罗振宇在年度演讲中说过一句话：“这一轮 AI 变革，没有任何显性的社会景观。”

没有轰鸣的新设备，没有成片消失的岗位，甚至连工作方式看起来都和以前差不多。但真正的变化，正在系统内部悄然发生。

对流程工业的一线工程师来说，这句话真正危险的地方在于：当你意识不到变化时，变化往往已经在系统里完成了一半。

你依然坐在控制室里，依然盯着熟悉的画面、熟悉的参数，但系统开始引入算法，决策开始被模型提前“预判”。

一线工程师开始感到一种说不清的焦虑：流程工业的规则，可能已经变了。

AI时代呼啸而来，没人能置身事外

如果你是一名操作工程师、工艺工程师，大概率会有这样的感觉：“AI 好像很厉害，但再看看，目前还用不上。”

但问题在于，这个行业已经不这么想了。

从政策层面到产业实践，流程工业正在系统性地拥抱 AI。

“人工智能+”上升为国家战略，以工业应用为切入点的工业大模型正成为赋能新型工业化的新方向；从国际趋势来看，OpenAI在最新《企业AI现状报告》中披露的数据显示，制造业AI的使用率在一年内增长了7倍。

最关键的信号，来自行业最顶端的企业：“AI 应用能力”已被写进大企业的人才标准。万华化学集团董事长在公开场合反复提到一个判断：未来真正稀缺的，不是单一技能的人，而是既懂专业机理、又能理解 AI 的复合型人才。

这句话的潜台词其实非常直接：只“懂工艺”，已经远远不够了。

对一线工程师来说，更现实的风险并不是“明天就被裁”，而是更隐蔽、更残酷的变化：同样的岗位，你能处理的复杂度不再占优势；同样的工况判断，你的响应速度慢于“人+AI”的组合；同样的经验，在系统面前变得不可复制、不可放大。

这已经不是一个“要不要用AI”的技术选择题，而是一个正在逼近的现实问题：当工业体系整体完成能力升级，你的个人能力还剩下多少不可替代性？

AI时代呼啸而来，不率先使用AI工具，注定会被时代甩在身后。

不是不想用，是不敢“把命交给AI”

“AI非常棒。要是能替我去背锅，就更棒了。”

这是一句流传在硅谷的冷笑话；但在流程工业里，它更像是一句不太好笑的现实总结。

在这里，试错成本被放大到极致：一次参数设置不当，可能意味着整批物料报废，直接造成数百万的损失；一次对工况的误判，可能引发重大安全事故，甚至造成人员伤亡。

所以，当AI开始进入工业现场，一线工程师的第一反应并不是兴奋，而是犹豫。

为了更好了解这种犹豫从何而来，我们试着把同一个工业问题，交给不同的通用大模型：“帮我模拟验证一下气化炉模型，在仿真状态下输出稳态工况验证结果。”

得到的回答，看起来都很“专业”。有的模型会给出一套完整的仿真步骤；有的会列出所需参数、建模思路，甚至补充一段“注意事项”。

但站在工程师的角度看，这些回答有一个共同问题：它们都停留在“方法说明”，而不是“现场判断”。

模型会告诉你“可以怎么做”，却无法告诉你：这台气化炉现在的真实状态是什么？当前负荷、历史波动、设备老化，会对结果产生什么影响？

它们基于的是通用知识和文本经验，而不是一台真实设备的时间序列数据。对工程师来说，这种回答最大的问题不是“不对”，而是“没法用”。

▲豆包

▲DeepSeek

▲文心一言

但比“没法用”更危险的，是另一件事——通用模型说不清“为什么”。

这些模型几乎都会给出一个结论，却很少能清楚回答：为什么是这个结果？如果条件变化，会发生什么？风险边界在哪里？

在工业领域，这是致命的。

因为一旦照着建议调整参数，出了问题，模型不会解释，系统不会担责；最终站出来签字、复盘、担责任的，只能是工程师。

你真的敢基于一个“说不清因果、给不出边界”的预测，去动关键参数吗？

当一项技术既不完全懂你的场景，又无法解释它的判断，还要求你付出高昂的学习成本，对一线工程师来说，最理性的选择，往往不是拥抱，而是回避。

这正是今天工程师使用AI的真实困境所在。

为什么万华敢用工业AI

当很多工程师还在犹豫“工业AI到底靠不靠谱”时，流程工业的龙头企业已经开始在真实生产中给出答案：

作为全球化工新材料领域的领军企业，万华化学已在宁波氯碱基地 65万吨烧碱装置上应用中控时间序列大模型 TPT（Time-series Pre-trained Transformer），覆盖3000多个关键点位。

为什么万华敢用？

▲万华化学（宁波）氯碱有限公司

（图片来源：万华化学官网）

这不是一次激进的技术冒险，而是一场基于现实困境与工程理性的审慎决策。

万华宁波氯碱生产基地长期面临着典型的行业难题：装置规模大、点位多；工况波动频繁、参数耦合复杂；人工操作强度高，却仍然难以做到长期平稳运行。

在传统模式下，很多问题并不是“没人会”，而是工程师无法同时盯住这么多变量。

中控TPT落地后，首先降低的，是一线工程师每天面对系统的信息密度。

TPT具备多维度监控能力，在万华宁波氯碱基地实时监控174个阀门状态及154个工艺参数。在海量工业时序数据基础上，TPT通过时间序列建模，在异常尚未显性化之前，识别出趋势性偏移和潜在失稳信号，并智能生成初步处置建议方案。工程师看到的不再是一片“全都要盯”的画面，而是一组已经被提前筛选、排序过的重点风险信号。这让判断本身变得更从容，故障预警准确率大幅提升。

在一些过去高度依赖经验的场景中，这种变化尤其明显。

在过去，工厂离子膜寿命管理更多是一种“经验活”：什么时候该换、能不能再撑一段时间，往往要靠工程师结合趋势、感觉和个人策略来判断。而 TPT 通过持续分析时间序列数据，把膜性能劣化与电耗、运行状态之间的关系清晰地拉了出来，让万华的工程师能够精准进行离子膜寿命预测，预测精度达95%，避免过早更换或性能衰退造成的损失。

更重要的是，TPT的每一次预测、优化、调整和建议，背后都有清晰的数据来源、机理依据和边界条件，整个过程可追溯、可复盘、可验证，避免“决策黑箱”。

我们把同样的问题再问一次TPT：“帮我模拟验证一下气化炉模型，在仿真状态下输出稳态工况验证结果。”和通用大模型不同，TPT 并没有只停留在“文字回答”，而是基于真实设备的时间序列数据，直接构建工艺模型并执行仿真，输出《设备参数信息表》《设备模拟仿真信息表》，工程师还能在过程中查看对应的流程图和计算逻辑。

TPT并不是从“语言能力”出发，它背后是中控三十余年在流程工业领域积累下来的海量数据、行业Know-how和技术积累。从装置运行、控制逻辑到异常工况的处置经验，这些来自真实生产的工业知识，被系统性地融入TPT，形成了独特的“工业专家模型”。

升级后的TPT 2用起来与DeepSeek等大语言模型并无二致。工程师不需要学习复杂算法，也不需要参与模型训练，只需要用自然语言提问，TPT 2就会自动理解并拆解任务，调用 SCOPE五大能力（模拟Simulation, 控制Control，优化Optimization, 预测Prediction, 评估Evaluation）进行处理，生成相应的报告、优化方案，并输出可执行的智能体Agent。

从结果上看，TPT 的应用预计可为万华节省每年上千万元的综合成本，同时也帮助一线工程师摆脱繁琐的重复性劳动（如数据整理、模型调试），聚焦精力于工艺优化、问题攻坚等核心工作，让每一位工程师都能借助TPT的能力，达到专家级的决策水平，全面提高工作效率。

结语

回过头看，这场 AI 进入工业的浪潮，并不是一场“人和机器”的对抗。真正的分水岭，在于：你是否愿意让自己的专业能力，和 AI 形成新的组合。

AI 不会自动淘汰工程师，但它一定会淘汰那些拒绝进化、停留在旧能力结构里的人。当 AI 真正走进控制室，工程师不再只是操作的执行者，而是站在系统之上的判断者。

这才是工业 AI 应该抵达的终点，也是TPT希望与工程师共同完成的事情。

目前，TPT已在石化、化工、能源电力、油气、冶金、建材等行业成功落地百余个项目。为赋能更多工程师探索AI落地路径，TPT现已开放免费体验通道，助一线工程师解决工厂难题，提高决策效率。

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