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中控技术褚健:工业AI已过商业化验证,拟培养万名用户工程师

更新 2026-11-14每日经济新闻正文 1826字阅读约 6分钟1 张图片

每经记者:张韵    每经编辑:魏文艺

“未来5到10年,流程工业会逐步从自动控制走向自主运行。”11月13日,在2026年上海证券交易所国际投资者大会上,中控技术(SH688777,股价58.66元,市值464.11亿元)创始人褚健发表了《从中国制造到中国智造》的主题演讲。

在流程工业领域,中国智造形成全球竞争力的标志是什么?会后,褚健在接受《每日经济新闻》记者(以下简称“每经记者”)采访时表示,中国的工业应用型软件将在AI(人工智能)时代跟踪甚至超越国际一流水平,中国制造业规模大、机会多是形成全球竞争力的关键,已有越来越多投资者相信工业AI能解决生产制造中的实际问题。

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褚健在2026年上海证券交易所国际投资者大会上发表演讲 图片来源:每经记者 张韵 摄

工业AI需求爆发式增长,交付人手告急

从打破国外工控巨头垄断,到全面All in(全力投入)工业AI,中控技术正走在自动化向数智化转型的时代浪潮中。作为国内流程工业自动化的拓荒者,褚健认为,AI在推动制造业高质量发展上机会很多。

面对工业AI商业化进程的追问,褚健透露,中控技术的TPT时序大模型已在数十个行业、数百个场景中实现应用,涵盖安全、质量、效益和低碳等用户核心关切,工业AI已经跨过了初步的商业化验证阶段,正走向大规模推广。

“一年前我就提出来,希望有几百个工程师能去现场交付,但当时重视不够。而现在的局面是,市场需求呈指数级爆发,有太多制造企业迫切转型。”褚健坦言,市场在逻辑上已经认可工业AI的方向,而目标达成仍要靠实际交付和效果来验证。

随着市场需求的爆发式增长,中控技术面临着交付人手不足的瓶颈。为此,公司正大力推行“用户工程师”计划,目标是培养1万名懂业务、懂技术的用户侧工程师(FDE),使其能够利用中控提供的工具自行解决现场问题。

在褚健看来,用户比厂商更懂自己的痛点,工业AI的部署不同于安装手机App(应用程序),需要深入理解工艺瓶颈,培养FDE工程师不仅提高了效率,也增强了用户黏性,形成了良性互动的生态闭环。

2025年8月,公司将时序大模型迭代至TPT2.0,该模型可实时根据温度、压力等参数变化预判未来趋势。为解决模型泛化能力问题,中控技术建立了工业数据联盟,利用真实生产数据训练模型。褚健表示,流程工业虽场景万千,但遵循能量平衡和物料平衡的基本规律,这为模型的泛化提供了理论基础。目前,该模型主要应用于化工、炼油、煤化工等流程工业领域,暂不涉及如服装、汽车组装等离散制造场景。

出海坚持“高质量”原则,拒绝低价竞争

2026年前三季度,中控技术的工业AI收入达6.19亿元,实现规模放量。褚健借鉴汽车自动驾驶L1至L5分级标准,类比工业自主运行的成熟阶段,他表示,目前部分项目已达到L3级别,即在大多数常规工况下,系统可由AI接管,人工无需频繁介入,仅在异常情况下进行干预。

褚健强调,工业自主运行的核心价值并非单纯“减人”,而是通过降低人为操作失误,使安全事故率趋近于零,同时大幅提升产品质量和生产效益。例如,通过AI优化工艺参数,可将普通产品转化为高附加值的高端产品,实现从“中低端”向“高端”制造的跃升。这种由技术驱动的效率提升,正是国家所倡导的“新质生产力”的具体体现。

在谈及中国智造如何形成全球影响力时,褚健认为,人工智能正在深刻改变工业软件的底层逻辑。传统工业软件领域,中国与发达国家存在较大差距,但在AI时代,这一差距有望被抹平甚至反超。

“相当多的软件会被AI替代,我们有机会利用AI技术实现从跟踪到超越的跨越。”褚健告诉每经记者,中国庞大的制造业规模为AI技术的落地提供了丰富的应用场景和数据土壤,这使得中国在未来全球工业智能竞争中具备极强的核心竞争力。

对于海外市场拓展,褚健指出,过去30多年,中控技术在中国市场与跨国公司同台竞技,已在产品性能、稳定性和可靠性上具备同等甚至更优的竞争力。未来3年至5年,中控技术的出海将坚持“高性能、高质量、先进技术”原则,拒绝低价竞争,进入全球头部企业的供应商名单,通过解决实际痛点赢得国际客户的信任。

面对国际投资者的关注,褚健表示,越来越多的外资机构开始认可工业AI在降本增效方面的实际价值。尽管工业领域对AI的认知扩散速度慢于消费领域,但随着成功案例的积累以及行业降本、提质、增效和安全的诉求日益凸显,企业对AI技术的需求呈现迫切态势。

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