中控TPT平台：2026流程工业AI转型洞察报告（16页）.pdf

1、0流 程 工 业 A I 转 型 洞 察 报 告1流 程 工 业 A I 转 型 洞 察 报 告前言当前，流程工业正处于由自动化向数字化跃迁的关键阶段。在过去二十年中，以DCS、APC为代表的自动化体系基本完成了对生产过程的数字化覆盖，并在保障生产连续性与稳定性方面发挥了基础性作用。然而，随着生产复杂度持续提升、外部环境不确定性增强以及安全与成本约束同步强化，传统控制体系的能力边界逐步显现，单纯依赖既有技术路径已难以支撑行业进一步发展。从宏观层面看，“人工智能+制造”已被明确为推动产业升级的核心方向。国家层面持续加码智能制造发展，密集出台的政策，对AI在工业领域的应用提出了明确目标：工业和信息

2、化部、中央网信办、国家发展改革委等八部门联合印发的“人工智能+制造”专项行动实施意见明确指出，到2027年，推动3-5个通用大模型在制造业深度应用，打造100个工业领域高质量数据集，推广500个典型应用场景，国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见更定下到2027年实现新一代智能终端、智能体等应用普及率超70%的目标。而中控技术自主研发的时间序列大模型平台TPT，以时间序列预训练大模型为基础，依托中控三十余年深耕流程工业的深厚积累，完全贴合国家关于“安全、可靠、可控”的技术发展导向，更为“人工智能+制造”提供了扎实的体系化保障。基于上述政策导向与产品能力，为精准把握行业真实现状和需求，中控T

3、PT平台联合流程工业媒体，围绕流程行业真实现状和AI技术的应用需求开展专项调研，旨在系统评估AI大模型赋能流程工业的实际成效，为行业提供可参考的落地路径与实践依据。2流 程 工 业 A I 转 型 洞 察 报 告本次调研累计收回近两千份一线工程师与管理者的反馈问卷，数据显示，当前流程工业中基于AI大模型的相关应用占比不足30%。这意味着，AI大模型在行业实际生产场景中的渗透仍处于早期阶段，在政策预期与现实进展之间，存在显著落差，也意味着未来一段时间内，行业将进入一个快速分化期。根据技术扩散规律，先行者将获得2-3年的先发优势，在能耗、收率、非计划停车等关键指标上建立可量化的竞争壁垒；而滞后者的

4、追赶成本将随时间呈指数级上升，不行动的隐性成本正在超过行动的门槛成本。前言流程工业传统控制体系已接近复杂工况下的能力上限工业AI大模型正在成为新的关键生产力要素以工业智能体为代表的技术路径，是当前最具可行性的落地方向基于调研数据，本报告形成如下核心结论：3流 程 工 业 A I 转 型 洞 察 报 告第一章 困局：流程工业自动化与控制的现实瓶颈流程工业当前面临的并非局部技术问题，而是传统自动化体系在复杂动态环境下的系统性能力边界问题，亟需引入新的技术范式实现突破。1.1 控制复杂性持续提升：多变量强耦合成为核心制约流程工业企业的核心生产痛点，往往就藏在那些看似平稳运行的生产参数曲线背后。调研数

5、据显示，64.13%的企业都被“多变量强耦合”的难题困住。在精馏塔、反应器这类典型生产装置中，温度、压力、流量等各项工艺参数相互牵制，哪怕只调整其中一个变量，都可能引发整个系统的运行震荡。这种复杂性在反应类装置中表现得尤为突出，受此问题影响的企业比例高达74.93%。也就是说，超过四分之三的化学反应生产过程，都处在一种微妙的动态平衡中，稍有操作不慎，就可能造成产品收率下降，甚至引发安全事故。图1 多变量强耦合和异常工况是过程控制中最普遍的难题32.04%64.13%50.45%32.60%11.82%0.35%PID参数整定依赖老师傅经验，效果不稳定多变量强耦合（如精馏塔温度与回流比）导致调节

6、困难异常或过渡工况下控制系统响应滞后、易振荡关键控制回路缺乏自适应能力，难以应对原料或负荷变化目前控制稳定，无明显问题其他4流 程 工 业 A I 转 型 洞 察 报 告1.2 风险预警能力不足：系统“可监控”但不可“预知”在设备运行与安全管理方面，由于流程工业具有连续生产特征，一旦关键设备发生故障，往往引发连锁反应并导致非计划停车，带来显著经济损失与安全隐患。调研结果显示，设备故障预警能力不足的影响评分达到3.61分（满分5分），这进一步放大了生产风险。图2 生产中遇到的问题影响程度评分现有系统虽能实现实时监测，但在趋势识别与提前预警方面能力不足，使企业运行高度依赖事后响应机制。企业普遍形成