国金证券报告指出，工业AI中台正从概念验证加速进入商业化落地阶段。工业客户行业知识库与外界AI大模型迭代速度均较快：一方面AI决策直接影响生产质量，必须基于制造业专业知识定制化并伴随知识库同步更新；另一方面过去两年AI大模型迭代加速，仅数月间经历了o1、DeepSeekR1、o3、Grok3、Claude3.7等多轮迭代，不同模型适配场景各异。AI中台应运而生，在不影响正常生产经营的前提下实现模型两端的平滑升级和优化。赛意信息近期中标4847万元广汽AI中台项目，中控技术TPT大模型已在万华化学、兴发集团、镇海炼化等数十家大型企业落地应用，工业AI中台渗透率从0到1加速。
工业AI中台诞生逻辑——回应模型侧与数据侧高频“无痛”迭代诉求
工业AI架构必须具备“进化能力”。客户侧：AI决策直接影响生产质量，AI必须基于制造业专业知识进行定制化（预训练、微调、RAG），并伴随知识库变化同步更新。模型侧：过去两年AI大模型迭代加速，仅过去数月全球AI格局便经历了o1、DeepSeekR1、o3、Grok3、Claude3.7至少五轮迭代，不同模型适配应用场景各异。AI中台通过开源大模型与云API混合推理、多模型综合管理、MLOps全生命周期管理、可观测性四大能力，在不影响正常生产经营的前提下实现模型两端平滑升级和优化，解决“高频迭代”与“生产稳定”的矛盾。
AI中台四大核心能力——混合推理/模型管理/MLOps/可观测性
混合推理：默认调用本地大模型（如LLaMA2/Mistral）保证低延迟和数据安全，置信度不足时自动fallback到云端API（如GPT-4）。某制造企业智能客服用本地Mistral处理90%咨询，仅调用GPT-4 API，成功降低70%成本。多模型管理：统一管理开源大模型和外部API，提供标准化调用接口，避免业务系统直接依赖单一模型，增强灵活性。MLOps：通过Kubeflow/MLflow等工具自动化模型训练、评估、上线全过程；采用灰度发布和AB测试，先让1%流量试用新模型，若效果不佳自动回滚。某智能质检公司引入MLOps后模型升级周期从1个月缩短到1天，失败率降低90%。可观测性：监控推理延迟、错误率、模型漂移；记录所有模型调用便于回溯审计；模型置信度下降或业务指标异常自动触发预警。
商业化验证——赛意AI中台4847万，中控TPT落地数十家
2025年2月，广汽集团联合华为正式启动“广汽AI中台及应用试点项目”，聚焦智能网联开发、产品设计和办公等AI应用场景，建设内容包括基于AI工具链实现数据处理、大模型训练与微调、AI应用开发等端到端能力，并具备接入DeepSeek大模型的能力。赛意信息中标该项目，合同金额达4847万元。2024年6月，中控技术在新加坡面向全球发布流程工业首款时间序列大模型TPT（Time-series Pre-trained Transformer），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、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。目前已在万华化学、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。
中控TPT+DeepSeek双引擎——时序智能+认知智能
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），DeepSeek化身“数字老师傅”将行业经验转化为可执行的智能策略。三大核心功能：TPT“自主监督”+DeepSeek异常识别处置：TPT对工艺设备全面监督并实时预警，DeepSeek以检维修记录和运维手册为基础融合预警信息生成诊断报告。TPT“自主优化”+DeepSeek挖潜增效：TPT基于优化目标在线模拟计算给出最优操作条件，DeepSeek以工艺技术规程为基础生成操作步骤和预警。TPT“自主决策”+DeepSeek推进装置少人化：统一工厂装置控制、评估、优化，DeepSeek全面提升分析诊断交互能力，与TPT融合形成“超级大脑”，实现智能感知、自动分析、自主决策、自动执行，将工厂装置少人化、无人化运行变成现实。
