国金证券AI系列深度报告（二）指出，AI大模型正从通用领域向垂直行业渗透，化工生产优化成为重要落地场景。中控技术2024年推出全球首款UCS通用控制系统和TPT时序工业大模型，依托累计运行在10万套工业控制系统上超过100EB的工业数据量，在流程工业自动化控制领域持续领先。AI大模型在化工生产的应用正从实时监测向智能控制、预测性维护和全流程优化演进，有望带动化工行业从"经验驱动"向"数据驱动"的范式转变，重塑流程工业的竞争格局。

大模型并不完美适配化工精细度高、场景专业化程度深的细分领域，需根据自身应用场景选择适配的专业模型。国金证券研报指出，化工不同于其他制造业赛道，产品生产种类明显较多，生产工艺流程有明显差异，大模型在满足多领域、多产品的共同需求时就会降低单一赛道的专业度和准确性。MIT研究发现，借助AI完成其能力之外的工作反而会使工人绩效下降19%。因此，若不使用针对化工设计的"垂直AI"方案，模型很难准确处理行业专有知识。缺乏行业上下文的通用AI平台往往无法捕捉化工装置的多变量动态，而需要预置化工场景知识才能提高准确度。从应用和兑现情况看，产品研发还仅是第一步，能够进行生产工艺合理设计、规模化平稳安全生产、成本优势和经济性兑现、产品应用推广和场景适配等需要传统企业的落地和执行。即使是化工龙头企业也基本分属不同赛道，除少数具有平台性质的央企外，多数企业并不需要进行多链条适配。从投资角度看，专业模型的选择和训练的投入成本和时间周期与大模型不可比，一般生产企业难以承担长周期的投资时间和高强度的资金要求。

中控技术2024年取得了自动化控制及工业AI领域的重大突破，推出了全球首款UCS通用控制系统和TPT时序工业大模型两款划时代创新产品。国金证券研报显示，TPT时序大模型专门针对流程工业的时间序列数据进行建模和优化，能够处理化工生产过程中连续变化的温度、压力、流量、成分等多维时序数据。中控技术拥有长周期数据积累，依托广泛的用户基础，以及累计运行在10万套工业控制系统上超过100EB的庞大工业数据量，成为拥有流程工业各细分领域数据最为丰富的工业实时数据公司。在DCS市场，中控技术市占率达40.4%，连续14年蝉联国内第一；化工领域DCS市占率63.2%，石化领域56.2%，在化工、石化、建材、造纸四大行业DCS市场占有率均排名第一。SIS国内市场占有率31.2%，连续三年蝉联国内SIS市场占有率第一名。这一市场地位为公司积累了海量真实的工业运行数据，成为TPT模型训练和迭代的核心优势。

化工生产全流程优化是AI大模型的核心应用方向。国金证券研报指出，从原材料配比消耗、生产过程能源利用、生产的连续性和稳定性、装置安全性、产品转化率和副产物利用到下游产品设计和匹配，都对生产成本产生极大影响。AI系统通过传感器实时采集材料生产过程中的温度、压力、流速等数据，形成个体运行的数据基础，通过数据分析和机器学习算法构建生产过程模型，实现对生产过程的实时监测和智能控制。基于神经网络算法的控制系统可根据实时生产数据调整设备参数，确保生产过程稳定和产品质量一致。在预测性维护方面，AI系统通过对设备运行数据的分析提前预测设备故障、安排维护计划，避免生产中断。在质量控制方面，AI系统能够对生产全过程的每一个环节进行精细化控制，避免因频繁调整修正带来的物料和能源损耗。国金证券研报强调，引入AI系统不仅是技术转变，更是文化转变，员工的抵制尤其是在数据驱动型岗位上的抵制可能减缓采用速度，需要适当的模型训练和主题专家支持才能无缝集成到现有工作流程中。

AI布局需要企业硬件同步跟进。国金证券研报从三个方面分析了硬件需求。高性能算力设施方面，AI模型训练与推理需要大量计算资源，参考国外科技巨头为应对大规模模型训练和推理需求购置的大量计算资源（Twitter购买约10000个GPU，微软与OpenAI合作的AI超级计算机配备285000个CPU和10000个GPU），化工企业可能需配置类似规模的计算资源，甚至采用FPGA/ASIC等专用AI芯片。数据存储与传输基础设施方面，企业通常要建设或租用数据中心，配置高速存储阵列和大容量数据库服务器，同时必须有高速网络支持，包括内部光纤网络、工业级以太网交换机以及5G/工业物联网通信等，以保证从工艺控制系统到算力中心的数据实时传输。现场采集与感知设备方面，AI部署前置条件是布设智能传感器和采集终端，如压力传感器、温度计、流量计、成分分析仪、PH/ORP电极、湿度监测等各类传感器，将过程参数实时数字化，部分场景甚至需要嵌入式AI芯片的边缘服务器预处理数据。此外还可能需要增配工业摄像头、红外扫描仪或无人机等硬件用于采集视觉或环境数据。鞍钢集团已依靠华为云储存和算力平台降低配煤成本，成为AI硬件升级的成功案例。

表：AI大模型在化工生产优化中的核心应用及价值

应用方向	技术实现路径	核心价值/数据支撑	硬件基础设施
时序大模型（TPT）	流程工业时序数据建模优化	中控技术100EB工业数据，覆盖10万套控制系统	GPU算力集群、高速存储阵列
实时监测与智能控制	传感器+神经网络算法实时调控	根据实时数据调整设备参数，确保生产稳定	压力/温度/流量/成分传感器
预测性维护	设备运行数据分析+故障预测	提前预测故障安排维护，避免生产中断	振动传感器、边缘服务器
全流程质量控制	全环节精细化控制	避免频繁调整带来的物料和能源损耗	工业摄像头、红外扫描仪
资源调配优化	多维度信息综合决策	鞍钢集团依托华为云降低配煤成本	5G/工业物联网、云储存