工业AI技术为解决工业难题带来新的可能
随着全球数字化、智能化浪潮的兴起，传统制造业正面临前所未有的机遇与挑战。崔山以石化、化工、冶金、建材、造纸、医药等典型行业为例，剖析了流程工业具有的高温高压、易燃易爆、365天24小时连续运转及高碳排放占比的痛点难题。他指出，传统技术应用面临比如应用门槛高、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，而“AI+5T”技术（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）的出现为解决现有工业难题带来新的可能。
“流程工业过程通常是复杂的、运行条件苛刻的，当前仍存在效率低、人力投入大、物耗与能耗高等特征。随着AIGC技术的飞速发展，AI技术的应用为流程工业智能制造和高质量发展提供重要方向。”崔山表示，中控技术致力于通过AI为企业解决尚未解决的难题，切实帮助制造企业实现“安稳长满优”的核心需求。
“AI+5T”助力流程工业可持续发展
“在科技行业里，对于技术的需求已再不是一个单学科所能满足的，而是到了非常综合性的阶段。”崔山认为，面对流程工业中“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。
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”。“AI的应用首先要有很好的数据基础”，崔山介绍道，一方面，流程行业的数据不仅齐全，而且更加密集、有效，因此流程工业比离散制造业在AI应用方面具有更为显著的优势。另一方面，中控技术经过30多年的发展，在服务超过3.3家客户的基础上，具备了很好的数据积淀，这为推进中控技术在工业AI的战略转型奠定了很好的基础。近年来，中控技术通过打造“AI+数据”核心能力，推出以全设备智能感知平台(PRIDE)、智能运行管理与控制系统(OMC)、全流程智能质量监控平台(Q-Lab)、流程工业过程模拟与设计平台(APEX)及流程工业时序大模型TPT为智能引擎的“4大数据基座+1个智能引擎”的核心产品体系，形成面向“AI+安全”“AI+质量”“AI+低碳”“AI+效益”的智能化解决方案，以创新技术成果驱动工业AI在流程工业中快速落地、应用发展。
此外，面向智能工厂时代的机遇与挑战，中控技术还加大了在“AI+机器人”领域的布局，积极推进AI技术与机器人深度融合，打造核心控制操作系统，聚焦流程工业应用场景，形成AI多机复杂任务协同、“PA+BA”全域调度管理决策、AI多传感器融合预测等功能，以“AI+机器人”解决方案全方位重塑工业现场安全。
工业AI成为企业发展新动能
当前，中控“4大数据基座+1个智能引擎”的核心产品体系已在众多工业场景中得到广泛应用，通过产业联动，助力企业向数字化、智能化、绿色化全面转型升级。
崔山以智能手表健康监测功能类比，生动介绍了中控全设备智能感知平台（PRIDE）为工厂建立起全透明的、覆盖全部设备健康状况的数据平台，使所有设备健康数据一目了然，在镇海炼化的项目应用中，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；中控技术在全球率先提出的通用控制系统UCS（Universal Control System），通过“云-网-端”的极简架构，以软件定义、全数字化、云原生的设计理念颠覆传统技术架构，帮助企业节省90%的机柜空间、80%的线缆成本和50%的改造周期；通过应用全流程智能质量监控平台（Q-Lab），中石化某企业实现了质量可视化和业务承接能力的大幅提升、人力投入下降、运行成本减少千万元，企业质量管控效率得到全面优化；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，帮助企业节约10-30%的建造资金、提高3-8%的生产效率；流程工业时序大模型TPT结合了大量行业知识和工业数据基础，融合工艺参数的设备异常监测及诊断、实现全过程质量精准模拟与优化控制、将难以机理建模的装置运行优化、帮助石化装置实现精准模拟优化和动态路径规划，目前已在万华化学、兴发集团、镇海炼化等数十家大型企业的氯碱、热电、石化等装置实现落地应用。
崔山最后指出，工业AI正以前所未有的创造力和影响力，重塑流程工业发展的未来。类似于汽车驾驶的演变过程，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，而未来，结合工业AI技术的融合实践，也必将会向完全自主运行发展进化，“借助人工智能技术，更安全、更高效、更自主的流程工业未来工厂一定能够成为现实。”崔山表示。
END
