生成式AI與通用AI正在加速工業(yè)變革。
近日，國內(nèi)工業(yè)智能化領軍企業(yè)中控技術(shù)股份有限公司（688777.SH，以下簡稱“中控技術(shù)”）正式推出時間序列大模型TPT 2（Time-series Pre-trained Transformer 2），該模型基于工業(yè)時序數(shù)據(jù)構(gòu)建AI算法，是全球首個深度契合流程工業(yè)第一性原理的可信模型。
時間序列大模型是什么？和大語言模型相比，它具備什么特點和優(yōu)勢？能給行業(yè)帶來什么影響？對于這些問題，《中國經(jīng)營報》記者專訪了中控技術(shù)副總裁、大模型研發(fā)負責人吳玉成博士。
“TPT是面向于流程工業(yè)生產(chǎn)、運行的一個垂直大模型。它不是大語言模型，而是時間序列的模型，即基于溫度、壓力、流量、定位等這些生產(chǎn)過程當中的時間序列數(shù)據(jù)訓練出來的。”吳玉成表示。
他進一步指出，時間序列大模型能有效描述和預測生產(chǎn)過程中的各種狀態(tài)，解決能耗高物耗高、生產(chǎn)不穩(wěn)定等難題。而中控技術(shù)的TPT是目前為止能夠看到的應用于工業(yè)現(xiàn)場的，且已落地的唯一大模型。
“因為工廠里所有的生產(chǎn)活動都是（按照）時間序列來表達的，不是靠人的自然語言。”吳玉成指出，時間序列數(shù)據(jù)全部是數(shù)值類型，比如溫度是多少、能耗是多少等，時間序列大模型不僅能更加精確地描述生產(chǎn)、運行，而且能解決問題。時間序列大模型盡管參數(shù)比大語言模型小，但也是10億級別，用Byte來表示的。
“核心的難點在于，能不能收集到各種各樣的工藝和各種各樣場景的數(shù)據(jù)訓練。不像大語言模型，所有的語料都能在互聯(lián)網(wǎng)上公開收集到。”吳玉成表示，工業(yè)時序大模型不同的工藝包，是散落在各個企業(yè)和場景里，基本上很難被收集到，所以訓練這個大模型首先要做好數(shù)據(jù)集的準備和基于工藝知識對數(shù)據(jù)進行處理。
據(jù)他介紹，本次推出的時間序列大模型TPT 2已SaaS化，部署在云端，通過預訓練加微調(diào)來做應用。“能夠接入任意工廠當中，不管是離線的，還是實時數(shù)據(jù)，做簡單微調(diào)就可以解決問題。”吳玉成說。
事實上，用時間序列數(shù)據(jù)來解決生產(chǎn)問題早已不是新課題，在做工業(yè)大數(shù)據(jù)的時候就已經(jīng)存在。然而，過去的做法是解決具體的問題，需要AI工程師和工程師到用戶的現(xiàn)場去收集該問題所涉及的一些數(shù)據(jù)，再基于這些數(shù)據(jù)去做模型來解決問題。
也就是說，以前沒有通用的解決方法，更多的是做一種定制化的方案。“現(xiàn)在的時序大模型，是基于我們過去收集的大量數(shù)據(jù)預訓練的一個基礎模型，基本上能把流程工藝當中大部分的規(guī)律都糅在里面。在應用的時候，只需要少量的用戶現(xiàn)場數(shù)據(jù)，基于這個基座模型簡單微調(diào)一下就能夠應用了。”吳玉成指出，這是TPT 2對行業(yè)發(fā)展最重要的意義。
其次，TPT 2大幅降低了用戶的投資成本，并提高了取得效益的效率。“有了這一套體系后，我們能夠做優(yōu)化、模擬分析、預測預警等。過去做這些事情，要上好多套工業(yè)軟件，每一套工業(yè)軟件都有不同的工程團隊來服務；現(xiàn)在這些問題在同一個模型上就能解決，提升了效率。”
“另外，過去做這些事情都依賴于每個行業(yè)的Know-how，TPT 2包含了石化、化工、冶金等行業(yè)。以前老是把大語言模型放在工業(yè)里做一些什么論述、回答問題，但不解決問題，現(xiàn)在終于有了解決問題的工具。”吳玉成表示。
據(jù)了解，中控技術(shù)以DCS業(yè)務起家，經(jīng)過20年的發(fā)展，在該領域國內(nèi)市占率第一。DCS，集散控制系統(tǒng)，又名分布式控制系統(tǒng)，是一種以控制器和現(xiàn)場設備為基礎，將相關工藝信號匯集到系統(tǒng)中，由操作站進行監(jiān)視或其他控制操作，以分散控制、集中操作、分級管理為主要特征的工業(yè)自動化控制系統(tǒng)。
DCS系統(tǒng)的主要功能包括數(shù)據(jù)采集、信號處理、控制算法執(zhí)行、監(jiān)控與報警等，能夠?qū)崟r監(jiān)測生產(chǎn)過程中的各種參數(shù)和設備狀態(tài)，并根據(jù)預設的控制策略進行自動調(diào)節(jié)，以確保生產(chǎn)過程的穩(wěn)定性和高效性，廣泛應用于工業(yè)制造領域的連續(xù)生產(chǎn)過程，如化工廠、電廠、制藥廠、煉油廠等。
2025年上半年業(yè)績報告顯示，報告期內(nèi)，中控技術(shù)營收達38.30億元，歸母凈利潤3.54億元。近年來，中控技術(shù)深化“All in AI”戰(zhàn)略，發(fā)力工業(yè)AI、機器人等新興業(yè)務。財報顯示，中控技術(shù)工業(yè)AI產(chǎn)品TPT收入11662萬元，機器人產(chǎn)品收入11015萬元。
截至目前，中控技術(shù)方面對外公布稱，TPT 2累計預訂訂單企業(yè)518家，成交量112套。吳玉成表示，中控技術(shù)TPT產(chǎn)品的客戶主要分布于石化、冶金、建材、醫(yī)藥、食品等行業(yè)。
他還透露，該公司的整個研發(fā)團隊加上產(chǎn)品開發(fā)近500人，其中核心的AI人才在150人左右，以國外回來的人才為主。同時，時序大模型賽道也在升溫，西門子、艾默生、橫河電機、和利時等國內(nèi)外公司都在進入。
對于時序大模型的發(fā)展趨勢，吳玉成表示，未來，模型將朝著多模態(tài)能力增強和算法進一步優(yōu)化的方向發(fā)展。“現(xiàn)階段整個世界對這塊的研究越來越熱了，我們現(xiàn)在的迭代速度大概半年，預計在今年年底或明年春節(jié)的時候發(fā)布3.0，現(xiàn)在還不宜透露太多。”他說。
