J9.COM

当“人工智能（AI）+”成为全球制造业高质量发展的不可回避命题，工业AI的落地却始终困在“落地难、适配贵、想用上却没人会操作”的现实里。高温高压的装置特性、大时滞高耦合的工艺规律、千厂千面的参数差异，让许多工业AI停留在“实验室demo”阶段，迟迟穿不透生产车间的大门。

8月28日，J9.COM正式发布流程工业时间序列大模型TPT 2（Time-series Pre-trained Transformer 2）。作为全球首款流程工业时间序列大模型TPT的迭代产品，TPT 2以解决工业生产问题的硬核能力和更易用的交互体验，真正打通从技术突破到产业价值的“最后一公里”，让工业AI真正成为工厂自主运行的核心引擎。

以时序数据为引擎，筑牢工业专属智能基底

工业大模型的竞争，从来不是算力竞赛，而是谁更懂工业的深度比拼。相比大语言模型聚焦语义交互，在工业核心领域面临着“用不了”“不敢用”和“不能用”等现实困境，TPT 2则能够精准抓住流程工业的“核心语言”——24小时不间断产生的时序数据。

如氯碱装置的秒级温度波动、常减压塔的实时流量变化等。这些数据里藏着装置运行的本质规律，也是破解工业难题的关键钥匙。

为了吃透这些“工业语言”，TPT 2 做了两大核心突破：

一方面，对Transformer算法架构进行深度改进和优化，并创新采用MoE混合专家模型。该模式既能深度挖掘工业多维数据中的内在关系，又能理解自然语言需求，实现“数据+指令”的智能协同；

另一方面，深度融合中控30余年服务3.7万家工厂及“数据联盟”模式、积累超1亿I/O点数的千厂机理知识，比如石化裂解反应的温度窗口、化工精馏塔的回流比规律，让模型不仅“能看见数据”，更“能读懂工艺”，避免陷入“AI幻觉”陷阱。

工业专属智能基底让TPT 2真正具备解决工业生产实际问题的能力。实时监控预警装置异常、拆解问题能定位根因、自主训练模型并匹配具体工艺，最终输出“能落地、真管用”的解决方案或可现场部署的Agents（智能体），从而构建“感知 - 识别 - 决策 - 执行”全链路闭环智能体系，让工业AI回归“解决问题的工具”本质。

全场景泛化能力，破解“一厂一方案”适配性困局

流程工业的复杂性，藏在每一个细节：不同工业装置的工艺截然不同，同行业不同工厂的设备老化程度、原料组分也存在差异。

过去，企业通常采用多个传统工业软件组合的方式，但在实际应用中不同系统独立运行，数据难以互通，功能
？榧湫，信息流不畅，容易导致整体优化潜力受限，难以实现全局最优。而重新开发一套适配全厂应用的工业AI方案不仅初期建模耗时耗力，后续运维成本更是拉高了投入成本，许多企业因“耗不起”而放弃智能化。

而TPT 2采用“统一建模”，彻底打破了传统“烟囱式”软件架构的壁垒：它以中控supOS工业操作系统的4大数据基座（运行数据基座 DCS、设备数据基座 PRIDE、质量数据基座 Q-Lab、模拟数据基座 APEX）为支撑，融合多行业、多工厂、多装置的全维度海量时序数据，在统一的模型架构内，它能对数据进行深度融合分析，并执行协同决策，真正显示其强大的泛化能力。

当应用于新场景时，企业只需提供数据与场景，TPT 2输出技术能力，这种协同创新模式，让技术与需求精准匹配，大大缩短了制造企业智能化升级的落地周期和改造成本。

极简操作 一次提问即生成，可落地的Agents

工业AI大模型好用，但如果没人会用，后续一切都是空谈。过去开发或操作工业软件需要专业人员编写代码、调试参数，普通工程师望而却步，中小工厂更是难以突破技术门槛。

TPT 2借鉴语言大模型的易用性优势，却不照搬“纯语义交互”：对话式交互界面让生产人员无需学习代码，仅用日常工作语言描述问题，即获取可部署的解决方案。它将复杂的算法逻辑、模型调用过程封装在后台，供生产人员选择性取用。

比如提问“乙烯装置乙烯塔温度波动大，操作频次高，如何优化控制方案，提升运行平稳性”，TPT 2便能自动完成问题分层拆解-调用匹配能力模型-输出可直接用于后台执行的操作方案。最后，生成可用于工业现场部署的智能体，将方案导入控制系统，它会根据实时工艺参数自适应微调，不用人工守着设备试错。

无论是刚入职的年轻工程师，还是经验丰富的老师傅，这种极简操作模式让不同水平的生产人员都能快速上手，大大提升他们的日常工作效率。

流程工业生产“牵一发而动全身”，一个微小的参数波动，可能引发后续一系列连锁反应。过去，生产人员要同时盯紧数据、查机理、调参数，任何一个环节断档都可能出问题。

TPT 2则突破了传统工业AI局限，实现从单点控制到全局智能的一体化协同。过去依赖分散、独立软件才能勉强拼凑完成的生产控制核心功能，如预测性维护（预判故障）、工艺优化（寻找最优操作点）、参数整定（优化控制器参数）、异常检测（实时监控报警）等，如今它都能同时完成。

从异常预测（如提前30分钟超早期异常预警）、问题诊断（问题定位与根因分析）、方案出具（提出干预方案）、模型调用（调取合适的专家模型）到最终自适应控制和部署实施（Agent部署于装置，联动执行控制），全程无需人工反复干预，相当于为每套装置配备了永不退休的“工业专家”，轻松应对复杂工艺的动态变化。

从TPT 1到TPT 2，这不是一次简单的产品迭代和技术升级，而是对“工业AI该如何真正赋能产业”的深度回应。

中控TPT大模型在石化、化工、能源电力等十余个行业的广泛应用，标志着工业AI彻底跳出概念炒作阶段，真正演进为生产车间里 “可解决问题、能创造价值”的实用工具，为工厂自主化运行注入强劲动力。