中控技术董事长、总裁崔山：“AI+5T”技术已成为未来流程工业的发展方向

12月13日，“《财经》年会2025：预测与战略暨2024全球财富管理论坛”在北京通州区举行，中控技术董事长、总裁崔山在论坛上表示，在流程行业里“AI+5T”技术，已经变成未来流程工业快速发展的诉求和方向。

中控技术董事长、总裁崔山

崔山指出，面对流程工业“安全、质量、低碳、效益”的核心诉求，“AI+5T”的技术融合已成为未来流程工业发展的诉求和方向。中控技术为此构建的“AI+5T”全新技术体系能够为全球流程工业从传统生产制造模式向高度自动化、智能化转变，实现高质量可持续发展注入强大动力。

以下为发言实录：

崔山：各位嘉宾，大家下午好！我分享的题目叫《工业AI在流程工业中的探索与实践》。AI现在很热，这个话题也很热，其实在工业里面，AI技术已经变成了一个颠覆性的、影响力极大的技术创新。

工业可以简单分为两个领域：离散行业和流程行业。流程工业主要包含石油、化工、冶金、造纸、医药等行业，它的特点是包含了更多的高温高压、易燃易爆这样复杂的场景，它都是一些连续性的行业，需要365天*24小时连续运转，流程行业里还有一个大家都不喜欢的地方，它占全国碳排放的78%。

这些特点给我们带来了巨大的挑战，在传统的流程行业里，有大量技术应用，包括大量的软件、硬件、工艺、设备等内容。但是过去的这些应用，面临应用门槛高、应用落地难、模型难迁移、经验复制难、维护工作量大等诸多挑战， 工业AI为我们解决流程工业很多难题，带来了非常大的、可期待的未来。尤其是chatGPT推出之后，它所引领的AIGC浪潮，对流程工业的影响是非常大的。未来几年，AI在流程行业里推进的速度是非常快的。

在流程工业里，技术发展核心就“安全、质量、低碳、效益”四个诉求。这个行业需要更加安全，因为任何人都不愿意发生安全事故；生产出的产品质量需要更高，即便是日常生活中经常接触到生活用品和服装，看似差不多，但其实质量上的参差不齐直接影响产品的品质；低碳，如果现在我们忽略这个问题，企业生产出来的汽柴油、乙烯想出口，进口国如果施加碳税和低碳的目标，很可能就无法销售；效益，现在不同类型的企业都涌到流程工业里实行跨界冲击，做炼油、化工、乙烯工厂的业务，所以这个行业面临“卷”的状态。

聚焦流程工业核心的四大诉求，技术层面，围绕着5T技术，即AT（自动化技术）、IT（信息技术）、PT（工艺技术）、OT（运营技术）、ET（设备技术），技术融合成为了趋势，在流程行业里“AI+5T”的发展，已经变成未来流程工业里非常快速发展的诉求和方向。

大家知道，工业AI的发展依赖于工业数据、AI算法、算力三大核心要素，每一项都是支撑科技技术创新落地的必要条件，而其中工业数据是赋能工业AI发展的“粮食”。

一个典型的石油化工厂，大量的硬件、软件。要做AI，首先要能获取相关的非常核心的数据，我们在行业里打造了四个数据基座：设备数据基座、运行数据基座、质量数据基座、模拟数据基座。

首先我们打造了一个设备数据基座—全设备智能感知平台（PRIDE），可以将所有的设备数据收集上来。这个软件放在工业企业里，工厂是全透明的，对整个设备的健康情况一目了然。在工厂里，有70%左右的事故是来自于设备故障，如果有透明的数据平台，就可以拿到完整的数据。在镇海炼化的项目应用中，我们帮助企业构建起工厂内各类设备维护管理“一张网”，实现从“管设备”向“管运行”延伸，从“预防性”向“预知性”迈进。

第二个平台是全流程运行数据基座—OMC系统。过去30年，我们已经在全世界流程工业拥有了3万多家客户，累计打造了10万套控制系统、1亿个I/0点数，覆盖50+个细分行业。

刚才的演讲嘉宾都不约而同地讲到了颠覆性产品。我们去年在新加坡也发布了一个颠覆性产品，这款产品颠覆了美国在50年前发布的DCS系统，将传统的DCS变成了通用控制系统UCS。UCS出来之后，整个机柜空间降低90%，线缆降低80%，项目周期减少50%。这款产品的研发对中控自己也是一次挑战，但对社会和我们的客户是一次颠覆的技术变化。

第三，我们打造了一个全流程智能质量监控平台Q-Lab，它能够让质量数据透明，原来需要做实验的数据全部都自动化，通过机器人和AI处理，打造了一个全透明质量数据平台。

第四个基座是流程工业过程模拟与设计平台APEX，为流程工业全生命周期数字化转型打造模拟基座，涉及工艺研发、工程设计、生产运营等方面的模拟数据，很多工厂现场实时的数据不能离开正常的操作范围，但AI训练可能需要一些极端数据，这些极端数据哪里来呢？就要从模拟数据，甚至平台里的数据获取。

有了四个数据基座之后，我们开发出了一个时序大模型TPT，这个大模型也颠覆了传统几百款、上千款工业软件的应用，无论是从安全还是从效益，以及质量各个方面，用一个大模型运营一个工厂，可以让一个工厂更加智能，更加高效。 例如，在一个炼油厂里，通过TPT我们提前预测到70余台泵中存在的问题，及时做了检修，阻止了一次重大事故的发生。再比如，化工类企业酸碱度的控制是非常难的，以前用传统机理模型做控制的时候非常难，通过TPT大模型，我们实现了非常稳定的控制。我们还通过TPT让工厂电耗大幅下降,目前TPT已在沙特阿美、万华化学(600309)、兴发集团(600141)等数十家大型企业的氯碱、热电、石化等装置实现落地应用。

在工厂现场，我们还开发了若干机器人，在机器人的脑袋里加上操作系统，训练它做一些大量复杂、高危的工作。前段时间我们给阿美开发了一个机器人，已经在其工厂应用。

目前我们把AI技术引入到流程行业里，更多聚焦在生成式人工智能里发展，其实我们非常明确感受到，工业AI正经历前所未有的创造力和影响力，我们将在行业里做进一步布局。

大家可能会觉得还有很多不可能，但类似于汽车自动驾驶的演变过程，智能工厂也在经历从最早的人工手动操作，到半自动控制、自动控制，再到如今可以一定程度实现的高度自主运行，未来的工厂一定可以实现自主运行，不需要由人参与，更加安全，质量更好，效益和效率更高，AI在流程工业里无疑会变成一个非常非常重要的技术和价值点。

最后，我还想特别的提一下，我们公司在今年也升级了愿景和使命，我们希望从一个自动化公司转型成在工业AI领域里领跑的企业，用AI新技术不断赋能支持流程工业的高质量发展，谢谢大家！

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