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7月27日，WAIC 2025进入第二天，新华社在中控技术展台对中控技术高级副总裁兼首席运营官（COO）俞海斌进行了专访，围绕流程工业智能化升级、AI大模型技术壁垒及企业长期战略展开深入交流。
流程工业正站在转型升级的关键路口。面对高耦合、长周期、强安全要求的复杂系统，仅靠传统的自动化和数字化手段已难以满足企业对安全、质量、效益、低碳等多目标协同的更高追求。中控技术正是基于这一判断，明确提出将自身定位为“工业AI公司”，以自主可控的AI技术深度赋能流程工业的智能化转型。
流程工业的三级跳
俞海斌认为，在流程工业领域，从自动化到数字化再到智能化的演进是技术迭代、产业需求与生态发展共同作用的必然结果。自动化阶段以DCS为代表，实现了过程控制，让生产更稳定可靠；数字化阶段构建起全流程的数据采集与分析能力，构建全域感知；智能化阶段则通过AI与工业机理的深度融合，赋予系统“智慧大脑”，实现从感知、分析到决策、执行的自主闭环。
随着物联网、云计算、AI迭代与成本下降，高质量、高覆盖的过程与业务数据成为燃料，边缘与云计算力及统一工业智能平台提供载体，机理与AI的融合让大模型可靠且可解释，既懂工艺又懂算法的复合人才在政策的保障下进入前沿研究阵地，涵盖产品、渠道、科研的开放生态持续注入动能，智能化时代的效率提升量级远超以往。这一趋势不仅是技术发展的自然延伸，更是流程工业应对能耗、安全、碳排放等挑战的最佳路径。在这一智能化转型进程中，谁更懂行业、谁更贴近现场，谁就能率先走在前列。
独特优势：中控技术三大护城河
“这正是中控技术的独特优势所在：我们不是从通用AI跨界而来，而是在流程工业深耕三十余年的‘原生玩家’，在数据基础、技术闭环和生态体系三方面形成了强有力的支撑。”
· 行业Know-how与数据厚度：中控技术深耕流程工业，三十多年部署10万套控制系统，沉淀了1亿I/O点数的工业数据，并能精准挖掘数据与工艺的内在规律，实现从“拥有数据”到“读懂数据”的跨越。
· 技术闭环能力：在工业领域，控制系统是所有AI实施执行的硬件基础，中控技术连续14年蝉联国内DCS市场占有率第一，具备将AI算法与控制系统无缝集成的能力，实现从感知到决策到控制的完整闭环。
· 庞大的用户生态：中控技术服务于3.5万+企业，行业覆盖面广、客户基础扎实，为AI场景验证与规模复制提供了丰富的应用场景。
正是基于这样的数据、技术与生态基础，中控技术成功打造了面向流程工业的时间序列大模型TPT（Time-series Pre-trained Transformer）。该模型针对连续性、高耦合、长周期、多尺度、模式复杂的时序数据特点进行专门设计，通过生成式AI框架融合装置级生产、工艺、设备及质量数据进行预训练，统一支撑质量预测、异常预警、故障诊断、工艺优化等应用，打破传统工业软件碎片化局面，并支持少量或零微调跨装置、跨工况复用。
例如，在石化催化裂化装置，TPT可提前30分钟识别机泵振动异常并给出处置建议，避免非计划停机；在氯碱废水pH控制场景，TPT实现前馈调节，将原本需6-8小时的人工操作压缩至1小时内自动完成，显著提升效率与稳定性。实践证明，针对传统手段难以解决的工业难题，TPT具有独特优势，一个模型支撑多个场景，推动工业AI从“能用”走向“好用、普用”，全面加速流程工业的智能化进程。
ALL in AI：一张蓝图分层落地
AI对流程工业的改造不止于单点提效，而在于重构底层运行逻辑。传统模式依赖单点优化和人工经验，AI推动其向“全局智能协同”转型：工业软件形态进化为可自主执行的“智能体”，实现数据感知、分析决策、闭环控制的完整链路；同时打通生产与运营数据流，在安全、质量、低碳层面实现精准管控，在供应链、排产、能源管理层面提升全链条效率。
围绕“ALL in AI”战略，中控技术已制定分层次实施路线：
内部运营提效：将AI工具全面嵌入研发、采购、销售、管理流程，提倡全员拥抱AI，提升内部运营效率；
新老技术融合：在现有软硬件体系中深度植入智能算法等AI能力，使传统产品升级为“会思考”的智能载体，更精准地为客户创造价值；
创新模式构建：以TPT为核心，构建“时序智能+认知智能”双引擎，重构产品与服务形态，打造“AI+”新模式。
组织架构优化：成立工业AI事业群，将算法研发、工程实施、行业专家置于同一组织单元，形成需求—算法—上线—迭代的闭环链条，重塑了企业创新基因。
面向更长远的未来，中控技术将把“深耕现场”作为不变的底色，把“ALL in AI”作为前进的号角，让安全、质量、低碳、效益在实时数据与智能决策的闭环中同步达成，成为流程工业可预期、可度量、可复制的“新常态”。中控技术期待与全球伙伴一道，将这场由AI驱动的产业变革，变成一次可持续、可共享、面向未来的集体跃迁。