中控技术王宽心：以工业 AI 智能体重构生产范式 推动 "智" 造迈向无人化

　　在 2025 世界人工智能大会(WAIC)"智能体驱动产业变革论坛" 上，中控技术工业 AI 技术管理总经理王宽心发表主题演讲，系统阐述了工业领域智能化转型的路径与实践。他提出，依托 30 年积累的 100EB 工业数据与深厚行业 Know-how，中控技术正通过工业时序大模型构建智能基座，打造能实现 "自我感知、自主决策、自动执行" 的工业 AI 智能体，推动流程工业从 "手动操作" 向 "无人化运行" 跨越，重塑制造业生产力格局。

　　工业智能转型：优势与挑战并存的深水区探索

　　作为深耕流程工业 30 年的企业，中控技术在工业智能领域具备独特优势：其核心产品控制系统(DCS)已连续 14 年稳居中国市场占有率第一，服务覆盖全球 50 多个国家和地区的 10 万套工业装置，累计沉淀 100EB 工业时序数据 —— 这些数据包含温度、压力、流量等关键生产参数，构成训练工业 AI 模型的 "富矿";同时，在石化、化工等复杂流程工业中积累的行业 Know-how，让中控技术具备解读工业数据、转化技术价值的能力。

　　但王宽心也指出，当前工业智能化转型进入深水区，面临三重核心挑战：

　　效率瓶颈：工艺研发周期长、项目建设慢，难以应对市场快速变化，部分装置建成即面临产能过剩;

　　协同缺失：产业链上下游、生产各环节缺乏有效联动，市场需求无法快速传递至生产端，导致响应滞后;

　　碎片化困境：企业面临人员老龄化、能耗高、质量波动等问题，但传统 "一场景一模型" 的智能化方案开发成本高、周期长，难以规模化落地。

　　时序大模型：重构工业智能的技术基座

　　针对这些痛点，中控技术提出以工业时序大模型（TPT） 打破传统模式，构建工业智能的通用技术基座。与消费级 AI 聚焦自然语言不同，工业时序大模型以带时间标签的生产数据为核心，具备三大突破：

　　颠覆开发模式：替代传统 "一场景一模型" 的低效方式，用一个大模型统一支撑模拟、优化、控制、分析等多类工业任务，将工业软件成本降低 60% 以上，实施周期缩短 50%。例如，过去需要为某炼油装置开发设备故障诊断、质量预测、能耗优化等多个独立模型，现在可基于时序大模型一次性实现，大幅提升落地效率。

　　突破问题边界：通过挖掘数据深层规律，解决传统方法难以攻克的难题。某化工装置应用时序大模型后，产品质量预测准确率提升至 95%，根因分析时间从 3 天缩短至 2 小时，帮助企业减少质量波动损失超千万元。

　　支撑智能体构建：基于时序大模型打造的工业 AI 智能体，能实现生产全流程的 "感知 - 分析 - 决策 - 执行" 闭环。区别于消费级智能体的交互属性，工业智能体更强调 "自主运行"，例如在某大型石化装置中，智能体可自动监测设备状态，提前 72 小时预警故障，并生成最优维护方案，实现少人化运维。

　　工业 AI 智能体的落地实践：从单场景突破到多智能体协同

　　目前，中控技术的工业 AI 智能体已在数十家大型工业企业实现突破性应用，形成从单一场景到多智能体协同的进阶模式：

　　单装置智能升级：在某炼油核心装置部署的智能体，整合设备故障诊断、质量动态调控、操作路径规划等功能，使装置运行稳定性提升 30%，能耗降低 5%;

　　多智能体协同：某化工园区通过九个协同工作的智能体，分别负责设备可靠性、生产可控性、运营可持续性等维度，实现全园区风险自动识别、方案自主生成，并支持自然语言交互 —— 操作人员可通过语音询问 "当前丙烯产量波动原因"，智能体即时反馈分析结果与调整建议;

　　边缘端深度渗透：部分智能体已下沉至生产控制器，实现无需人工干预的闭环控制。例如在某精细化工生产线，智能体能根据实时原料成分变化，自动调整反应温度与压力，使产品合格率从 92% 提升至 99.5%。

　　未来图景：工业将如自动驾驶般迈向无人化

　　王宽心预判，工业智能化的演进将类比自动驾驶的发展路径：从 "手动操作" 到 "半自动控制"，最终实现 "全流程无人化"。而大模型与工业 AI 智能体正是这一进程的核心支撑。

　　未来五年，中控技术计划联合中石化、中石油等行业龙头，在三大方向深化实践：

　　完善时序大模型的行业适配性，覆盖更多流程工业场景;

　　推动多智能体协同体系标准化，形成可复制的行业解决方案;

　　构建工业智能生态，开放技术平台与合作伙伴共享能力，加速全行业智能化升级。

　　"工业 AI 智能体的终极目标，是让工厂像自动驾驶汽车一样自主运行，" 王宽心强调，"这不仅是技术的革新，更是生产关系与生产力的重塑，将为中国制造注入全新动能。"