开启L3 级自动驾驶，将双手轻放方向盘，系统即可自动跟车避障；L4 级无人出租车穿梭城市，不用司机也能把乘客安全送达。这种自动化水平不止发生在出行场景，在工业圈，中控技术打造的自主运行工厂（Autonomous Operating Plant，AOP）系统，也宣布对标上了L3/L4级“自动驾驶”水平，工业开始从“人控”向“自主运行”全面进化。

作为天天与 DCS、PLC、传感器打交道的工业人，你一定深有体会：传统的自动化软硬件难以应对复杂工业需求 ——随时盯盘生怕错过报警、设备异常连夜“救火”、参数优化全靠经验试错……工厂自主运行系统的出现让我们看到了“自动驾驶”曙光。

一、什么是自主运行工厂系统AOP？

AOP以时间序列大模型TPT和通用控制系统UCS为核心，分别作为自主运行工厂的“智慧大脑”与“执行躯干”，构建了完整的“感知-识别-决策-执行”闭环，让工厂具备自主思考和行动的能力，覆盖工业生产运行的全流程。

从它的自主化运行程度来看，不能简单用一句“机器替代人工作”来总结，这是一场工厂运行模式的转变。

为了更好的理解 AOP，可以先厘清工业自动化技术的四个层次：“识别（趋势分析与根因定位）-评估（基于识别结果和多优化目标形成专业判断）-决策（策略对应生成）-执行（指令落地）”，它们的协同深度和闭环程度决定了工业系统的自主化升级路径：从 “人决策、系统执行” 的传统自动化，进阶“系统自主完成”全流程闭环，达到少操作、少报警、少波动的目标。

01 时间序列大模型（TPT）：自主运行工厂的“智慧大脑”

在工厂运行过程中产生的海量数据是带时序属性的“硬骨头”，温度、压力的毫秒级波动都可能影响生产，通用 AI 搞不懂工艺机理，容易出现“机器幻觉”。所以需要工业大模型TPT去解读时序数据、理解工艺规律、快速适配各类工业场景，实现决策的精准下达：

• 专为流程工业核心需求打造：TPT基于时序混合专家模型（MoE），融合中控 30余年的工业知识和机理沉淀，具有多模态数据分析与优化计算实力，能从海量实时数据中捕捉参数的细微波动识别风险；结合工艺约束和目标，对异常工况进行归因分析并生成最优调整策略，比人工分析更精准高效。总体来说，其能力包括模拟、控制、优化、预测、评估，覆盖流程工业生产的各类核心需求。

• 决策精准生成、方案可落地：TPT作为一个工业解决方案和智能体（Agent）生成平台，当用户在生产过程中遇到任何问题，只需通过自然语言提问，再补充少量现场数据，就能精准调用其背后的混合专家模型（MoE），快速输出包含参数调整、执行步骤、预期效益的可落地方案，决策过程“可解释、可追溯、可信赖”，且支持生成智能体（Agent）参与决策的闭环执行。比如问：“如果要降低氯碱装置电解工序电耗该如何操作？”TPT就能给出具体的影响因素分析、调整范围、预期效益、优化建议等，不用再靠人工经验试错。

• 泛化能力强：经少量微调就能适配多场景和多装置，不用为单独建模，降低落地难度并且减少工程师的学习成本。

02 通用控制系统（UCS）：自主运行工厂的“执行躯干”

• 区别于传统控制系统，UCS 采用全数字化、云边一体架构，实现“软件定义硬件”：通过软件升级快速扩展功能，彻底摆脱了传统 DCS 依赖特定硬件卡件的束缚。

• 完成终端的自主调控，使控制系统从一个“被动执行指令”的工具，升级为一个“主动优化决策”的智能平台，这为实现真正的自主运行工厂奠定了核心基础。

• 在建设成本上，UCS 实现了生产全流程优化，使机柜空间减少 90%，线缆用量减少 80%，工程交付周期缩短 50%，如湖北兴发将 5 套工艺生产装置的管控集中到一套UCS中，实现统一监控。

• 在拓展泛化能力上，UCS 集成了强大算力和原生 AI 能力，可以直接加载 TPT的智能模型，协同其“智慧大脑，共同实现自主运行“识别-评估-决策-执行”的全流程闭环。

二、应用AOP后，工厂自主化运行能达到什么“段位”？

如果参考汽车自动驾驶的分级逻辑，应用AOP后，工厂自主运行程度可达到L3（有条件自动驾驶：在特定设计运行条件下，系统可完全接管动态驾驶任务，允许驾驶员脱手、脱眼），或L4级别（高度自动驾驶：在限定区域和条件下系统可完全自主驾驶，驾驶员可以“脱脑”）：

• 有条件自主运行：AOP系统能自主完成数据采集、异常识别、策略生成，比如自动预警设备故障并给出处置方案；如遇复杂工况，可以人工评估确认后执行。这相当于给车间配了个“数字员工”，帮你盯盘面、析数据，不用再时刻紧绷神经。

  兴发集团的AOP改造成果就很有代表性：改造前 5 套装置依赖多套异源 DCS，人均监控 I/O 点仅 500 点，非计划停机频繁；通过 AOP 的体系化部署，UCS 整合全流程控制，TPT 实现核心装置的自主运行，最终人均监控 I/O 点提升至 2000 点，生产波动降低 30%，非计划停机减少 80%。用一套自主运行系统实现主动感知异常、智能分析决策、执行精准调控，这种全流程自主闭环的“自动驾驶”模式让工厂定员从260人减至80人，员工得以转向价值更高的分析与管理岗位。

• 高度自主运行：在大多数场景下实现“无人干预闭环”，从工艺优化、故障处置到多装置协同，系统都能独立完成，仅极端工况需人工介入。这就像工厂自己有了 “自主思考的能力”，适合新建工厂或自动化基础较好的企业，实现 “黑灯运行”“无人值守”。

  与中控技术合作的湖北某大型化工厂，同样利用TPT与UCS的融合架构攻克生产过程中的核心难题，涉及复杂耦合和变工况下的自适应控制、仪表或设备异常时的风险快速识别与自动干预、稳定运行阶段的路径规划与效益优化、多工艺路径下的加工方案自主切换等，让关键环节操作频次下降99.5%以上。

三、驾驭“新工具”：工业人的AI时代生存指南

工业智能化浪潮从未停止，当 AOP 推动工厂迈向“自动驾驶”，工控人的核心竞争力不再是盯盘更久、调阀更快，而是 “懂工艺、会提问、善协同” 的跨域能力。

• 角色转型：从“工程师” 到 “AI训练师”

• 技能升级：解锁工业AI的提问逻辑，玩转工业智能体（TPT目前已实现用“一句话”即可输出解决方案、生成智能体Agent，且做到了移动版、网页版无界协同）

• 心态准备：拥抱 “人机协同” 的新常态

未来，最稀缺的工业人不是 “操作最熟练的老手”，而是 “既懂工业现场，又懂智能系统” 的跨域专家 —— 他们能把工艺经验转化为 AI 规则，能把实际问题转化为系统可执行的指令，能在人机协同中找到自己的核心定位。

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