“大模型+智能体”组成的工业最强大脑，这次真来了

随着 GPT-o1、DeepSeek R1 等模型相继问世，AI 技术加速普及，国务院《关于深入实施 “人工智能 +” 行动的意见》更推动其向千行百业渗透。然而，工业领域因安全要求高、需深度结合物理世界、数据需求大，始终是 AI 落地的 “硬骨头”。不过，这一局面正被打破 ——2025 年中国工业 AI 市场规模预计破 1200 亿元，年复合增长率达 28.6%，工业智能体（Industrial AI Agent）成为破局关键。

此前，科大讯飞、思谋、联通等企业已纷纷推出工业大模型，不少应用已见成效。如中控技术时间序列大模型 TPT，在某全球化工 50 强企业废液处理中，将 pH 调节周期从 6-8 小时缩至 1 小时内，效率提升超 80%；在大唐多伦煤化工项目中，构建能源管控体系，年减二氧化碳排放 41.94 万吨。这些成果印证，工业智能体正成为 AI 落地工业的最佳形态。据行业报告，2025 年全球工业智能化市场规模将破 3.5 万亿元，中国占比超 40%。

2025 年 8 月 28 日，中控技术发布 TPT 2（Time-series Pre-trained Transformer 2），实现技术与范式双重跨越。其核心升级在于采用 MoE 架构（混合专家模型）、融合多技术并构建智能体，可深入解决工业复杂问题，助力保障生产安全、提升质量、降低能耗、优化设备维护、实现自主运行。

TPT 2 的优势体现在三方面：一是集约化，一个 MoE 模型可生成多类智能体，替代模拟、控制等环节的多个工业软件；二是对话问诊，以对话式方案辅助决策，降低操作门槛；三是全链路闭环，实现 “感知 - 识别 - 决策 - 执行” 全流程自主，助力企业少人化、无人化管理。

作为工业 AI 领域的领军者，中控技术的底气源于 30 余年积累：服务全球 3.7 万余家客户，覆盖流程工业 50 多个细分行业，部署超 10 万套工业控制系统、约 1 亿个 I/O 点，构建起训练工业 AI 的核心数据库。依托这些 “数据燃料”，TPT 2 已在万华化学、中石化镇海炼化等企业的百余套装置落地。如在中石化兰州石化榆林化工乙烯装置优化中，将原本以 “年” 为单位的周期缩至 1 个月；在中煤集团煤气化装置优化中，结合 AI 与机理模型，破解传统建模难题。截至发布会，TPT 累计获 518 家企业预定，成交 112 套，线上注册用户 3268 人，显现实用价值与市场认可。

为突破数据壁垒，中控技术联合生态伙伴成立 “工业 AI 数据联盟”，汇聚企业、设计院等力量，以联邦学习、多方安全计算等技术保障数据安全，实现数据价值流通。IDC 调研显示，2025 年工业企业应用大模型及智能体的比例将从 2024 年的 9.6% 升至 47.5%，行业正加速拥抱工业 AI。

从企业发展看，中控技术 2024 年营收 91.39 亿元（同比增 6.02%），归母净利润 11.17 亿元（同比增 1.38%），净利润增速放缓因 TPT 等 AI 技术研发投入；同期工业软件收入 26.53 亿元，同比大增 20.7%，高过传统业务。2025 年上半年，其工业软件收入 2.92 亿元，毛利率升至 54.03%，较去年同期提升 22 个百分点，技术投入逐步兑现价值。

如今，中控技术已从工业自动化企业，转型为工业 AI 智能体时代的定义者与引领者。在政策与技术双驱动下，其平台化转型与生态共建策略，正推动中国工业迈向全球智能化前沿，也有望在资本对 AI 驱动型企业的价值重估中，进一步释放潜力。