行业转型背景与核心驱动力 - 人工智能技术成为工业领域提升效率、质量和核心竞争力的重要力量，石化行业亟需以AI为核心驱动力向数字化、网格化、智能化的新一代智能制造跃迁 [1] - 数字化转型是新型工业化的重要特征，需深度融合先进制造技术，实现从"数字化制造"向"新一代智能制造"范式跃迁 [1] - 面对国际竞争加剧，能源化工行业需要通过数智化转型突破瓶颈，在安全可信前提下实现"弯道超车" [1] 数字化转型关键场景与挑战 - 石化企业数字化转型本质场景包括：通过自动化、无人化运行实现生产"安稳长满优"和提效降本；企业运营无人化以应对外部市场变动 [2] - AI技术落地石化行业面临四大难点：数据样本量少且复杂、技术门槛高、解决方案可复制性低、复合型人才紧缺（供需比低于0.4）[2] - 石化行业AI应用需要专业传感器和高精度操作能力，与商业互联网领域存在显著差异 [3] 技术创新与解决方案 - 中控技术构建15项前沿技术矩阵，发布全球首款工业时间序列大模型TPT，覆盖全流程场景，显著提升行业智能化水平 [4] - TPT模型可降低客户软件投资50%-80%，减少人力30%-50%，提高收益1%-3%，在具体应用中实现废液处理效率提升6倍，单吨纯碱电耗降低40千瓦时 [4] - 提出"1+2+N"企业智能运行架构，整合TPT和HGT大模型，构建数据资源-Agent能力平台-应用场景闭环 [5][6] 商业模式创新 - 创新"PlantMembership会员订阅制"等模式降低企业使用门槛，推动工业AI服务生态化落地 [6] - 从"人类完成绝大部分工作"的Embedding模式向"AI完成绝大部分工作"的Agents模式转变，改变人类工作模式 [6] 行业未来展望 - 工业AI正推动制造业从"工具革命"迈向"认知革命"，将利用新技术推动传统制造业实现改造升级 [6] - 未来行业将大踏步迈入高质量创新发展阶段，通过新技术提升核心竞争力 [6]