工业AI正从概念验证迈向生产现场深度渗透。随着智能工厂新规将AI覆盖率纳入评级标准，中控技术TPT平台通过时序大模型与行业知识融合，在化工领域实现从单点优化到全场景覆盖的突破。本文结合头部企业案例，揭示工业AI落地的核心挑战与协同路径。

前段时间，工信部等六部门发布了《关于开展2025年度智能工厂梯度培育行动的通知》，把智能工厂分为四个等级：基础级、先进级、卓越级、领航级，而且对AI 的应用提出更明确要求：卓越级要求AI 覆盖场景不少于20%，领航级的 AI 覆盖场景高于60%。

这一变化，让越来越多企业重新思考：AI如何真正进入生产现场？

01 AI进入工厂难在哪？

简单来说，以前智能工厂评级主要关注自动化，而现在更关注AI 有没有进入实际产线。所以，如何让AI真正融入生产现场，成为了智能工厂在评级前的重点攻关任务。但是真正落地，企业首先面对的仍然是人才和数据：

先看人才。

虽然工厂不缺AI人才，但既懂工艺又懂AI，还能落地生产的复合型人才非常稀缺。另外是数据。经过近三十年发展，工厂在研发、生产计划、过程控制等等环节不断部署软件，时间一长，系统越来越多，维护、升级、集成的成本也越来越高。

更重要的是，它们形成了大量数据孤岛，不同接口不同数据规则，很难形成结构化的数据，从而导致工业AI仅仅是一个空架子。

所以，工业AI的落地最终还是要回到系统、数据和业务层面的高效协同。

02 几个案例透露的变化

为了更客观地说明问题，我就搜索了相关案例：兴发集团旗下的湖北兴瑞化工有限公司的氯碱装置，控制中心定员从260 人减到 80 人，整体效益提升1%~3%。万华化学（宁波）氯碱生产基地，实现氯碱装置全流程智能化，每年节省超千万元。而在广西华谊能源化工有限公司，硫回收装置 500 多个关键工艺指标实现精准预测，硫化氢含量波动标准差降低 35%，时效利润提升约 5%。

继续查资料，我发现这些案例都有一个共同点：它们优化的不是某一个环节，而是让AI覆盖监督、控制、预测、优化等更多生产场景，向自主运行工厂迈进。而且，这几家企业背后都有中控技术的身影。公开资料显示，中控技术DCS系统累计部署了超10 万套装置，经过30+年的数据沉淀，成为其后续研发工业AI平台的重要基础。

（图片来源：中控技术官网）

关于TPT平台介绍，我个人理解是一个面向流程工业的工业AI底座。底层采用时间序列大模型，通过SCOPE能力体系，把模拟、控制、优化、预测、评估等能力放到同一个平台。

再结合行业知识和装置运行数据，为不同生产装置生成对应的工业智能体，逐步实现识别、评估、决策、执行的闭环，让不同岗位都能够调用平台能力参与生产优化。

03 工业AI能否跨行业复制？

那么离开石油化工行业，TPT平台还适用吗？根据我继续查资料后发现，他们是先用大量工业时序数据完成基础模型训练，再结合具体行业的数据和专家经验进行微调。因为底层模型已经学习了大量工业时序规律，所以相比从零开始训练，对新增行业的数据需求会少得多。

同时，他们还联合了130余家行业头部企业、设计院成立了“工业AI数据联盟”，通过共建共享工业数据场景，规模化推动数据价值转化。因此，TPT平台也有了更丰富的训练基础，具备更强的泛化能力和行业适应性。

显然，工业AI更像是在一个已经具备工业能力的”大脑”上，不断学习不同细分行业的知识和经验，而不是每进入一个行业都重新训练一次模型。至于这条”自主运行工厂”路线最终能走多远，现在下结论还早。本文仅对几个公开案例和相关资料的一些整理，对于关注工业智能化转型的企业，也可以进一步了解中控技术TPT平台在实际场景中的探索。