人工智能赋能新型工业化深度行（流程工业）暨工业AI成果发布会在宁波成功举办

10月16日，由宁波市经济和信息化局指导，中控技术股份有限公司、国家人工智能应用中试基地（制造领域石化化工方向）、中石化宁波镇海炼化有限公司、万华化学集团股份有限公司联合主办，中国电子技术标准化研究院、中国石油和化学工业联合会智能制造工作委员会、镇海区经济和信息化局、中煤信息技术（北京）有限公司、山东京博控股集团有限公司协办的“定义下一代工业——人工智能赋能新型工业化深度行（流程工业）暨工业AI成果发布会”在宁波召开。来自政府、行业协会、产业链上下游企业及科研院所的千余位嘉宾出席大会，共同探讨工业AI产业化落地路径，见证流程工业智能化升级的最新成果。

工业和信息化部科技司副司长赵超凡在致辞中表示，工信部坚持以应用牵引推动人工智能与实体经济深度融合。“人工智能赋能新型工业化深度行”活动举办两年多来，已成为落实“人工智能+制造”专项行动实施意见的重要抓手。针对流程行业对人工智能可靠性、实时性和闭环控制能力的更高要求，工信部未来将从应用落地、技术攻关、生态建设、安全治理四方面持续发力，推动人工智能在重点行业落地见效。

产业研判：破瓶颈、建要素，中国工业AI迎来规模化拐点

大会期间，中国石油和化学工业联合会党委委员、副会长傅向升、中控技术董事长兼总裁崔山、中国电子技术标准化研究院信息技术研究中心副主任张士宗、36氪研究院院长邹萍联合发布《2026年中国工业AI行业发展研究报告》。

报告显示，在需求、技术、政策的共同驱动下，中国工业AI市场规模预计由2026年的1163亿元增至2030年的3034亿元，技术渗透率已进入加速通道。邹萍在发布环节中指出，数据、技术、成本、认知仍是当前工业AI规模化的主要障碍，破局的关键在于五大核心要素协同——以高质量数据体系为底座，以机理与数据融合为核心，以成本可控的工程化实施为路径，以复合型人才与认知协同为支撑，以场景化适配与闭环验证为落点，打通技术到价值的“最后一公里”，而自主运行是下一代工业形态的趋向。

战略升维：让工业AI从单点工具走向全栈价值

中控技术副总裁、TPT研发负责人吴玉成在报告中指出，AI时代工业真正的变化，不是多了几个AI应用，而是生产运行方式正在被重构。工业AI的使命，不是简单地“辅助人”，而是推动工厂走向更高水平的自主运行。然而，从单点验证走向规模化应用，仍面临能力复用难、价值定义难、行业扩展难等挑战。

面对这些难题，中控技术以TPT工业AI基座平台为核心，将分散的AI能力沉淀为可复用、可组合、可快速交付的通用能力。在此基础上，通过TPT大模型与通用控制系统UCS (Universal Control System) 深度融合，构建自主运行工厂系统AOP (Autonomous Operating Plant)，打通“感知—分析—决策—执行”的完整链路，推动AI从单点应用走向生产运行核心。

围绕工业AI规模化落地，中控技术沿横向复制与纵向扩展两条路径持续推进。横向复制层面，通过复制行业模板，将标杆装置的成熟经验推广至同类装置、更多工厂与企业；纵向扩展，穿透企业应用边界，推动工业AI从单一装置向全流程上下游协同、全厂、基地群及集团延伸。目前，TPT工业AI基座平台与AOP系统已跨行业、跨装置复制至29个细分行业，并在企业内持续拓展应用深度与广度。吴玉成表示，工业AI规模化的本质，不是复制更多项目，而是持续复制能力。中控技术将持续提升流程工业自主运行水平，推动安全、质量、效益与低碳能力提升，力争在“十五五”期间通过规模化推广，实现为行业创造1万亿元经济效益、碳减排1亿吨的目标。

生态聚合：产业合作与数据联盟，重构产业协作网络

工业AI的产业化不是单一企业的技术竞赛，而是需要产业链上下游协同共进的生态工程。大会现场举行了工业人工智能产业链合作签约仪式与工业AI数据联盟签约仪式，推动产业生态伙伴在技术底座、算力基础设施与数据可信流通等关键维度的深度绑定。

工业人工智能产业链合作签约仪式环节，中控技术分别与华为、国家人工智能应用中试基地（制造领域石化化工方向）、阿里云&千问办公举行签约仪式。中控技术将与各方签约伙伴围绕工业AI联合创新与应用落地，以中控技术TPT大模型为牵引，进一步打通算力支撑、数据流通、模型应用、场景验证与成果转化链路，推动工业AI技术在真实化工产线加速落地和规模化复制。

在工业AI数据联盟签约仪式上，中控技术与中石油吉林化工工程有限公司、湖北兴发化工集团股份有限公司、金鼎钢铁集团煤焦化有限公司、山东海科控股有限公司、贵州磷化集团瓮福江山化工有限责任公司、北京达美盛软件股份有限公司正式签约，数据联盟再添重要力量。目前，联盟已汇聚300余家成员单位，覆盖10多个流程行业。

中控技术工业AI数据中心总经理毛俊杰正式发布工业AI数据联盟共建数据集和工业AI数据共享社区（Industry AI Data Hub），标志着中控技术与产业伙伴在数据资源共建、社区平台打造方面迈出重要一步。报告指出，数据是AI的基础，更是工业AI形成可规模化复制能力的关键。共建数据集作为产业共性能力建设的代表性成果，极大推动了数据要素价值化的进程，而共享社区集行业交流、资源共享、评测验证和供需对接于一体，将成为工业AI数据实现可信共享的“根据地”。未来，数据联盟将以真实生产需求为牵引，持续推进高质量数据集共建、工业数据可信共享和场景应用验证，打造支撑工业AI规模化落地的“价值共同体”。

工业AI的价值最终要在产线上接受检验。大会现场，四家流程工业代表企业围绕不同产业、不同应用层级，分享了工业AI进入生产核心环节后的实践成果，以真实价值数据与工厂现场画面，集中展示了工业AI在产线上看得见、摸得着、算得清的价值成效。

工业AI的价值，不止于解决某一个场景的问题，更在于能否沉淀为可闭环、可测量、可复制的整体能力。本次大会集中呈现了流程工业AI落地的实践成果，印证了从单点应用走向整体价值、从技术验证走向规模应用的趋势。