工业AI重塑工业认知与模式
过去，工业领域的发展多基于传统的技术与经验。就像曾经人们认为地球是平的，直到有了新的视角才改变认知。在工业自动化发展前期，企业生产多依赖人工经验与简单技术，对生产过程的理解和把控较为局限。随着工业AI的出现，如同人类从太空看地球获得整体观一样，它为工业带来了全新的认知视角。以中控DCS系统为例，它在流程工业中就像“工业大脑”。在没有它之前，生产规模小的时候靠人工操作，随着生产复杂性增加，DCS系统凭借其类似大脑的逻辑判断能力，利用大量的知识储备AI技术实现对工厂更精准的控制。这一变革让我们看到，工业AI能够重塑工业生产模式，使原本需要众多不同专业背景工程师协同完成的任务，如今借助集成AI的系统就能高效处理，极大地改变了传统生产流程。同时，数据在工业AI中至关重要。流程工业拥有海量的数据资源，化工装置运行时产生的数据能真实反映其特性。通过对这些数据的分析，我们可以发现生产过程中的潜在规律，优化生产流程，这就是工业AI改变工业的价值所在。工业AI不是要取代人，而是辅助人更好地进行生产决策，拓展工业生产管理的边界。
“1+2+N”架构推动工业机制创新
2024年，在工业智能化发展的浪潮下，我们提出“1+2+N”智能工厂新架构，这一架构如同一场机制创新的变革。它由一个工厂操作系统、两个自动化（生产过程自动化PA和企业运营自动化BA）以及N个工业APPs组成。这一架构得到众多企业领导认可，它融合了多种技术、产品和解决方案，全面覆盖从生产线到管理线的自动化需求，为企业数字化转型和智能化发展描绘了清晰蓝图。但要实现这一架构的落地，需要构建开放合作的生态系统。就像之江实验室打造计算星座需要多方合作一样，中控也深知单凭一己之力难以完成这一宏大目标。在实现智能工厂和智能制造的跨越过程中，我们也面临着与外部科技合作的需求。目前存在一些短板，比如工艺技术方面，不同领域专家知识存在壁垒，需要实现自动化技术、信息技术、工艺技术、运营技术、设备技术（5T）的深度融合。这就要求在合作过程中创新机制，打破壁垒，形成协同效应，推动工业智能化发展。
在AI时代，我们准备好了吗？
ChatGPT的横空出世令我深感震撼，这让生成式AI和未来的通用AI变成了可能。对于工业领域而言，它就像把很多前辈的智慧与广泛的知识体系浓缩于一体。正如爱因斯坦之前的时代，牛顿力学被视为颠扑不破的真理，直至微观粒子层面的探索才催生了量子力学的诞生。在此之前，我们所学皆源自书本，经由科学验证与实验证实，这与ChatGPT所展现的学习与生成过程颇为相似。这种技术发展，在工业领域虽然不能精确地解决所有问题，但它无疑揭示了技术发展的新趋势。我认为，随着AIGC技术的兴起，AI已迈入了一个全新的发展阶段。去年，我曾向公司及研究院全员提出，所有人都要学会用AI工具，所有的产品都应该有AI能力，当然最重要的是有能力开发完全基于AI的产品，我们的流程工业时序大模型TPT就是这个方向。在这方面，我们会加大力度，也许是“All in”。在迎接AI时代的过程中，我们要善于抓住机遇，不要认为AI与我们无关。实际上，AI已经与我们的日常生活紧密相连，就像我们离不开手机一样。未来，AI将在任何场景下都发挥重要作用。因此，我们需要有远见，抓住时代的脉搏，明确未来发展的方向。
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