【ZiDongHua 之“智能自動化”收錄關(guān)鍵詞：工業(yè)自動化   大模型 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng) 】
 
　　聚焦工業(yè)自動化四大趨勢，國產(chǎn)工業(yè) AI 大模型助力工控人開啟黃金職業(yè)路
 
　　自動化工程師們，工業(yè)智能化浪潮洶涌而至，如何在技術(shù)迭代中搶占先機？中研普華產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《2025-2030年國內(nèi)外工業(yè)自動化行業(yè)全景研究與趨勢展望報告》釋放出關(guān)鍵信號：智能化、網(wǎng)絡(luò)化、自主可控、信息安全已成為行業(yè)變革的核心方向。在這樣的背景下，中控技術(shù)自主研發(fā)的時間序列大模型TPT（Time-series Pre-trained Transformer）提供了重要的技術(shù)支撐?；谥锌?0余年的流程工業(yè)領(lǐng)域積累，中控TPT大模型構(gòu)建出了TB級訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫，涵蓋生產(chǎn)運行數(shù)據(jù)、設(shè)備高頻數(shù)據(jù)、行業(yè)Know-How等工業(yè)高價值資產(chǎn)，支持按裝置特性、工藝特性模型微調(diào)，實現(xiàn)了全工況自適應(yīng)控制優(yōu)化；同時，工程師只需使用自然語言指令，即可直接調(diào)用其預(yù)測、診斷和優(yōu)化功能閉環(huán)，大幅簡化操作流程。這款國產(chǎn)工業(yè)AI大模型，正在為從業(yè)者們提供一套可落地的“技能升級指南”。
 
 
　　趨勢一
 
　　智能化從“局部優(yōu)化”邁向“系統(tǒng)思考”AI深度融入控制核心
 
　　報告洞察技術(shù)革新正推動行業(yè)從“單機自動化”向“系統(tǒng)智能化”躍遷。AI不再僅僅是外圍的分析工具，而是深入控制核心，實現(xiàn)自適應(yīng)優(yōu)化、預(yù)測性維護和更高級的決策。未來，“軟件定義制造”成為現(xiàn)實，AI、數(shù)字孿生等技術(shù)將重塑整個生產(chǎn)流程。
 
　　工程師痛點流程工業(yè)面臨多耦合變量與系統(tǒng)各自為政的雙重挑戰(zhàn)，使得傳統(tǒng)基于人工經(jīng)驗的控制策略優(yōu)化效率低、效果差。此外，真正懂工業(yè)的AI控制算法稀缺，導(dǎo)致寶貴的數(shù)據(jù)價值挖掘嚴(yán)重不足。
 
　　行動戰(zhàn)略中控時間序列大模型TPT幫助工程師低成本掌握工業(yè)AI。依托生成式AI強大的自然語言處理能力，TPT能將工業(yè)場景中的工藝需求或優(yōu)化目標(biāo)，快速轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的控制邏輯，并生成閉環(huán)優(yōu)化控制的行動建議。工程師只需“說人話”向TPT下達指令，即可高效達成控制目標(biāo)，顯著提升了工控效率。
 
 
　　趨勢二
 
　　網(wǎng)絡(luò)化加速“云端”協(xié)同數(shù)據(jù)驅(qū)動決策成為常態(tài)
 
　　報告洞察報告中強調(diào)“數(shù)據(jù)價值挖掘是關(guān)鍵”。在5G互聯(lián)時代，包含運行、設(shè)備、質(zhì)量、模型在內(nèi)的工業(yè)數(shù)據(jù)上傳至云端，可實現(xiàn)設(shè)備級、工廠級和行業(yè)級的數(shù)據(jù)高效流轉(zhuǎn)、分析與處理將成為主流。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的高響應(yīng)速度和高生產(chǎn)效率將支撐系統(tǒng)對工業(yè)時序數(shù)據(jù)的實時監(jiān)控和全局優(yōu)化的效果。
 
　　工程師痛點由于工業(yè)系統(tǒng)、設(shè)備、軟件之間的離散特點，數(shù)據(jù)的集成困難形成了信息的孤島效應(yīng)。由此，亟需一個高效工具幫助工程師從海量工業(yè)時序數(shù)據(jù)中實現(xiàn)精準(zhǔn)洞察、遠程分析和決策。
 
　　行動戰(zhàn)略工程師要破除數(shù)據(jù)孤島，提煉數(shù)據(jù)價值，從“被動響應(yīng)”數(shù)據(jù)到“主動預(yù)測”，中控TPT大模型支持私域部署，數(shù)據(jù)實時監(jiān)盤和分析能力，能夠?qū)碜愿黝愒O(shè)備傳感器的海量時序數(shù)據(jù)流進行智能過濾、特征提取和模式識別，并生成精準(zhǔn)可靠的運行數(shù)據(jù)分析報告，讓工程師打破數(shù)據(jù)孤島，提煉數(shù)據(jù)價值。   
 
　　從“看”數(shù)據(jù)到“洞察”數(shù)據(jù)：TPT對海量實時和歷史運行數(shù)據(jù)的智能分析能力，能夠識別、預(yù)測潛在故障或性能瓶頸，并生成數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策建議，為工程師持續(xù)優(yōu)化控制策略提供科學(xué)依據(jù)。                                                                                                                       
 
　　趨勢三
 
　　“自主可控”需求迫切國產(chǎn)工業(yè)軟件生態(tài)迎來爆發(fā)
 
　　報告洞察報告顯示，雖然中國廠商在硬件層（如PLC、伺服）逐步突破，但高頻工業(yè)軟件（如PLM、APC、MES）國產(chǎn)化率仍低，是亟待突破的短板。同時，政策大力扶持的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)千億專項投資表明市場空間存在藍海，未來十年是國產(chǎn)工業(yè)軟件生態(tài)構(gòu)建的關(guān)鍵期。
 
　　工程師痛點
 
　　過度依賴國外平臺和工具存在潛在風(fēng)險和技術(shù)壁壘，而轉(zhuǎn)向更符合本土工程師習(xí)慣的國產(chǎn)軟件時，又面臨顯著的學(xué)習(xí)與適配難題。
 
　　行動戰(zhàn)略
 
　　中控時間序列大模型TPT幫助工程師低成本掌握工業(yè)知識圖譜，構(gòu)建跨任務(wù)、全局性的工控能力。中控TPT大模型基于中控30余年的工業(yè)Know how經(jīng)驗，集成生成式AI強大的知識推理能力，能夠理解設(shè)備、工藝、物料之間的深層關(guān)聯(lián)，輔助工程師執(zhí)行跨任務(wù)、全局性的控制與優(yōu)化，實現(xiàn)從“單點優(yōu)化”到“系統(tǒng)思考”跨越。
 
 
　　工程師應(yīng)積極學(xué)習(xí)和應(yīng)用以中控TPT大模型為代表的新一代國產(chǎn)智能化工業(yè)平臺。TPT作為“大腦”層的基礎(chǔ)模型，其自然語言交互、代碼生成、知識推理等能力，大幅降低了復(fù)雜工業(yè)軟件的開發(fā)和使用門檻。
 
　　趨勢四
 
　　信息安全升至戰(zhàn)略高度智能防御體系不可或缺
 
　　報告洞察由于工控系統(tǒng)安全風(fēng)險劇增，政策法規(guī)要求構(gòu)建縱深防御體系。目前傳統(tǒng)的邊界防護存在不足，需要結(jié)合可信計算、AI驅(qū)動的異常檢測等先進技術(shù)，實現(xiàn)主動防御和內(nèi)生安全。
 
　　工程師痛點
 
　　面對日益復(fù)雜和隱蔽的安全威脅，傳統(tǒng)防護手段反應(yīng)滯后、檢測率低。
 
　　行動戰(zhàn)略
 
　　中控TPT大模型通過完善的安全配置、數(shù)據(jù)脫敏機制以及支持企業(yè)內(nèi)部定制化部署，構(gòu)建了安全、適配的系統(tǒng)架構(gòu)，從而為工程師提供了安全、合規(guī)、可復(fù)用的平臺保障。擁抱 TPT駕馭工業(yè)AI新時代
 
　　政策東風(fēng)、技術(shù)驅(qū)動和市場需求交匯，正將中國工業(yè)自動化推向智能化躍遷的黃金時代。在此浪潮中，自動化工程師的核心價值加速蛻變——從傳統(tǒng)的“設(shè)備調(diào)試者”躍升為“數(shù)據(jù)價值挖掘者”。面對智能化、網(wǎng)絡(luò)化、自主可控與信息安全這四大核心趨勢，工程師亟需掌握新一代AI工具。中控TPT大模型，深度融合工業(yè)知識、控制邏輯與人工智能，正是賦能工程師實現(xiàn)技能躍遷、搶占未來制高點的關(guān)鍵引擎。目前TPT SaaS 版開放免費試用，采用云端部署模式，用戶無需投入大量資金購置硬件設(shè)備與搭建服務(wù)器環(huán)境，通過網(wǎng)絡(luò)瀏覽器即可輕松訪問和使用。