工业智能化已步入“自主运行”的新赛道。这不仅仅是技术的迭代，更是生产范式的根本转型。自主运行工厂（Autonomous Operating Plant，AOP）系统，为此提供了清晰的实现路径。
其底层架构依托两大核心：一是作为决策中心的时序大模型TPT，二是作为控制终端的通用系统UCS。TPT如同工厂的“智慧大脑”，负责思考与指挥；UCS则如同“执行躯干”，负责精准行动。二者的结合，确保了从设备运行认知、状态评估、自主决策到执行操作命令的全流程自主闭环。
一、AOP：已落地的工业智能化范式
简单来说，AOP 的核心是让生产装置具备自主“识别 - 评估 - 决策 - 执行” 的全闭环能力，成为能独立思考、自主行动的“智能体”，在人工少干预的情况下，达到少报警、少波动、全局优的目标。
理解AOP，就是洞悉AI时代下工业的智能化升级空间和转型范式：就像从“绿皮火车” 到 “高铁”，工业在自动化时期依赖固定路线和人工操控，智能化时代则具备智能调度、高效协同的自主能力。
在湖北宜昌兴发集团旗下的湖北兴瑞硅材料有限公司，AOP 已成为名副其实的 “第81号数字员工”。它通过接管工艺装置的全流程运行，让原本260人的工厂精简至80人，总监控点数突破15000点，却实现了生产参数的精准稳定控制。
与中控技术合作的另外一家湖北某大型化工厂，利用TPT与UCS的融合架构，重点围绕复杂耦合和多变工况下的自适应控制、异常风险自动识别与干预、阶段性路径优化等核心难题，让关键环节操作频次下降99.5%以上。
还有宁夏某能源企业、内蒙古某化工企业......在众多工厂实现自主化转型的背后，都是TPT+UCS为工业自主运行提供的可信、可落地路径。
二、TPT+UCS：AOP的“智慧大脑”与“执行躯干”
AOP 的落地，离不开“脑”和“手”的协同发力。时间序列大模型TPT + 通用控制系统UCS ”作为其核心产品，不是单一产品的叠加，而是为流程工业打造的“AI + 控制” 落地模板。
展开全文1.时间序列大模型TPT
TPT 作为“智慧大脑”，承担着识别、决策和下达指令的核心作用，是 AOP能够 “自主思考” 的关键。
● 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的实力，能从海量实时数据中捕捉参数的细微波动、识别风险、精准定位异常根因并自主寻优，避免通用 AI 的 “机器幻觉”，比人工分析更精准高效。
它总体以SCOPE能力（模拟、控制、优化、预测、评估）解决流程工业生产的各类核心需求，决策过程可解释、可追溯、可信赖。
● 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。
● 生成智能体（Agent）落地执行：TPT支持将方案工作流封装成智能体（Agent），并链接UCS下达指令至控制终端，决策得以闭环执行。
其中，智能体以离线/实时两种模式快速复制迁移到多装置、多场景；用户可以将多个能力的智能体自由组合，打造工厂的专属应用。
2.通用控制系统UCS
UCS 通用控制系统作为AOP的“ 执行躯干”，相当于让AOP拥有了“神经中枢系统”，彻底打破了传统控制系统的硬件枷锁。
● 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”，通过软件升级来快速扩展功能，彻底摆脱了传统 DCS 依赖特定硬件卡件的束缚。
它使控制系统从“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了一套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。
TPT 与 UCS 的深度融合，解决了过去工业 AI 集成复杂、决策不可信、难闭环执行等痛点，让 AOP 从概念走向落地，成为工业“自主化”运行的核心范式。
三、产业生态共建：行业标准逐步建立
AOP的规模化落地，同样离不开开放的产业生态：在标准层面，中控技术已牵头制定《通用控制系统设计规范》团体标准。
在数据生态层面，联合130余家行业头部企业、设计院、服务商组建工业 AI 数据联盟（DAIA），致力于打破 “数据不动、协同不足” 的行业困局，构建安全、可信的工业数据共享与价值转化机制，为更多工业AI模型提供更丰富的“养分”，也为行业规模化发展筑牢根基。
作为工业自主运行的核心范式，AOP的本质是让 AI 真正扎根工业场景、让数据深度服务生产、让智能化更易落地。
四、总结
从规模化落地到产业化协同，未来，AOP代表的不仅是一项技术方案，更是整个流程工业面向高质量、可持续发展的共同选择。
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