流程工业AI转型洞察报告

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TPT平台联合《流程工业》媒体，围绕流程行业真实现状和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。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。》》基于调研数据，本报告形成如下核心结论：流程工业传统控制体系已接近复杂工况下的能力上限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工业AI大模型正在成为新的关键生产力要素2以工业智能体为代表的技术路径，是当前最具可行性2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。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）导致调节困难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3》》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。装置运行波动大装置运行波动大，频繁非计划停车产品质量波动，批次一致性差设备故障突发，缺乏有效预警手段多目标冲突（如提产VS节能VS安全）难以平衡安全隐患发现依赖人工巡检，效率低、覆盖不全无法远程诊断已交付设备的运行状态工艺参数难以稳定控制（如温度、压力、浓度）能耗/物耗偏高，降本压力大优化调整依赖老师傅经验，新人上手难缺乏对装置整体运行状态的量化评估缺乏真实工况数据支撑设计优化图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。企业普遍形成以事后响应为主导的运行模式。调研数据显示，超过50.48%的企业面临着异常工况下控制系统明显响应滞后的难题。这种以问题发生后再进行干预的“救火式”管理模式，虽然能够在短期内维持系统运行，但在长期来看，将显著制约企业在能效优化、成本控制与安全管理等方面的提升4》》1.3人员经验依赖：知识断层与操作不确定性长期以来，行业内一直依靠分布式控制系统（DCS）和先进过程控制（APC）维持生产运行，除系统能力边界外，人员因素也是制约流程工业进一步优化的关键变量之一。调研数据显示，26.42%的企业仍高度依赖人工经验判断与手动干预来解决问题。在复杂工况下，操作人员需要根据经验对温度、压力、流量等多个变量进行动态干预，这一过程高度依赖个人判断，缺乏统一的决策标准与可复用机制。在多变量耦合与复杂扰动条件下，人工分析与决策存在时间延迟，难以及时捕捉最优调控窗口，从而错失优化空间，甚至放大系统波动。人工经验判断与手动干预传统APC（先进过程控制）系统人工经验判断与手动干预传统APC（先进过程控制）系统离线数据分析专家诊断基于AI大模型的智能预警或优化系统使用生成式AI辅助决策尚无有效手段，被动应对其他%%.图3企业解决过程控制问题的主要方式这让企业面临高技能经验型人才的培养周期长、流失风险高等问题。调研数据显示，542.542.17%的企业需要依托专家对离线数据的分析诊断来解决问题，一位能够独立处理复杂工况的老师傅，往往需要5-10年的现场积累。而一旦这些核心人员离职或退休，其所掌握的隐性知识便随之流失，企业面临明显的知识断层风险。从本质上看，当前流程工业的运行模式仍停留在“人控系统”的阶段，即由人作为核心决策主体，系统仅作为执行与监测工具。这一模式在低复杂度场景中尚可维持，但在高耦合、高动态的不确定环境下，其能力上限已逐步显现。第二章鸿沟：AI在流程工业的落地困境人工智能的兴起，为这流程工业的困局提供了潜在的突破方向。然而，在实际应用过程中，AI并未如预期般快速渗透到工业现场，而是呈现出“概念火热、落地缓慢”的显著特征。这意味着，在“技术可行”与“工程可用”之间，仍然存在一条尚未跨越的鸿沟。理解这一鸿沟的来源，是判断工业AI未来路径的前提。》》2.1现实落差：工业AI处于“已验证但未普及”阶段在国家层面，“人工智能+制造”已被明确为推动产业升级的核心路径。从顶层设计来看，AI在工业领域的应用不仅是技术选择，更是必要的战略方向。2025年8月，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，意见提到，到2027年，率先实现人工智能与6大重点领域广泛深度融合，新一代智能终端、智能体等应用普及率超70%。2026年1月，工信部等八部门印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，提出到2027年，我国人工智能关键核心技术安全可靠供给，产业规模和赋能水平居世界前列，推动3-5个通用大模型应用，打造100个工业数据集，推广500个场景等。图4八部门联合印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》6然而，与政策层面的高预期相比，实际落地情况仍存在明显差距。调研数据显示，当前流程工业中基于大模型的智能系统使用率仅为29.34%，使用生成式AI用于辅助决策的比例更是低至12.78%。这意味着：从政策驱动到现场落地，中间仍存在一条尚未跨越的鸿沟。这一落差并非单一技术问题，而是由多重因素共同造成：模型可解释性弱，难以支撑高风险决策；数据条件受限，标准化程度低；工厂部署约束严格，本地化、安全性要求高；责任机制不清晰，AI决策责任边界模糊。在流程工业这一高安全、高连续性的场景中，任何未经验证的技术都难以直接进入核心控制环节。因此，AI在工业领域呈现出典型的特征：技术上已具备可行性，但在工程与管理层面尚未具备可用性。》》2.2需求错配：通用大模型无法满足工业需求当前大模型的快速发展，使“AI能力”被广泛认知。但调研显示，流程工业企业对AI的期待，与市面上通用大模型的能力之间，存在明显错位。在通用场景中，大模型的核心优势在于：自然语言理解与生成、知识问答与内容生成、辅助办公与信息处理。但在流程工业现场，企业更需要的是一种“嵌入式、可执行、可解释”的工业能力。7调研显示，7调研显示，90%的企业愿意体验工业大模型的自然语言提问功能，但兼顾交互体验感的同时，近六成受访者更倾向于让AI与智能巡检机器人、无人机等实体设备联动；53.22%的用户希望，AI技术能深度融入企业现有的DCS系统。这种“去界面化”的需求表明，一线生产从业者需要的不是一个能聊天的助手，而是一种能无缝嵌入现有工作流程、直接驱动生产执行机构的隐形能力。自然语言提问图形化界面配置与现有自然语言提问图形化界面配置与现有DCS系统的深度集成与智能巡检机器人/无人机联动，自动执行任务移动端随时调用自动生成可执行的智能体复用.图5受访者更倾向通过哪种方式使用AI能力其次，工业需要“实时闭环”。调研中，用户最期待AI解决的两大问题是“高危环境下的无人化巡检”和“复杂工况下的自动调优”。这两个场景的共同特点是：需要AI直接参与控制回路，在毫秒级到秒级的时间内做出响应。通用大模型的高延迟、非实时特性，难以满足这一要求。在需求层面，“风险预知与运行评估”以及“操作优化与智能执行”的需求评分均超过3.7分（满分5分），处于中高需求水平，其中“安全作业智能监理”评分最高（3.81分）。企业对AI的核心期待首先集中于安全与稳定，调研中，“模型可解释性差”被列为用户不信任AI大模型的首要原因。在化工、电力这类高危生产场景中，每一个生产控制指令的背后，都必须有清晰的物理逻辑支撑。除此之外，数据质量参差不齐、模型泛化能力不足、事故发生后责任界定模糊等问题，也是用户的重要顾虑。在流程工业这个容错率极低的行业里，任何以牺牲安全为代价的效率提升，都毫无意8工艺与设备状态预测（如参数超限、设备异常、产品质量劣化）装置/设备健康评估（如能效诊断、可靠性评分、剩余寿命）安全环保智能监管（如重大危险源预警、泄漏识别、排放异常）运行综合画像（多维指标融合的稳定性与合规性评估）图6对风险预知与运行评估类AI能力的需求程度生产优化（如降能耗、提收率、适应原料波生产优化（如降能耗、提收率、适应原料波动）智能控制支持（如PID自整定、多变量协调、异常工况策略）仿真与决策推演（如新工况验证、故障复现、应急方案推荐）安全作业智能监理（如特殊作业合规核验、双重预防闭环）图7对操作优化与智能执行类AI能力的需求程度9这种谨慎的态度，直接体现在企业对AI9这种谨慎的态度，直接体现在企业对AI大模型部署方式的严苛要求上。“数据安全与本地化部署”以3.92分的接近满分成绩，成为用户最核心的诉求。对于掌握着核心工艺配方的流程工业企业来说，生产数据不出厂，是不可动摇的底线。这也解释了为何云端大模型在流程工业的推广过程中阻力重重，而具备私有化部署能力的边缘计算方案，更受行业青睐.调研数据还显示，超过80%的企业明确表示，除非有绝对的安全保障，否则绝不会将核心生产数据上传至公有云。企业对数据主权的这份坚守，一方面是为了保护自身的商业机密，另一方面也是出于对国家关键基础设施安全的考量。以上顾虑也揭示了通用大模型的“黑箱”特性无法匹配工业生产场景的根本现实。尽管AI大模型在数据处理和模式识别方面展现出了显著优势，但流程工业的强时序、强耦合、高噪声的特性，要求工业AI必须立足于海量工业数据，同时深度融合行业知识经验和物理机理，而不是将通用大模型简单迁移。这一“需求错配”，正是AI在工业领域尚未规模化应用的核心原因之一。L-第三章破局：工业AI平台标杆实践流程工业的传统控制体系正逐步触及其能力边界。要实现从“被动响应”向“主动优化”、从“人控系统”向“系统自主运行”的转变，关键不在于对单一环节进行局部优化，而在于构建一种能够贯穿“识别-评估-决策-执行”的一体化能力体系。行业已找到明确破局路径——AI与工业机理深度融合。通过把热力学、动力学等物理方程嵌入神经网络，既保留AI处理高维非线性问题的能力，又确保输出符合物理规律，从根源上让模型走向“白盒化”。在这一领域，国内多家工业AI企业已纷纷布局并实现关键突破。其中，中控技术推出的全球首款流程工业时间序列大模型TPT，正是这一路径的标杆实践。TPT以时间序列预训练大模型为基础，采用MoE架构对实际装置数据进行特定任务微调，并构建企业专属的时序混合专家模型，为AI技术在工业场景的应用提供了坚实的技术基座。》》3.1通用工业AI平台TPT平台以TPT为底座，是深度融合行业知识、工艺机理、控制逻辑与现场经验的通用工业AI平台，依托模拟（S）、控制（C）、优化（O）、预测（P）、评估（E）五大核心能力（SCOPE），通过自然语言交互构建工业智能体Agent，实现“识别-评估-决策-执行”全流程闭环，解决了传统工业软件系统孤岛化部署带来的碎片化问题。图8TPT平台产品界面示意工业AI“单场景定制开发”模式让企业深陷“高投入、难落地”的困境；TPT平台则破解了这一痛点：TPT平台并非局限一隅的“定制模型”，而是提炼工业共性的“通用模板”——其核心逻辑是将工业生产中共性的时间序列数据规律（如设备运行曲线、物料反应周期、质量波动趋势）提炼为基础模型框架，各行业只需输入少量“行业专属数据”进行“微调”，无需重构模型架构，即可在不同工况场景上复用。图9TPT平台生成的各类工业智能体Agent最直观的效率对比是：过去需要工艺专家耗时1-2个月梳理的生产逻辑、分析的优化空间，如今通过TPT平台的自动拆解与计算，分钟级就能输出精准结论，效率提升超90%；而定制成本方面，因无需重做开发，单行业适配成本较传统工业AI“一场景一模型”降低60%以上，此外，基于一个大模型生成的各类工业智能体Agent，打破了传统工业软件数据孤岛的壁垒，帮助企业降低50%-80%的软件投资，彻底打通了“规模化落地”3.2真实场景验证：TPT平台在流程工业中的落地成效TPT平台已在氯碱、石化、热电、煤化工等领域落地超过百余个项目，覆盖常减压装置设备预测性维护、乙烯装置生产优化、热电锅炉优化控制等主流装置的多场景应用。真实案例显示，TPT平台能够帮助企业减少30%-50%的人力投入，实现1%-3%的收益提升，具备解决多变量强耦合、风险预警不足以及人员经验依赖三大核心问题的能力。在破解多变量强耦合方面，广西华谊能化的实践具有代表性。该企业面对煤化工与石化一体化生产中精馏塔与反应器之间的强耦合问题，H₂S浓度波动剧烈，人工难以同步协调上下游参数。基于TPT平台，企业生成了覆盖全流程的40余个工业Agent，打通9大系统，形成“识别-评估-决策-