文章核心观点 - 在流程工业面临产能过剩与节能减排压力的背景下，利用AI技术重塑工业生产是解决核心矛盾的关键路径 [5] - 通过融合工业数据、科学机理与AI大模型，实现从自动化到自主智能的跨越，为产业创造可衡量的巨大经济效益和减排效益 [6] - AI在流程工业的应用前景广阔，提升3%效益可催生两万亿元利润，减排1%即减少一亿吨碳排放，市场空间巨大 [6][13][14] 流程工业的现状与挑战 - 中国流程工业规模约为60万亿元人民币，涉及5.5万家规模以上企业，碳排放约占全国总量的80% [9] - 行业面临的根本矛盾是“大厨困境”，即生产结果高度依赖人工经验，导致质量、能耗不稳定 [6] - 流程工业具有高温高压、易燃易爆特性，需重点解决生产安全、产品质量和降本增效三大问题 [9][10] AI赋能工业的解决方案 - 公司开发了时间序列大模型TPT，基于Transformer架构处理多组相互关联的时间序列数据，并建立在科学机理之上 [12] - TPT模型能“看懂”生产状态、“理解”反应过程，并主动推荐优化策略，推动控制从自动化迈向自主智能 [6][12] - 未来目标是让用户工程师能像使用ChatGPT一样，直接提问专业问题，模型通过上传数据进行预测和提供解决方案 [13] 已实现的价值与案例 - 公司DCS控制系统在国内市场占有率超40%，在化工行业接近62%，拥有3.7万家流程工业客户，运行控制系统达十几万套 [12] - 在某百万吨级乙烷制乙烯企业应用中，通过优化裂解炉操作，解决了乙烯收率问题，实现年效益两千多万元 [13] - 流程工业营收高达60多万亿元，AI提升效益和减排的潜力巨大，两万亿利润背后对应数十万亿级市场规模 [13][14]