中控技术的TPT 2，工业领域的“DeepSeek”？

　　自 ChatGPT、DeepSeek 等大语言模型掀起全球 AI 浪潮以来，几乎所有的工业人都在思考一个问题：在工业领域，我们该如何使用AI技术？

　　甚至有的企业开始焦虑，不使用AI技术可能就会落后。于是，一些企业开始接入DeepSeek来做智能问答，一些企业用大语言模型来做流程优化。然而，对于最为核心的工业生产领域，这些企业都发现，大语言模型完全不适用，连基本的操作建议都有可能出现“误导”，更不用说做到精准的预测与优化了。

　　8月28日，中控技术面向全球发布了其最新的时间序列大模型TPT 2（Time-series Pre-trained Transformer 2），为这一困局提供了破局方案。这款专为流程工业设计的AI工具，通过重构 “数据-知识-决策”链条，或将定义工业 AI 应用的新范式。

　　TPT 2的使用体验，确实很像DeepSeek等大语言模型的交互方式，包括用户界面、使用方法、结果呈现等非常直观，几乎不用什么培训，用户就可以通过自然语言与TPT交互沟通，提出工业场景中的具体问题，享受与专家对话般的便捷体验。

　　例如，操作人员只需输入一句“请帮我控稳氯碱装置盐水处理的pH值”，TPT 2就会自主分析问题，引导用户上传必要数据（如DCS系统图、装置设计图、历史数据等），调用专家模型给出解决方案。

　　每个成功解决问题的模型还可以保存下来，生成专家智能体“Agent”，以实时接入数据和离线上传数据两种使用方式运行，让用户能够快速调用。和传统工业软件往往需要专业的编程知识和复杂的配置过程完全不同，使用TPT 2的整个过程无需编程知识，无需专家指导，把理解复杂的工艺参数的过程直接交给TPT 2，这种“自然语言输入-智能体输出”的交互模式，让TPT 2用起来与DeepSeek等大语言模型并无二致。这种简单直观的交互设计，大大降低了工业一线从业者在工业场景应用AI技术的门槛。

　　TPT 2强大的语境领悟能力背后，是其对工业场景深度理解的结果。TPT 2能够智能解析工业术语，理解专业表达背后的工艺含义，还能引导用户提供必要的工况数据，进行多维度分析。当然，和DeepSeek一样，TPT 2也能够记住历史对话，基于之前的讨论内容进行连续分析，让整个使用过程就如同一个真正的智能助手。

　　这种交互方式的变革带来了显著的效率提升。在响应速度上，TPT 2能够提供实时的问题解答和决策支持。当生产过程中出现异常工况时，操作人员可以立即向TPT 2求助，系统会在秒级时间内给出分析结果和处理建议，大大缩短了问题响应周期。这种即时响应能力，对于分秒必争的工业生产环境来说具有重要价值。

　　而且，以往像工艺参数优化等工作往往需要组织专家会议、收集历史数据、建立数学模型，整个过程需要数周甚至数月时间，而TPT 2可以将周期缩短到几天、几小时甚至分钟级别，大大加速了决策流程。

　　虽然TPT 2使用起来的确很像DeepSeek，但是，TPT 2和DeepSeek、ChatGPT这类大语言模型有着本质的区别。这种区别不仅体现在技术架构上，更体现在应用场景和可靠性方面。

　　首先，两者数据基础不同。DeepSeek等大语言模型主要处理文本数据，其主要优势在于语言理解和生成能力。而TPT 2是基于工业时间序列数据构建的AI算法，处理的是温度、压力、流量、振动等传感器产生的实时数据流，其核心在于对这些工业时序数据具备强大的解析与泛化推理能力。

　　其次，两者的知识体系不同。大语言模型的知识来源于公开文本，而TPT 2融入了丰富的工业机理知识。中控技术将三十多年积累的工艺知识、设备特性、操作经验等转化为模型能够理解的格式，形成了独特的“工业专家模型”。

　　最后，从应用目标来看，TPT 2与大语言模型也有着根本性区别。大语言模型以生成合乎逻辑的文本为目标，而TPT 2以指导工业生产为目标，输出结果将直接用于指导生产操作，甚至可以通过Agent的方式参与闭环控制；大语言模型止步于 “回答问题”，而TPT 2能够构建 “感知-决策-执行”全链路，不仅要诊断出 “问题所在”，更要自动生成操作指令，这种能力使TPT 2从辅助工具升级为决策工具，从陪练员的岗位迈向驾驶员的岗位。

　　TPT 2的核心定位为Agent生成平台和解决方案生成平台，它内置SCOPES能力矩阵（模拟Simulation, 控制Control，优化Optimization, 预测Prediction, 评估Evaluation, 统计Statistics），全面覆盖了流程工业生产过程管控所需的六大关键功能。接收用户的提问后，AI将自动理解并拆解任务，调用内置的这六大能力进行处理，生成相应的报告、优化方案、可执行的智能 Agent，并对结果进行自动验证。

　　TPT 2的六大核心能力致力于解决流程工业领域的三大难题：预测预警、工艺优化和智能决策。TPT 2赋能不同角色的工业从业者——无论是操作工程师、工艺工程师，还是企业决策者——都能够在实际工作中获得专家级的支持与洞察，使每个人都能够像工业专家一样思考与行动。正如中控创始人褚健所言：“中国有数万家流程工业企业，但专家资源有限。TPT 2要让每家企业都能够享受到顶尖专家的智慧。”

　　“幻觉”问题（即AI的不可靠输出）是AI工业应用的最大壁垒。在工业场景中，特别是生产控制环节，要求零容错率，这使得企业对部署AI决策系统极为审慎。TPT 2依托可信的混合专家模型（Mixture of Experts, MoE），通过一系列技术创新并集成多层次的安全保障机制，推进实现工业级的高可靠性，从根本上破解AI在工业场景中的“可用性”难题。

　　为应对工业场景中复杂多变的挑战，TPT 2创新性地采用混合专家模型（MoE）架构，将复杂的工业问题智能拆解，调用不同的、经过专门训练的“专家模型”协同解决。这些“专家模型”——如“生产参数预测专家”“生产异常检测专家”“操作优化专家”“回路整定专家”和“能耗瓶颈分析专家”等，都深耕于特定领域，具备极高的精准性与可靠性，像数位经验丰富的“老师傅”，专注应对不同工业问题。

　　TPT 2能够根据实际问题智能组合最合适的专家团队，既充分发挥每个模型的专业优势，又有效规避单一模型可能带来的局限与风险。这一机制显著提升了系统在真实工业环境中的可用性与可信性，让AI决策既精准又安全，真正为企业的智能化转型提供可靠支撑。

　　而且，TPT 2所具备的高准确性，还得益于其高质量的数据输入与训练过程中严格的模型收敛特性。系统本身内置了多种常用工艺的DCS及装置工艺信息，同时为进一步提升输出精度，用户还可在提问前上传自身的DCS监控流程图、设备设计图纸或工艺数据。TPT 2支持自动识图功能，能够解析工艺图纸并构建设备关联图谱，即工艺知识图谱，从而形成结构化的工厂知识体系。

　　在用户提出问题后，系统会自动识别与目标变量相关的关键位号，输出其与目标位号之间的关联路径，并引导用户确认关键变量信息、补充上传近期运行数据，以训练用户专属的模型。该模型基于用户提供的真实工艺数据与逐渐明确的约束条件构建而成，并被严格约束在已知的工艺逻辑与数据范围内进行推演和输出。这种数据驱动与逻辑约束相结合的方式，显著降低了“AI幻觉”产生的风险，从机制上保障了输出结果的可靠性与可解释性。

　　另外，为了确保输出方案的可靠性，TPT 2还建立了独特的自主推理和验证机制，这一机制类似于人类专家在给出方案前进行反复推敲和验证的过程，TPT 2会对生成的初步方案进行多维度检查deepseek。

　　其次是机理验证，TPT 2将流程工业的第一性原理作为常识，融进大模型的思考体系，确保所有输出都符合科学规律；

　　再次是历史数据验证，将方案与历史案例进行比对，查看是否有类似情况下成功或失败的经验，以进一步修正方案；

　　最后是约束条件检查，确保方案在实际实施中满足安全、环保、设备能力等约束，具备可操作性。如果发现问题，TPT 2会自动调整方案并重新验证，直到满足所有要求为止。

　　这种自主反思和迭代优化机制，结合 TPT 2在与用户的持续交互中不断优化解决方案的能力，使其输出内容能够达到专家级的严谨水平。该技术突破显著增强了输出结果的可信度，让用户可以放心地采纳TPT 2给出的建议。

　　TPT 2这种可靠性在实际应用中已经得到了验证。比如在中国石油兰州石化榆林化工有限公司的乙烯装置中，TPT 2实现了异常预测准确度达99.79%，单炉乙烯收率提高0.373%的显著效果。

　　人工智能首先要有人工，然后才有智能。中控技术三十多年来在流程工业领域的深厚积淀，为TPT 2大模型注入了工业的灵魂。这种源自实践的经验赋能，构成了TPT 2区别于其他AI模型的核心竞争力，也是其能够在流程工业场景中可靠运行的重要保障。

　　数据是AI的三大核心要素之一，海量数据被认为是生成式人工智能的基石。但流程工业数据与通用文本数据有着本质区别，它并非静态的符号组合，也没有固定统一的语法，而是蕴含化学、物理规律的动态时序流，同时还涉及了多领域、多场景、多量纲，天生难以泛化，这种本质差异决定了工业AI无法直接复用通用大语言模型的技术路线。

　　凭借三十余年的行业沉淀，中控技术精准洞察工业数据的核心在于时间序列，其价值挖掘依赖于对工业场景的深度理解而非单纯的统计关联。基于此，中控技术分别在2024年、2025年连续两年推出了时间序列大模型TPT 1和TPT 2。放眼全球，亦实属首创。

　　为了让TPT 2能够领悟流程工业的语法，中控技术组建了专业的数据团队，联合一线工艺专家，采用“专家+工具”的方式，对数据进行深层的数据清理以及有结构化的标注，此类标注不再是简单的打个勾，而是把老师傅的经验、控制逻辑系统的意图转化为模型能够理解的工业语言，这种 “人工经验结构化” 的标注方式，让每一组数据都携带工艺逻辑的 “灵魂”。同时，利用第一性原理机理模型和高精度仿真技术，生成各种可能的运行状态数据，精准还原系统中的物理规律和控制逻辑，让模型能够提前认识没有见过的复杂边缘工况。

　　当然，TPT 2和各类专家模型的构建更是离不开中控技术服务3.7万家流程工业企业、积累超1亿I/O点数的万厂机理知识。这些实践经验和know-how覆盖了石化、化工、电力、冶金、制药等多个行业，涵盖了各种装置类型和工艺路线，为TPT 2奠定了坚实而强大的模型构建基础，使得TPT 2不是只会拟合曲线的黑箱，而是一个深刻理解并掌握工业运行逻辑、能够动态协同可自适应演化的智能框架，真正具备解决工业生产实际问题的能力。

　　AI在工业领域究竟要怎么用？今天，我们可以确定地说，TPT 2这样的应用，就是流程工业未来AI应用的样子。

　　TPT 2的出现，首次让工业AI呈现出一种“完整可用”的形态。它不再停留于实验室场景或零散的算法模型，而是构建在真实的工业场景和需求之上，解决了流程工业生产中的核心难题。基于海量工业时序数据和深厚的行业知识积淀，TPT 2完全能够应对石化、化工等涉及化学反应这类最复杂环境领域的行业，从预测预警到工艺优化，再到全流程智能决策，形成了一个完整的解决方案体系。如果把TPT 2应用的时间抽拉长，当TPT 2的训练数据足够丰富时，甚至可以用在任何领域。

　　更重要的是，TPT 2已经实现了从“可用”到“好用”的跨越。通过纯自然语言交互，一线操作人员可以直接用日常语言与系统对话，无需编程基础即可获得专家级的解决方案。系统支持多种工业数据格式的导入，能够自动进行数据清洗和特征工程(Feature Engineering)，快速训练出精准的工业模型。这些训练好的模型可以导出为专用智能体，不仅能独立运行，还能相互协作，形成智能体网络，为未来实现全厂级的自主化运行提供了可能性。

　　在实际应用中，TPT 2已经证明了自己是真正“有用”的。在兰州石化榆林化工的乙烯装置应用中，TPT 2实现了单炉年效益提升超过300万元的应用成果；在万华化学的全厂级部署中，年增效益达到数千万元级别。这些实实在在的经济效益，让工业企业看到了AI技术的真正价值。

　　从突破技术壁垒实现“可用”，到简化使用门槛达成 “好用”，再到创造实在价值体现 “有用”，这种层层递进的体验，正在让越来越多的企业从尝试使用到主动要用，最终形成 “爱用” 的生态效应。可以说，TPT 2所展现的，正是流程工业AI应用的未来图景——不追求炫技的通用性，而是专注于解决生产实际问题；不模仿人类的对话方式，而是超越人类的数据处理能力；不止于给出建议，而是能够直接参与优化决策。

　　TPT 2正在向我们展示：工业AI的未来，不是成为另一个“DeepSeek”，而是要走出一条深度融合工业机理、专注解决实际问题的专业化道路，这就是流程工业AI应用本该有的样子。原文出处：中控技术的TPT 2，工业领域的“DeepSeek”？，感谢原作者，侵权必删！