张惠泽表示，作为一家工业技术企业，中控一直在探索如何在过程工业领域实现PhysicalAI。他指出，在讨论工业AI时，人们往往首先想到大语言模型，但其在解决真正影响生产的高阶问题时存在局限性。这背后的原因在于语言的边界，而在工业领域，工厂中的任何事件都可追溯至时间序列数据。

自工业革命以来，人们一直尝试用第一性原理破解时间序列，为此创造了计算流体力学、化工过程仿真模型、预测控制等重要工具。但这些工具也有很大局限性，正如模拟和时间序列研究领域的泰斗所说，“所有的模型都是错误的，因为人类对自然世界的了解还不够精细”。 张惠泽提出，能否借鉴大语言模型的成功经验，使用超大规模、精确标注的工业领域时间序列数据集，训练一个预训练的大规模跨领域工业优化时间序列模型，并结合工业领域的刚需工具，使其具有边界且使用零门槛。这正是TPT2时间序列大模型的设计思想。

中控TPT2大模型聚焦于流程工业的复杂需求，致力于解决传统工业软件难以应对的挑战。通过对工业时间序列数据的深入挖掘和分析，TPT2能够实现对生产过程的精准预测和优化控制，帮助企业提高生产效率、降低成本、提升产品质量。

该模型采用了先进的技术架构，能够处理工业场景中的多变量、强耦合数据，有效解决了传统数据分析方法的局限性。TPT2支持自然语言交互，工程师只需用日常语言描述问题，模型就能理解并提供相应的解决方案，极大降低了使用门槛，提高了工作效率。

在应用方面，TPT2已在多个行业进行了试点和验证。例如，在某氯碱行业项目中，TPT2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的实时预测预警，自动获得参数的合理区间及趋势预测，使决策效率提升30%，有效提升了异常风险的预警能力。在某石化企业常减压装置上，TPT2同时融合装置工艺及设备参数进行训练，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，更早地预测设备异常状态并定位原因，关键设备的异常预警准确率超过85%。