工业AI进化论|中控时间序列大模型TPT公布流程工业智能化解决方案

工业AI进化论|中控时间序列大模型TPT公布流程工业智能化解决方案

3月16日,浙江数字经济百人会在在未来科技城国际会议中心举办“AI进化论——如何推动DeepSeek赋能千行百业”圆桌会。中控技术股份有限公司副总裁、Industrial AI事业群CTO吴玉成以《TPT×DeepSeek:开拓工业智能新边疆》为题作主旨演讲,根据现场发言整理如下:

大语言模型能够解决工业中员工培训、信息生成、代码生成等基础工作,但这些工作并非工业领域独有,而是存在于任何行业中。视觉大模型主要用于缺陷检测和外观检测,本质属于识别范畴。当前,工业领域长期面临AI应用效能瓶颈:传统AI模型依赖“一场景一模型”开发模式,导致适配成本高、场景迁移难。而温度、压力、振动等核心时序数据才是工业的DNA,但现有技术缺乏对数据的统一解析能力。对此,中控技术通过三大创新突破构建工业智能新范式

技术架构突破:基于Transformer架构自主研发了时间序列大模型TPT,通过重构自注意力机制与多维数据标记体系,实现对设备运行状态的全息解析,构建工业数字孪生基座。技术融合突破:首创“时序智能+认知智能”双引擎架构,推进TPT与DeepSeek的深度协同,其中,时序引擎每秒可处理数万传感器信号,形成工业“感知神经系统”;认知引擎构建专家知识图谱,打造可迭代进化的“决策大脑”。价值实现突破:通过实时数据流分析与行业know-how的数字化沉淀,推动生产决策从“经验驱动”向“数据+知识双轮驱动”转型,实现工艺优化、故障预警等核心场景的智能闭环,显著降低开发成本,大幅提升模型复用效率。

以上三大创新不仅破解了工业AI碎片化困局,更催生出可跨场景复用的智能底座,为流程工业智能化转型提供了可规模化的解决方案。

二、TPT×DeepSeek智能体诞生,开拓工业智能新边疆

当前,我们也正在构建TPT×DeepSeek工业智能体,通过三大核心突破构建从识别、评估、决策到执行的端到端闭环体系。

架构创新突破:构建「感知-决策」双脑协同范式,TPT作为工业感知中枢,依托毫秒级动态优化能力实现生产过程的精准控制;DeepSeek则扮演认知决策核心,通过跨工序策略生成与自然语言交互,将机器决策转化为可解释的运营指令。二者形成「控制脑+决策脑」的互补架构。

协同机制突破:重构工业系统运行逻辑,打破传统工业系统模块割裂状态,通过实时数据总线与知识图谱的深度耦合,实现设备层、控制层、管理层的纵向贯通,使工艺参数调整与战略决策形成动态联动,设备协同响应效率大幅提升。

智能进化突破:在技术融合与创新方面,TPT与DeepSeek融合推动技术与功能的深度整合;双脑协同架构为工业智能体提供强大支撑,推动工业从传统模式向智能体模式转变。

这种「感知控制-认知决策-价值闭环」的技术架构,标志着工业智能从单点突破迈向系统进化,为流程工业提供可自主迭代的智能底座,推动生产运营模式从「人适应机器」向「机器理解人」转变。

三、未来展望

我们希望通过TPT,赋予数字孪生系统认知能力,推动工业文明迈向“无人之境”。人类可以从繁重的工业操作中解放出来,享受更轻松、幸福的生活,而将复杂的工业任务交给这些智能体来完成。当数字孪生获得认知灵魂,工业文明将迈向无人之境。

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