化工行业高压高危的特性，决定了其安全容错率极低。再加上流程工业涉及复杂反应机理和繁琐工艺，工厂需要的绝非存在“机器幻觉”的通用AI，而是能读懂工业逻辑、决策严谨可追溯的专业大模型。带着这个目标，万华把目光投向了深耕流程工业30多年的中控技术。

在全球工业智能化的浪潮中，中控技术作为行业的领航者，以前所未有的决心和力度，在2024年全面启动“ALL in AI”战略布局，深入推进AI在工业领域的深化应用。中控技术服务过3.7万+家工业企业，积累了海量行业Know-how，也深知企业在安全、质量、环保、效益上的核心诉求，这正好契合万华对AI“懂工业”的需求，于是双方一拍即合，把时间序列大模型TPT应用在连续生产场景。TPT把工厂里时刻产生的时序数据当作“语言”，专门训练设备运行曲线、物料反应周期这些核心场景数据，通过精准捕捉数据趋势和异常波动，完成多模态优化计算，让所有决策可解释、可追溯，精准避开了通用AI不懂工业的短板。最后的效果也远超预期：仅万华年产65万吨的烧碱装置，就实现了产品质量的稳控，能耗和设备运维成本也有了显著优化，一年下来，这个老牌化工企业就能省下超千万元的综合成本。

让数据充分发挥价值，关键在于整合和激活。万华将分散在各个系统中的数据标准化采集、一体化整合与高质量治理，打破装置、场景与系统间的壁垒。

具体而言，TPT能够与DCS、PLC、SIS等各类工业系统联动，通过智能数据清洗、补全和标准化处理，整合生产过程中的工艺、设备、质量数据，仅在烧碱装置上，就一口气整合了3000多个点位的时序数据，把多台电解槽的控制协同起来，优化范围覆盖生产控制、质量稳定、设备维护、能效提升等多个维度。自此，万华真正打通了从数据资产到经济效益的转化，为自己筑牢了抵御产业周期波动的成本韧性。

经验模型化的本质，是将老师傅的Know-how 转化为标准化的智能模型，破解经验传承难题。这也是企业打破“经验依赖个体”的方法论。

万华不止更新工具，还升级“人”：将AI深度融入组织架构，让人人都有成为“超级员工”的机会，进而将个体经验转化为组织能力。

万华选择TPT，正是看准了它的专家模型和“赋能人”的潜力。TPT依托时序混合专家模型（MoE），将流程工业多年积累的专家经验，预训练了包含模拟、控制、优化、预测、评估的SCOPE五类专家能力底座，相当于内置了“工业全能顾问”，可精准适配化工复杂多变的生产场景。

从人机协同角度看，TPT还集成了通用AI的易用性优势，采用与DeepSeek、豆包相似的自然语言交互机制，彻底拉低了工业AI的使用门槛，一线操作人员无需掌握复杂编程，随口询问工况调整方案，就能获得精准的解决方案，新手也能快速上手。

多数企业推进经验模型化时，容易陷入“单场景定制开发”的误区。为每个生产环节单独搭建模型，不仅成本高、周期长，还难以实现经验复制。对于大多数中小企业来说，优先选择“行业通用底座+轻量化微调”的AI模型，快速完成跨工况、跨场景甚至跨设备的个性化适配，才能大幅减少开发成本和风险。

放眼流程工业领域，兰州石化裂解炉的AI优化项目也取得了实打实的成绩，尤其是它的模型泛化经验，对于成本控制较严格的企业来说非常值得借鉴。裂解炉作为乙烯生产的“龙头设备”，工艺机理复杂，既要抑制结焦保障安全，又要提升升温速率提高效率，且受原料成分多变、工况动态波动影响极大。部署TPT 以后，依托AI大模型的“预训练模型+场景化微调”机制，装置可动态推演分离效率与乙烯收率的连锁影响，精准定位制约升温速率的核心瓶颈，生成最优操作路径。最终成功缩短升温时间4-5小时，在质量达标前提下，整体年效益预计不低于650万元。并且其利用TPT打造出了面向乙烷制乙烯场景智能体，通过异常预测预警、操作参数优化、操作路径规划等一系列措施，在稳定运行阶段提升乙烯的选择性与收率，整体年效益预计不低于1500万元。帮助装置实现了从 “稳定运行” 到 “经济性运行” 的跨越。

这一套组合拳下来，企业既留住了“老师傅”的经验精髓，又实现了低成本的模型泛化。这种“复制 - 适配- 敏捷” 的新型壁垒，帮助企业在产业周期的波动中抢占发展先机。

如今的AI已迭代至智能体（Agent）的高阶阶段，它超越了“外挂式”数据分析的工具属性，成为能自主感知环境、做出决策、执行动作并协同全链路的智能应用。就像智能驾驶能自主识别路况、调整车速、规避风险，服务机器人能感知场景需求、联动周边设备完成服务。智能体的核心优势是跳出“被动接收指令”的局限，实现“自主闭环运转”。

所谓闭环就是将运行的“一次性优化”升级为“持续适配调整”。兴发集团的湖北兴瑞工厂已将这种闭环能力落地见效。工厂通过搭载TPT，利用其智能体生成机制，建构了基于模拟、预测、优化、控制、评估专家能力生成的智能体，对产线进行预测性维护和优化控制。在TPT实时智能体的加持下，产线可联动1.5万余个监控点位，自主识别原料成分波动、设备运行异常等风险点，结合预训练的专家模型快速分析，生成精准的参数调整方案并部署于终端联动执行。这套闭环带来的成效十分直观：系统反应速度比人工快10倍，AI可靠性超98%，即便在周期下行期，生产效益也提升了1%-3%，控制中心人力成本降低约70%，彻底摆脱了过去“靠人盯、凭经验判”的被动模式，用智能闭环抵御周期波动的冲击。

AI中枢化的价值，还在于以“具身智能”态势，打破传统工业“分析”与“执行”的断层。过去，工业现场的仪表、传感器、执行终端往往各自为战，即便AI算出优化方向，也需人工跨软硬件传递指令，滞后性和误差率居高不下。而AI中枢化以后实现的“具身智能”，就通过“软件定义硬件”的形式，激活AI的场景原生性优势，让智能与工业现场无缝共生。

湖北兴瑞打造的自主运行工厂（Autonomous Operating Plant，AOP）核心就在于TPT与通用控制系统UCS的“大脑+手脚”协同，共同组成“具身智能”。其中，TPT作为工厂“智慧大脑”，承担“分析决策”任务，实时整合所有仪表、传感器的感知数据，精准判断工况趋势、优化生产策略；UCS则作为“手脚”，承接TPT下发的每一条指令，自动完成控制回路整定、设备参数调整、异常工况处置等动作。小到烧碱浓度的微调，大到设备异常的应急处置，都能自主高效完成——烧碱浓度被稳定控制在32%-32.1%的极窄区间，设备非计划停机率大幅下降，实现工厂的自主运行，达成“数据进、策略出、动作落地”无断点流转。