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　　近幾年，AI人工智能正以肉眼可見(jiàn)、勢(shì)不可擋的發(fā)展和迭代態(tài)勢(shì)，滲透進(jìn)人們的生活和生產(chǎn)當(dāng)中。隨著AI基礎(chǔ)設(shè)施的飛躍式發(fā)展，業(yè)內(nèi)多家公司都推出了具有更強(qiáng)大理解能力的多模態(tài)大模型（如GPT-4o、Gemini1.5Pro、LLaMA3.1等），AI技術(shù)應(yīng)用更是在各行業(yè)遍地開(kāi)花，2024年被廣泛認(rèn)為是AI大模型應(yīng)用落地的元年。

　　而在傳統(tǒng)的流程工業(yè)（石化、化工、造紙、冶金、建材、醫(yī)藥等）領(lǐng)域，企業(yè)普遍面臨著安全風(fēng)險(xiǎn)高、物耗能耗高、產(chǎn)品同質(zhì)化競(jìng)爭(zhēng)、效益波動(dòng)大等問(wèn)題。面向安全生產(chǎn)、低碳環(huán)保、生產(chǎn)效率與效益提升、產(chǎn)品質(zhì)量提高等價(jià)值目標(biāo)，以及對(duì)生產(chǎn)過(guò)程的自主優(yōu)化運(yùn)行，降低對(duì)人的經(jīng)驗(yàn)依賴(lài)，基于模型指導(dǎo)生產(chǎn)的高階智能化需求，數(shù)字化和智能化技術(shù)的深度應(yīng)用已成為流程工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展、轉(zhuǎn)型升級(jí)的迫切需求。

　　工業(yè)領(lǐng)域已經(jīng)成了AI大模型應(yīng)用的重要戰(zhàn)場(chǎng)，在這個(gè)背景下，流程工業(yè)領(lǐng)域的最新里程碑式事件于6月5日誕生——中控技術(shù)基于其在流程工業(yè)深耕30年的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和技術(shù)積累，在新加坡面向全球用戶(hù)發(fā)布了流程工業(yè)首款時(shí)序大模型TPT（Time-series Pre-trained Transformer），開(kāi)啟了產(chǎn)業(yè)落地應(yīng)用的進(jìn)程。

　　TPT的發(fā)布一時(shí)引發(fā)行業(yè)熱議：這款時(shí)序大模型的獨(dú)特魅力在哪里？它與大語(yǔ)言模型（LLM）有何不同之處？它將如何為流程工業(yè)企業(yè)邁向高階智能化打開(kāi)機(jī)遇之門(mén)？

　　大模型的未來(lái)：更強(qiáng)泛化與可遷移性

　　隨著工業(yè)智能化進(jìn)展的加速，人們對(duì)大模型提出了更多的應(yīng)用需求。最顯著的問(wèn)題是，傳統(tǒng)的AI模型技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中，只有通過(guò)與特定場(chǎng)景結(jié)合，才能提供更加精準(zhǔn)的解決方案。然而基于單一場(chǎng)景信息的模型，無(wú)法有效的進(jìn)行泛化，最終是一個(gè)場(chǎng)景一個(gè)模型，無(wú)可避免地限制了模型之間的遷移性。

　　而大語(yǔ)言模型的出現(xiàn)，其通過(guò)語(yǔ)言理解、文字等內(nèi)容生成、推理、多模態(tài)輸入及表達(dá)等通用能力，改變了人機(jī)交互模式、提升了信息獲取效率，讓信息的利用方式和解決問(wèn)題的方法有了新的可能性。但大語(yǔ)言模型更多停留在信息交互層面，難以深入到涉及裝置穩(wěn)定性、能耗物耗優(yōu)化、安全風(fēng)險(xiǎn)防控甚至是運(yùn)行操作等流程工業(yè)的核心環(huán)節(jié)當(dāng)中。

　　而正如日常生活中，語(yǔ)言文字被視為人類(lèi)思考和交流的"信息載體"，能夠泛化到各個(gè)領(lǐng)域，在流程工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程當(dāng)中，時(shí)間序列數(shù)據(jù)是表達(dá)工業(yè)裝置特征的重要載體，能顯著增強(qiáng)工業(yè)AI模型的泛化與可遷移性。

　　這也正是中控技術(shù)此次推出的TPT技術(shù)所抓住的重點(diǎn)。與傳統(tǒng)的大語(yǔ)言模型不同，它基于最新的時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析架構(gòu)，更注重理解生產(chǎn)過(guò)程中基于時(shí)間序列數(shù)據(jù)的變化規(guī)律。得益于此，TPT在骨子里就更易于跨裝置、跨工廠(chǎng)的廣泛應(yīng)用。

　　裝置海量真實(shí)數(shù)據(jù)為核心，實(shí)現(xiàn)行業(yè)高適配度

　　縱觀(guān)歷史，任何一項(xiàng)突破性技術(shù)的誕生和演進(jìn)，都要經(jīng)歷漫長(zhǎng)的過(guò)程，TPT也不例外。早期的時(shí)間序列數(shù)據(jù)模型都相對(duì)較小，且局限于某些特定應(yīng)用場(chǎng)景，而隨著大模型的出現(xiàn)，才逐漸打消了人們對(duì)AI數(shù)據(jù)處理和遷移的顧慮，帶來(lái)了更多嘗試和創(chuàng)新的曙光。

　　自2016年起，中控技術(shù)便致力于工業(yè)AI領(lǐng)域的研究與開(kāi)發(fā)。隨著大語(yǔ)言模型的出現(xiàn)，TPT團(tuán)隊(duì)觀(guān)察到，大語(yǔ)言模型在處理某些特定任務(wù)時(shí)表現(xiàn)卓越，但在更為復(fù)雜的工業(yè)控制、優(yōu)化和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方面，它們似乎難以勝任。這一發(fā)現(xiàn)不僅為研發(fā)方向提供了新的視角，也激發(fā)了對(duì)工業(yè)AI應(yīng)用更深層次的思考和創(chuàng)新。自2023年5月起，中控開(kāi)啟了大規(guī)模實(shí)驗(yàn)，用近一年的時(shí)間艱難攻克，為完成驗(yàn)證甚至做了上百個(gè)模型。期間，團(tuán)隊(duì)面臨的難題如叢生荊棘，例如如何選擇表征工業(yè)核心特征的數(shù)據(jù)、如何將大語(yǔ)言模型能力移植到垂直應(yīng)用領(lǐng)域等。

　　慶幸的是，公司和這支專(zhuān)業(yè)團(tuán)隊(duì)并沒(méi)有放棄，他們回歸到利用時(shí)間序列數(shù)據(jù)的初心，并追蹤全球領(lǐng)先技術(shù)，吸取經(jīng)驗(yàn)借鑒并進(jìn)行大量嘗試，最終在算法層面取得了重大突破，讓這個(gè)高性能、高可遷移性的TPT大模型得以問(wèn)世。如今看來(lái)，一切努力都是值得的。

　　在流程工業(yè)企業(yè)的設(shè)備運(yùn)維、生產(chǎn)控制、人員管理等層面，TPT展現(xiàn)出極其顯著的價(jià)值。

• 一方面，TPT順利上線(xiàn)后能有效精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，并處理裝置運(yùn)行過(guò)程中的信號(hào)波動(dòng)，不僅為PID參數(shù)設(shè)置、先進(jìn)控制等提供策略指導(dǎo)，還能直接內(nèi)置到控制器中自動(dòng)調(diào)節(jié)，確保裝置長(zhǎng)期平穩(wěn)運(yùn)行，"未雨綢繆"減少安全事故；
  
• 另一方面，得益于TPT強(qiáng)大的數(shù)據(jù)融合和回歸能力，用戶(hù)可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)潛在優(yōu)化點(diǎn)，并根據(jù)實(shí)際需求調(diào)整操作參數(shù)，進(jìn)而提升裝置能耗效率、轉(zhuǎn)化率等關(guān)鍵指標(biāo)，收獲可觀(guān)的經(jīng)濟(jì)收益；
  
• 此外，企業(yè)借助TPT能減少操作員閱讀數(shù)據(jù)、查找潛在風(fēng)險(xiǎn)的時(shí)間，更能輕松獲取自動(dòng)生成的各類(lèi)生產(chǎn)匯報(bào)、分析報(bào)告，提升操作人員和管理層的工作效率等。

　　當(dāng)前，在流程工業(yè)領(lǐng)域，仍有一些深層問(wèn)題仍待思考與解決，但隨著更多類(lèi)型裝置數(shù)據(jù)的收集，以及中控大模型能力的開(kāi)放，以及云服務(wù)、邊緣端部署等多樣化服務(wù)的支持，將會(huì)更好的解決這些深層次的問(wèn)題，同時(shí)該模型的各項(xiàng)能力勢(shì)必會(huì)得到進(jìn)一步強(qiáng)化，不斷解決難以解決的問(wèn)題，幫助流程工業(yè)更好的可持續(xù)發(fā)展。

　　借力高精度模型，重塑工業(yè)智能

　　如今，市面上AI大模型概念"魚(yú)龍混雜"，"換湯不換藥"的現(xiàn)象層出不窮，為何中控技術(shù)推出的TPT大模型能備受矚目？除了在流程工業(yè)多年積累的好口碑外，其產(chǎn)品的過(guò)硬性能不容忽視。以重要的模型精度為例，在運(yùn)行環(huán)境和裝置多變、工況復(fù)雜的流程行業(yè)，大模型如何避免裝置數(shù)據(jù)測(cè)量誤差和生產(chǎn)環(huán)境噪音影響是一大難點(diǎn)。而TPT技術(shù)巧妙地捕捉和接納真實(shí)生產(chǎn)環(huán)境中裝置的實(shí)際狀態(tài)，這也讓TPT能更好地與真實(shí)生產(chǎn)過(guò)程進(jìn)行匹配。

　　更為重要的是，多年來(lái)，中控技術(shù)能夠分析海量用戶(hù)現(xiàn)場(chǎng)DCS、儀器儀表等IOT設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。TPT大模型也正是以多家典型流程工廠(chǎng)客戶(hù)的實(shí)際數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)開(kāi)發(fā)的，這一優(yōu)勢(shì)也是其區(qū)別于其他友商的差異化價(jià)值所在。

　　在流程工業(yè)多個(gè)細(xì)分領(lǐng)域中，TPT展現(xiàn)出了良好的應(yīng)用效果。例如在某大型離子膜燒堿裝置上，TPT大模型及其配套軟件對(duì)裝置進(jìn)行自主監(jiān)督，實(shí)時(shí)分析與異常檢測(cè)，降低裝置安全運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)；對(duì)裝置關(guān)鍵參數(shù)與設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行長(zhǎng)周期預(yù)測(cè)，降低設(shè)備運(yùn)行費(fèi)用超過(guò)10%；同時(shí)，對(duì)裝置質(zhì)量指標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化控制、設(shè)備負(fù)荷進(jìn)行優(yōu)化分配等，產(chǎn)品產(chǎn)量提升超過(guò)1%，單位產(chǎn)品電耗降低2%以上，效果顯著。在某熱電廠(chǎng)鍋爐上，TPT精準(zhǔn)預(yù)測(cè)了各參數(shù)的變化，運(yùn)行平穩(wěn)率提升30%以上；實(shí)現(xiàn)了關(guān)鍵參數(shù)的最優(yōu)控制，煤耗下降超過(guò)1%，氨逃逸減少超過(guò)20%，效果突出。在某石化企業(yè)連續(xù)重整裝置上，TPT通過(guò)復(fù)雜重整反應(yīng)模擬，運(yùn)行工況分析與最佳參數(shù)推薦，實(shí)現(xiàn)芳烴收率提升超過(guò)0.58%，效益明顯。在解決行業(yè)難題方面，氯堿裝置中的一次鹽水pH值波動(dòng)大、投自動(dòng)難，難以通過(guò)PID控制，TPT控制后，pH值穩(wěn)定性大幅提升，波動(dòng)減少45%、操作頻次下降30%，運(yùn)行周期延長(zhǎng)8%以上，有效解決了裝置運(yùn)行控制上的難題。除此以外，TPT正在氣化爐、CO變換、低溫甲醇洗、雙氧水等裝置上進(jìn)行應(yīng)用驗(yàn)證，進(jìn)一步提升TPT能力，使其在流程工業(yè)核心價(jià)值場(chǎng)景中發(fā)揮越來(lái)越大的價(jià)值。

　　TPT帶來(lái)的價(jià)值還體現(xiàn)在易用性上。用戶(hù)在使用前只需向系統(tǒng)提供裝置的基本控制信號(hào)（如溫度、壓力等），并提交少量數(shù)據(jù)供大模型微調(diào)即可。很多情況下，僅提供設(shè)備信號(hào)就能直接接入實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，無(wú)需從零開(kāi)始訓(xùn)練，大大提高開(kāi)發(fā)效率和部署速度。

　　當(dāng)然，為保障用戶(hù)數(shù)據(jù)安全，中控技術(shù)也做了十足的籌備。TPT采集的數(shù)據(jù)所有權(quán)歸用戶(hù)所有，中控技術(shù)作為服務(wù)商僅提供基于數(shù)據(jù)的能力服務(wù)。在訓(xùn)練過(guò)程中，雙方也需簽署數(shù)據(jù)使用和保密協(xié)議，中控技術(shù)會(huì)嚴(yán)格保護(hù)用戶(hù)數(shù)據(jù)隱私，僅用于提升模型能力，訓(xùn)練完成后會(huì)回饋給數(shù)據(jù)來(lái)源廠(chǎng)家優(yōu)先使用。

　　5T與AI先行者，以TPT 助推產(chǎn)業(yè)數(shù)智升級(jí)

　　作為國(guó)內(nèi)流程工業(yè)數(shù)字化與AI技術(shù)的領(lǐng)跑者，其實(shí)早在2021年，中控技術(shù)就推出了極具前瞻性的5T戰(zhàn)略——AI-POET，包括AT（自動(dòng)化技術(shù)）、IT（信息技術(shù)）、PT（工藝技術(shù)）、OT（運(yùn)營(yíng)技術(shù)）和ET（設(shè)備技術(shù)），并持續(xù)發(fā)布了重大創(chuàng)新的產(chǎn)品與技術(shù)，包括OMC（全流程智能運(yùn)行管理與控制系統(tǒng)）、APEX（流程工業(yè)過(guò)程模擬與設(shè)計(jì)平臺(tái)）、PRIDE（全設(shè)備智能感知平臺(tái)）、Q-Lab（全流程智能質(zhì)量監(jiān)控平臺(tái)）等，可見(jiàn)其在5T戰(zhàn)略方面的投入和決心。

　　其中，AI作為一種深度延伸的IT技術(shù)，是5T技術(shù)優(yōu)秀的載體，不僅能促進(jìn)不同技術(shù)場(chǎng)景下的融合應(yīng)用，更能驅(qū)動(dòng)工業(yè)界的深刻變革。此次中控技術(shù)面向流程工業(yè)發(fā)布的TPT大模型，正是其基于AI原生能力開(kāi)發(fā)的新產(chǎn)品，未來(lái)TPT也將成為中控技術(shù)打造新型技術(shù)融合創(chuàng)新解決方案的重要支撐。

　　在AI技術(shù)被大眾熟知的今天，盡管對(duì)"安穩(wěn)長(zhǎng)滿(mǎn)優(yōu)"有嚴(yán)苛要求的流程工業(yè)，仍呈現(xiàn)出較為保守的觀(guān)望姿態(tài)，但企業(yè)在安全的前提下嘗試AI技術(shù)，擁抱產(chǎn)業(yè)"智變"的更多價(jià)值和可能性，依然值得鼓勵(lì)。令人欣喜的是，現(xiàn)階段，無(wú)論是中國(guó)還是全球各國(guó)家和機(jī)構(gòu)，都在積極制定利好的相關(guān)政策法規(guī)，并對(duì)AI大模型及其衍生技術(shù)的落地應(yīng)用給予大力支持。

　　與此同時(shí)，TPT的發(fā)布讓中控技術(shù)成為了全球首個(gè)落地流程工業(yè)應(yīng)用的時(shí)序大模型的廠(chǎng)商。聚光燈下，面對(duì)技術(shù)未來(lái)發(fā)展的未知和難測(cè)，以及即將到來(lái)的激烈市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，中控始終保持開(kāi)放與持續(xù)進(jìn)步的健康心態(tài)，并期望與更多合作伙伴創(chuàng)建更多應(yīng)用、增強(qiáng)模型能力，推動(dòng)整個(gè)流程工業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型，為流程工業(yè)打造新質(zhì)生產(chǎn)力注入澎湃動(dòng)能。