2025年，一场聚焦于工业AI创新发展的盛会——中控技术全球新品发布大会，在杭州盛大启幕。此次大会的亮点之一，便是中控国际运营公司副总裁张惠泽隆重推出的中控时间序列大模型TPT2，这一创新成果旨在将人工智能的深度应用引入生产一线，直击生产过程中的核心难题，为生产力的飞跃注入新动力。
张惠泽在会上强调，中控作为工业技术领域的先行者，始终致力于在过程工业中实现PhysicalAI的突破。他提到，虽然大语言模型在工业AI的讨论中常被提及，但在解决那些真正关乎生产效率的高阶问题时，其局限性显而易见。这主要是因为语言的边界限制了其应用深度，而在工业场景中，每一个事件都能追溯到时间序列数据这一根源。
回溯工业革命以来，人类一直在探索如何更好地理解和利用时间序列数据，为此创造了诸如计算流体力学、化工过程仿真模型、预测控制等一系列重要工具。然而，这些工具同样存在局限性。正如模拟和时间序列研究领域的权威所言，所有模型都受限于人类对自然世界的认知局限。基于此，张惠泽提出了一个大胆设想：能否借鉴大语言模型的成功经验，利用超大规模且精确标注的工业时间序列数据集，训练出一个能够跨领域应用的工业优化时间序列大模型，并结合工业领域的实际需求，使其既具备实用性又易于上手。这正是TPT2时间序列大模型诞生的初衷。
TPT2大模型专注于满足流程工业的复杂需求，致力于攻克传统工业软件难以解决的难题。通过对工业时间序列数据的深度挖掘和分析，TPT2能够实现生产过程的精准预测和优化控制，助力企业提升生产效率、降低成本、增强产品质量。该模型采用了先进的技术架构，能够应对工业场景中的多变量、强耦合数据挑战，打破了传统数据分析方法的局限。
TPT2支持自然语言交互功能，使得工程师只需用日常语言描述问题，模型便能迅速理解并提供解决方案。这一特性极大地降低了使用门槛，提高了工作效率。在应用层面，TPT2已在多个行业取得了显著成效。例如，在氯碱行业某项目中，TPT2基于海量同类装置数据训练，实现了对装置所有工艺参数的实时预测预警，使决策效率提升了30%，异常风险预警能力得到显著提升。在石化企业常减压装置的应用中，TPT2融合了装置工艺及设备参数进行训练，通过一个大模型捕捉所有参数间的内在关系，提前预测设备异常状态并准确定位原因，关键设备的异常预警准确率超过85%。
