在興發(fā)集團的中央控制室內(nèi)，顯示屏上依舊跳躍著數(shù)千個生產(chǎn)實時數(shù)據(jù)，但值守工程師的工作模式已悄然改變—無需緊盯著每一個參數(shù)波動，一套能自主感知異常、分析決策并精準(zhǔn)執(zhí)行調(diào)控的“工業(yè)具身智能”系統(tǒng)，正悄然接管復(fù)雜的氯堿生產(chǎn)流程。這一場景背后，是中國工業(yè)智能化從“工具輔助”向“自主運行”的關(guān)鍵跨越。

從“會思考”到“能執(zhí)行”工業(yè)具身智能的提出

2025年9月28日，中控技術(shù)聯(lián)合興發(fā)集團、湖北三寧公司主辦的“2025工業(yè)具身智能TPT+UCS落地應(yīng)用成果展示大會”上，工業(yè)具身智能（Industrial Embodied AI）這一全新概念正式落地。中控技術(shù)的此次突破并非單一技術(shù)升級，而是針對流程工業(yè)“連續(xù)運行、高風(fēng)險、強耦合”的核心特性，解決了長期困擾行業(yè)的智能化瓶頸——傳統(tǒng)AI僅停留在“分析建議層”，無法直接介入生產(chǎn)執(zhí)行。“工業(yè)具身智能”的核心價值在于打破“虛擬思考”與“物理執(zhí)行”的割裂：它不再是孤立的數(shù)據(jù)分析工具，而是嵌入生產(chǎn)全流程的“自主智能體”，能通過“感知-認(rèn)知-決策-執(zhí)行”的完整閉環(huán)，實現(xiàn)生產(chǎn)過程的自優(yōu)化、自調(diào)整。這一突破不僅重構(gòu)了流程工業(yè)的生產(chǎn)力形態(tài)，更標(biāo)志著行業(yè)從“自動化”階段正式邁向 “自主化” 新階段，為新型工業(yè)化注入核心動能。

TPT與UCS協(xié)同構(gòu)建工廠“中樞神經(jīng)系統(tǒng)”

過去幾年，AI的快速發(fā)展讓“智能工廠”成為產(chǎn)業(yè)界的熱門話題。然而，大多數(shù)智能化方案僅停留在“分析”層面：它們能提供優(yōu)化建議，卻無法直接掌控生產(chǎn)流程。在連續(xù)運行、高風(fēng)險的流程工業(yè)中，這一缺陷尤為明顯。

中控技術(shù)提出的“工業(yè)具身智能”，試圖打破這一壁壘。

“它不僅能理解和判斷，還能直接執(zhí)行。”中控技術(shù)董事長兼總裁崔山認(rèn)為，工業(yè)具身智能的核心，在于讓智能真正嵌入生產(chǎn)環(huán)節(jié)，形成從"虛擬思考"到"物理執(zhí)行"的一體化閉環(huán)，智能化從“工具”變?yōu)椤爸黧w”，具備了持續(xù)學(xué)習(xí)和自主運行的能力。工業(yè)具身智能的實現(xiàn)，依賴于兩大核心技術(shù)的深度融合，二者共同構(gòu)成了工廠的“中樞神經(jīng)系統(tǒng)”，缺一不可。

1、智能決策引擎時間序列大模型TPT

流程工業(yè)的核心挑戰(zhàn)在于“參數(shù)波動的毫秒級響應(yīng)”與“工藝規(guī)律的復(fù)雜耦合”，TPT大模型正是針對這一痛點設(shè)計：聚焦工業(yè)時序數(shù)據(jù)（如設(shè)備運行曲線、物料反應(yīng)周期、質(zhì)量波動趨勢），能在毫秒級參數(shù)波動中捕捉潛在趨勢，避免“機器幻覺”，為決策提供可靠依據(jù)；具備多模態(tài)數(shù)據(jù)分析與優(yōu)化計算能力，可精準(zhǔn)鎖定生產(chǎn)瓶頸（如原料消耗、產(chǎn)品濃度偏差），并輸出可落地的調(diào)控方案；最新升級的TPT 2版本引入“智能體（Agent）機制”，支持自然語言交互——一線工程師無需專業(yè)AI知識，用日常語言提問即可獲取解決方案，大幅降低技術(shù)使用門檻，幾十分鐘內(nèi)即可訓(xùn)練出適配特定場景的模擬、控制、優(yōu)化、評估、預(yù)測、統(tǒng)計類智能體。

2、執(zhí)行載體通用控制系統(tǒng)UCS

作為工業(yè)具身智能的“物理手腳”，UCS通過架構(gòu)創(chuàng)新實現(xiàn)了控制體系的革命性升級：采用云原生與全光網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，打破傳統(tǒng)控制系統(tǒng)“硬件綁定”的局限，實現(xiàn)“軟件定義控制”；極簡設(shè)計帶來顯著降本增效：機柜空間減少 90%、電纜成本降低80%、項目建設(shè)周期縮短50%；具備強大的連接與執(zhí)行能力，可接入APL智能儀表、高精度傳感器等終端，實時接收TPT大模型指令并完成控制回路自主整定，同時支持多套系統(tǒng)的一體化整合（如湖北興瑞將5套工藝生產(chǎn)裝置的管控集中到一套通用控制系統(tǒng)UCS中統(tǒng)一監(jiān)控）。

TPT大模型的“決策能力”與UCS的“執(zhí)行能力”形成閉環(huán)，讓AI真正從“后臺分析”走進“前臺操作”，成為生產(chǎn)流程的核心參與者。

81號“數(shù)字員工”創(chuàng)造可量化價值

興發(fā)集團旗下湖北興瑞化工有限公司成為工業(yè)具身智能的首個落地場景。UCS替換了湖北興瑞30萬噸氯堿、3.5萬噸鉀堿、7.5萬噸雙氧水及TMAH等五套傳統(tǒng)控制系統(tǒng)的幾十個機柜，用一個機柜管控上下游全流程，總點數(shù)突破15000點。值守工程師不再需要逐一監(jiān)控，系統(tǒng)能夠自動識別工藝參數(shù)波動，及時做出調(diào)整，并在發(fā)現(xiàn)異常趨勢時主動推送預(yù)警。通過TPT+UCS的協(xié)同，構(gòu)建了完整的生產(chǎn)閉環(huán)，成為興瑞氯堿裝置的第81號“數(shù)字員工”。

通過深度融合氯堿生產(chǎn)工藝，工業(yè)具身智能構(gòu)建了完整的“感知-認(rèn)知-決策-執(zhí)行”閉環(huán)。在感知層面，UCS連接APL智能儀表、高精度傳感器，實時捕捉生產(chǎn)狀態(tài)，實現(xiàn)對關(guān)鍵參數(shù)的持續(xù)監(jiān)控與趨勢預(yù)測，完成從事后響應(yīng)到事前預(yù)警的跨越；對調(diào)節(jié)閥的智能診斷準(zhǔn)確率超95%，顯著提升了設(shè)備可靠性與生產(chǎn)連續(xù)性。

在認(rèn)知與決策層面，TPT大模型進行多模態(tài)數(shù)據(jù)分析、趨勢預(yù)測與優(yōu)化計算，從根本上杜絕“機器幻覺”。系統(tǒng)將燒堿主產(chǎn)品濃度精準(zhǔn)穩(wěn)定控制在32%-32.1%，優(yōu)化原料消耗，同時對次產(chǎn)品48%堿濃度、槽溫、淡鹽水pH、折流槽ORP等多個指標(biāo)進行閉環(huán)優(yōu)化，全面提升產(chǎn)品質(zhì)量與系統(tǒng)能效。

在執(zhí)行層面，UCS基于TPT大模型指令，實現(xiàn)控制回路的自主整定與實時調(diào)控，完成精準(zhǔn)操控。此外，工業(yè)具身智能還支持以自然語言交互快速響應(yīng)工藝、設(shè)備等相關(guān)問題，成為員工的“AI專家助手”，可自動生成關(guān)鍵指標(biāo)與數(shù)據(jù)看板，為決策提供實時清晰的支撐，真正實現(xiàn)“智能隨需可用、能力持續(xù)進化”。

UCS替代了原先的歐美控制系統(tǒng)，它與TPT大模型協(xié)同實現(xiàn)了閉環(huán)與數(shù)據(jù)驅(qū)動，實現(xiàn)了少操作、少報警、少波動的自主運行。更重要的是，采取全光網(wǎng)絡(luò)通信，節(jié)省線纜與施工成本超4000萬元，降低建設(shè)成本60%。人均監(jiān)控I/O點從500點提升至2000點，效能提升67%。企業(yè)整體生產(chǎn)效益提升1%-3%。

通過工業(yè)具身智能的應(yīng)用，興瑞實現(xiàn)了裝置現(xiàn)場無人化、生產(chǎn)設(shè)備自動化、過程控制智能化、工廠管理數(shù)字化和經(jīng)營決策數(shù)據(jù)化。

工業(yè)具身智能“質(zhì)變”進程正加速推進

TPT大模型與UCS的結(jié)合，雖不屬于“基礎(chǔ)理論層面的突破”，但在“應(yīng)用模式”、“用戶場景解決邏輯”上已發(fā)生質(zhì)變：過去數(shù)字化轉(zhuǎn)型多停留在“基礎(chǔ)數(shù)據(jù)收集→經(jīng)營分析/統(tǒng)計”的層面，極少用數(shù)據(jù)直接指導(dǎo)生產(chǎn)，即便指導(dǎo)也僅能覆蓋管理場景；而該結(jié)合能推動數(shù)字化向“智能化”升級，讓數(shù)據(jù)真正深度服務(wù)于生產(chǎn)場景。用“材料與成品”打比方：鋼鐵、軌道等基礎(chǔ)要素未變，但過去是“綠皮火車”（傳統(tǒng)數(shù)字化），特征是確定路線、勻速行駛、運力有限；現(xiàn)在是組成“高鐵”（工業(yè)具身智能），特征是智能調(diào)度、瞬息千里、高效協(xié)同，二者在“做法與價值”上差異顯著，當(dāng)前已進入工業(yè)智能化的“高鐵時代”。

TPT+UCS組合為流程行業(yè)提供了“AI+控制”的標(biāo)準(zhǔn)落地模板：一方面將基礎(chǔ)控制邏輯與控制設(shè)備高度集成，使其具備承載AI的高算力；另一方面解決了過去 AI與工業(yè)結(jié)合時“集成通信復(fù)雜”“數(shù)據(jù)缺失”的痛點，找到了流程行業(yè)推廣的“可信路徑”。“質(zhì)變從當(dāng)前開始”，且未來所有企業(yè)都會選擇該模式，并將隨行業(yè)對“機器接管復(fù)雜生產(chǎn)”的需求釋放逐步顯現(xiàn)。

對產(chǎn)業(yè)的重塑從經(jīng)驗到自主

長期以來，流程工業(yè)的運行模式高度依賴資深工程師的經(jīng)驗判斷。這種模式主觀性強、響應(yīng)滯后，難以適應(yīng)日益復(fù)雜的生產(chǎn)環(huán)境和市場波動。工業(yè)具身智能對流程工業(yè)的價值，并不僅在于產(chǎn)能提升和能耗降低，更在于運行邏輯的根本性轉(zhuǎn)變。

推動流程工業(yè)運營模式從“經(jīng)驗驅(qū)動”升級為“AI實時自主決策”。傳統(tǒng)流程工業(yè)高度依賴資深技術(shù)人員的經(jīng)驗判斷，決策主觀性強且響應(yīng)滯后。而工業(yè)具身智能通過全廠部署的智能傳感網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)生產(chǎn)全要素的實時感知、動態(tài)分析、精準(zhǔn)預(yù)測與自主優(yōu)化。構(gòu)建企業(yè)的“數(shù)字免疫系統(tǒng)”，實現(xiàn)了從“被動防護”到“主動免疫”的轉(zhuǎn)變。系統(tǒng)能夠提前數(shù)周預(yù)測潛在故障，避免非計劃停車可能帶來的重大損失。優(yōu)化了能效管控，從“粗放用能”到“單點能耗最優(yōu)”。工業(yè)具身智能讓節(jié)能從宏觀管理深入到每一個用能單元。對組織形態(tài)的改變，從“人盯流程”到“人機協(xié)同”。工業(yè)具身智能接管了大量重復(fù)、枯燥、高精度的操作和監(jiān)控任務(wù)，操作員轉(zhuǎn)型為“AI訓(xùn)練師”和“異常處置專家”。

對企業(yè)而言，這些改變直接體現(xiàn)在利潤率提升、風(fēng)險降低、能耗下降和ROI增強。對行業(yè)而言，它推動了從自動化向自主化的跨越，成為新型工業(yè)化的重要路徑。

從實地調(diào)研到價值共鳴“工業(yè)具身智能”前景廣闊

會議期間，近20家投資機構(gòu)走進興發(fā)集團生產(chǎn)線，并與中控技術(shù)展開深度對話——在親手觸摸“工業(yè)具身智能”真實價值的實地體驗中，各方共同錨定了其廣闊前景。

投資機構(gòu)的每一次提問，都直指工業(yè)智能的核心價值。當(dāng)拋出“TPT能否跨行業(yè)復(fù)用”的問題，背后是對“技術(shù)能否真正推動全行業(yè)降本提效”的深層期待。此前，工業(yè)AI“單場景定制開發(fā)”模式讓企業(yè)深陷“高投入、難落地”的困境；而中控技術(shù)的回應(yīng)恰好破解了這一痛點：TPT并非局限一隅的“定制模型”，而是提煉工業(yè)共性的“通用模板”——其核心邏輯是將工業(yè)生產(chǎn)中共性的時間序列數(shù)據(jù)規(guī)律（如設(shè)備運行曲線、物料反應(yīng)周期、質(zhì)量波動趨勢）提煉為基礎(chǔ)模型框架，各行業(yè)只需輸入少量“行業(yè)專屬數(shù)據(jù)”進行“微調(diào)”，無需重構(gòu)模型架構(gòu)，就能快速激活六大核心能力——包括生產(chǎn)流程的模擬（Simulation）、控制（Control）、優(yōu)化（Optimization）、預(yù)測（Prediction）、評估（Evaluation）、統(tǒng)計（Statistics）。最直觀的效率對比是：過去需要工藝專家耗時1-2個月梳理的生產(chǎn)邏輯、分析的優(yōu)化空間，如今通過TPT的自動拆解與計算，幾十分鐘就能輸出精準(zhǔn)結(jié)論，效率提升超90%；而定制成本方面，因無需重做開發(fā)，單行業(yè)適配成本較傳統(tǒng)工業(yè)AI降低60%以上，徹底打通了“規(guī)模化落地”的關(guān)鍵卡點。

安全，是機構(gòu)與企業(yè)的共同底線。投資機構(gòu)對“UCS宕機風(fēng)險、AI權(quán)限管控”的擔(dān)憂，正是工業(yè)場景的普遍顧慮——在工業(yè)領(lǐng)域，安全是比效率更基礎(chǔ)的前提。對此，中控技術(shù)以“硬保障+軟防護”形成雙重閉環(huán)。

• 硬件層面的“雙保險”冗余設(shè)計：UCS 系統(tǒng)并非單一服務(wù)器架構(gòu)，而是采用分布式冗余布局 —— 即使 1-2 臺核心服務(wù)器突發(fā)故障，備用服務(wù)器會在毫秒級內(nèi)自動接管控制權(quán)限，生產(chǎn)線的參數(shù)調(diào)控、設(shè)備運行不會出現(xiàn)任何中斷，且故障恢復(fù)時間從傳統(tǒng)的數(shù)小時縮短至秒級。
• AI層面的“精準(zhǔn)控權(quán) + 實時監(jiān)測”：一方面，AI 的控制權(quán)限被拆解為 “分級授權(quán)”—— 核心生產(chǎn)參數(shù)（如反應(yīng)釜溫度、壓力）的調(diào)整權(quán)限，需 AI分析結(jié)論與人工復(fù)核雙重確認(rèn)，避免單一AI決策的風(fēng)險；另一方面，系統(tǒng)內(nèi)置安全監(jiān)測模塊，能實時掃描 AI 的決策邏輯與輸出結(jié)果，一旦發(fā)現(xiàn)異常（如參數(shù)偏離安全閾值、決策邏輯與歷史最優(yōu)方案偏差過大），會立刻觸發(fā)回溯機制，定位問題根源并暫停相關(guān)操作，其反應(yīng)速度比人工監(jiān)控快10倍，AI可靠性超98%，從技術(shù)上杜絕了“AI 誤操作”的可能。

市場前景，是這場價值共鳴的最終落點。有投資機構(gòu)提出“是否依賴單行業(yè)”、“對手能否模仿”的疑問，本質(zhì)是對“技術(shù)價值能否持續(xù)兌現(xiàn)”的深層考量。中控技術(shù)的“答卷”則將這份考量轉(zhuǎn)化為信心：國內(nèi)市場上，應(yīng)用已從石化領(lǐng)域延伸至冶金、建材及離散行業(yè)，客戶需求也從“被動接受”轉(zhuǎn)向“主動擁抱”；海外市場中，不僅突破設(shè)備兼容壁壘，更推動沙特阿美啟動POC應(yīng)用驗證，東南亞等地區(qū)的合作合同也即將落地——“工業(yè)具身智能”的全球版圖正加速鋪開。

當(dāng)參觀者的指尖觸碰到興發(fā)集團生產(chǎn)線的智能節(jié)點，親眼見證數(shù)據(jù)實時指導(dǎo)生產(chǎn)、AI安全協(xié)同操作的場景時，所有疑問都已有了清晰的答案：中控技術(shù)的“工業(yè)具身智能”絕非紙上談兵的概念，而是能破解行業(yè)痛點、落地創(chuàng)造實在價值的“活方案”。這份跨越機構(gòu)與企業(yè)的價值共鳴，最終指向一致判斷——“工業(yè)具身智能”的廣闊未來，正從這片實踐土壤中加速生長。

未來展望產(chǎn)業(yè)升級的關(guān)鍵力量

隨著多模態(tài)融合技術(shù)的引入和邊緣計算與云端協(xié)同的部署模式優(yōu)化，工業(yè)具身智能正朝著更自主、更通用、更易用的方向發(fā)展。這不僅是技術(shù)創(chuàng)新的成果，也是產(chǎn)業(yè)升級的信號，為未來的市場打開了智能化改造的想象空間。

在新型工業(yè)化浪潮下，工業(yè)具身智能這一體系有望成為推動中國乃至全球流程工業(yè)轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵力量。