工业具身智能落地兴发集团，AI开始接管工厂

在兴发集团的中央控制室内，显示屏上依旧跳跃着数千个生产实时数据，但值守工程师的工作模式已悄然改变——无需紧盯着每一个参数波动，一套能自主感知异常、分析决策并精准执行调控的“工业具身智能”系统，正悄然接管复杂的氯碱生产流程。

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从“会思考”到“能执行”：工业具身智能的提出

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9月28日，中控技术联合兴发集团、湖北三宁公司主办的“2025工业具身智能TPT+UCS落地应用成果展示大会”上，工业具身智能（Industrial Embodied AI）这一全新概念正式落地。中控技术的此次突破并非单一技术升级，而是针对流程工业“连续运行、高风险、强耦合”的核心特性，解决了长期困扰行业的智能化瓶颈——传统AI仅停留在“分析建议层”，无法直接介入生产执行。“工业具身智能”的核心价值在于打破“虚拟思考”与“物理执行”的割裂：它不再是孤立的数据分析工具，而是嵌入生产全流程的“自主智能体”，能通过“感知-认知-决策-执行”的完整闭环，实现生产过程的自优化、自调整。这一突破不仅重构了流程工业的生产力形态，更标志着行业从“自动化”阶段正式迈向“自主化”新阶段，为新型工业化注入核心动能。

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TPT与UCS协同，构建工厂“中枢神经系统”

过去几年，AI的快速发展让“智能工厂”成为产业界的热门话题。然而，大多数智能化方案仅停留在“分析”层面：它们能提供优化建议，却无法直接掌控生产流程。

中控技术提出的“工业具身智能”，试图打破这一瓶颈。

“它不仅能理解和判断，还能直接执行。”中控技术董事长兼总裁崔山认为，工业具身智能的核心，在于让智能真正嵌入生产环节，形成从“虚拟思考”到“物理执行”的一体化闭环，智能化从“工具”变为“主体”，具备了持续学习和自主运行的能力。工业具身智能的实现，依赖于两大核心技术的深度融合，二者共同构成了工厂的“中枢神经系统”，缺一不可。

一是智能决策引擎——时间序列大模型TPT。

流程工业的核心挑战在于“参数波动的毫秒级响应”与“工艺规律的复杂耦合”，TPT大模型正是针对这一痛点设计：聚焦工业时序数据，能在毫秒级参数波动中捕捉潜在趋势，避免“机器幻觉”，为决策提供可靠依据；具备多模态数据分析与优化计算能力，可精准锁定生产瓶颈，并输出可落地的调控方案；最新升级的TPT 2版本引入“智能体（Agent）机制”，支持自然语言交互——一线工程师无需专业AI知识，用日常语言提问即可获取解决方案，大幅降低技术使用门槛，几十分钟内即可训练出适配特定场景的模拟、控制、优化、评估、预测、统计类智能体。

二是执行载体——通用控制系统UCS。

作为工业具身智能的“物理手脚”，UCS通过架构创新实现了控制体系的升级：采用云原生与全光网络架构，打破传统控制系统“硬件绑定”的局限，实现“软件定义控制”；

极简设计带来显著降本增效：机柜空间减少90%、电缆成本降低80%、项目建设周期缩短50%；

具备强大的连接与执行能力，可接入APL智能仪表、高精度传感器等终端，实时接收TPT大模型指令并完成控制回路自主整定，同时支持多套系统的一体化整合。

TPT大模型的“决策能力”与UCS的“执行能力”形成闭环，让AI真正从“后台分析”走进“前台操作”，成为生产流程的核心参与者。

81号“数字员工”，创造可量化价值

兴发集团旗下湖北兴瑞化工有限公司成为工业具身智能的首个落地场景。UCS替换了湖北兴瑞30万吨氯碱、3.5万吨钾碱、7.5万吨双氧水及TMAH等五套传统控制系统的几十个机柜，用一个机柜管控上下游全流程，总点数突破15000点。值守工程师不再需要逐一监控，系统能够自动识别工艺参数波动，及时做出调整，并在发现异常趋势时主动推送预警。通过TPT+UCS的协同，构建了完整的生产闭环，成为兴瑞氯碱装置的第81号“数字员工”。

通过深度融合氯碱生产工艺，工业具身智能构建了完整的“感知-认知-决策-执行”闭环。在感知层面，UCS连接APL智能仪表、高精度传感器，实时捕捉生产状态，实现对关键参数的持续监控与趋势预测，完成从事后响应到事前预警的跨越；对调节阀的智能诊断准确率超95%，显著提升了设备可靠性与生产连续性。

在认知与决策层面，TPT大模型进行多模态数据分析、趋势预测与优化计算，从根本上杜绝“机器幻觉”。系统将烧碱主产品浓度精准稳定控制在32%-32.1%，优化原料消耗，同时对次产品48%碱浓度、槽温、淡盐水pH、折流槽ORP等多个指标进行闭环优化，全面提升产品质量与系统能效。

在执行层面，UCS基于TPT大模型指令，实现控制回路的自主整定与实时调控，完成精准操控。此外，工业具身智能还支持以自然语言交互快速响应工艺、设备等相关问题，成为员工的“AI专家助手”，可自动生成关键指标与数据看板，为决策提供实时清晰的支撑，真正实现“智能随需可用、能力持续进化”。

通过工业具身智能的应用，兴瑞实现了装置现场无人化、生产设备自动化、过程控制智能化、工厂管理数字化和经营决策数据化。