国金证券工业AI报告重点分析了中控技术在流程工业大模型领域的突破。2024年6月，中控技术发布流程工业首款时间序列大模型TPT，结合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。截至2024年Q3末，中控技术已与数百家客户达成Plant Membership订阅制合作。2025年，中控技术将TPT与DeepSeek深度融合，推出流程工业首个“时序智能+认知智能”双引擎架构，TPT专注实时数据流分析，DeepSeek化身“数字老师傅”，推动流程工业AI进入智能化深水区。
TPT时序大模型：流程工业的“AI大脑”
流程工业时序大模型TPT是面向流程工业生产过程场景的AI基础设施。传统的流程工业AI应用多以单点优化为主，缺乏全局视角和跨装置的协同能力。TPT通过结合大量行业知识和工业数据基础，实现了三大核心能力：一是融合工艺参数的设备异常监测及诊断，对工艺、设备进行全面“自主监督”，对异常情况进行实时预测预警；二是实现全过程质量精准模拟与优化控制，基于优化目标在线进行模拟计算，自动给出最优操作条件或生产瓶颈；三是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。TPT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，验证了时序大模型在流程工业的可行性和普适性。
DeepSeek融合：时序智能+认知智能双引擎架构
2025年，中控技术将TPT与DeepSeek深度融合，推出流程工业首个“时序智能+认知智能”双引擎架构。TPT专注实时数据流分析，每秒处理数万传感器信号，负责实时感知、预测和优化；DeepSeek则化身“数字老师傅”，将行业经验转化为可执行的智能策略。双引擎架构实现了三项突破性功能：一是TPT“自主监督”+DeepSeek全面提升异常识别处置能力——TPT接入生产实时数据进行自主监督预警，DeepSeek以检维修记录、运维手册等企业知识为基础，融合TPT实时预测信息生成准确高效的诊断报告，大幅降低经验依赖。二是TPT“自主优化”+DeepSeek全方位挖潜增效——TPT基于优化目标在线模拟计算，DeepSeek以工艺技术规程、岗位操作法等知识为基础，生成操作步骤和预警，指导生产操作优化调整。三是TPT“自主决策”+DeepSeek推进驱动装置少人无人化运行——统一工厂装置的控制、评估、优化工作，全面提升装置运行风险链、价值链的掌控能力。
表：TPT+DeepSeek双引擎核心功能对比| 功能模块 | TPT时序智能 | DeepSeek认知智能 | 协同效果 |
|---|
| 异常识别处置 | 实时数据流监测预警 | 融合检维修记录生成诊断报告 | 降低经验依赖，提升诊断准确率 |
| 优化挖潜增效 | 在线模拟计算最优操作 | 生成操作步骤与预警 | 装置最优化运行，节能降碳 |
| 无人化运行 | 统一控制评估优化 | 知识沉淀与认知推理 | 实现智能感知、自主决策、自动执行 |
Plant Membership订阅制：工业软件商业模式变革
依托TPT流程工业时序大模型，中控技术推出Plant Membership基于软件年费订阅制的会员商业模式，以Token形式向会员客户开放涵盖数百款高价值软件包的组合，为客户提供了“软件投资成本大幅降低、软件运维零成本、软件升级无限制、会员订阅工业软件产品定期免费上新”等价值。截至2024年Q3末，中控技术已与数百家客户达成订阅制合作。同时，中控技术在工厂仓储物流环节深入结合DCS系统、制造执行系统、机器人系统等多个PA和BA产品，在PA端借助制造执行系统实现“零人工”干预的全流程智能化管理；在BA端以中控机器人系统Plantstudio平台为核心，协同MES、ERP系统，实时监控库存及物料流转数据，为供应链采供及营销提供全面决策支撑。这种“AI+机器人+DCS”的深度融合代表了流程工业智能化的方向。
流程工业大模型市场空间展望
流程工业涵盖石油化工、煤化工、精细化工、钢铁、有色、造纸等多个万亿级行业，每个行业都存在大量的装置优化、质量管控、设备运维等AI落地场景。TPT大模型的成功验证了时序大模型在流程工业的可行性，DeepSeek的融合进一步拓展了认知智能的边界。从商业化路径看，Plant Membership订阅制模式有望改变传统工业软件的项目制交付模式，实现经常性收入占比提升。随着更多流程工业企业拥抱AI大模型，流程工业大模型市场有望从2025年开始加速放量，中控技术作为先行者有望在这一蓝海市场中持续扩大份额。
