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中控创始人褚健教授。

走出象牙塔(ta)30年(nian)

《财经智库》：您被(bei)人们称为“中国自(zi)动化产业第一人”，上世纪80年(nian)代末(mo)，您就参与了中国早期工业控制(zhi)系统DCS（Distributed Control System）的研(yan)发，而当时国内技术环境和资源相对有限。作为开拓者，是什(shi)么促使您坚持走上工业自(zi)动化的道路？是否与您的日本留(liu)学经历有关(guan)？

褚健：我不是什(shi)么第一人，不妥。相对而言，可能有点故事而已。事实上，在自(zi)动化领域方面(mian)，起步的时候我并未有意要推动产业化进程，而是在各种(zhong)因素的影响下促成了产业化这件事。首先，在20世纪80年(nian)代末(mo)90年(nian)代初，中国正处于(yu)社会转型的关(guan)键时期，国家高度重视并大力推动大学科研(yan)成果(guo)的转化应用。在此背景下，原国家计划委(wei)员会（后(hou)更(geng)名为国家发展和改革委(wei)员会）在浙江(jiang)大学设立了工业自(zi)动化国家工程研(yan)究中心，鼓励构建(jian)一条从研(yan)究到产业的通道。在这一政策感召下，我坚定(ding)地做了这件事，尽管当时对很多事情不甚了解(jie)，但我内心觉(jue)得这个方向非常正确。

日本留(liu)学的经历对我影响很大。在1986年(nian)至1989年(nian)期间，我在日本深入参观、走访了日本的多家企业和研(yan)究机构，包括新日铁、川崎重工、松下电器等，这些企业的自(zi)动化程度非常高，在偌大的车(che)间里(li)几乎看不到人。其中在参观松下电器位于(yu)大阪的中央研(yan)究院的过程中，我更(geng)是目睹了机械手精准地夹取并煎制(zhi)鸡蛋的精湛技艺。当时我深感震撼，因为机械手抓取鸡蛋的过程中，稍一用力鸡蛋会破，而力量不足鸡蛋就会掉(diao)，这对于(yu)机械手的控制(zhi)要求非常高。虽然今天看来或许并不稀奇，但在当时却代表了极高的技术水平。这些景象强化了我的认(ren)知，我认(ren)为所有的工业企业，离开了自(zi)动化就无法实现现代化。所以，回国之后(hou)，我便承担起了推动科研(yan)成果(guo)转化的重任。但当时的我对于(yu)技术、产品以及市场都知之甚少，这无疑为产业化之路增添了许多挑战(zhan)与困(kun)难。但正是这些挑战(zhan)与困(kun)难，也让我更(geng)加坚定(ding)了在自(zi)动化领域深耕细作的决心。

《财经智库》：当时遇到的最大困(kun)难和瓶颈是什(shi)么？

褚健：我所面(mian)临(lin)的难题并非单纯的对技术不了解(jie)，而是对系统性技术的陌生。在学校期间，研(yan)究的重心多聚焦于(yu)某一技术点上的突破，这些研(yan)究或许已达到前沿水平，但要将之转化为产品级的技术创新，却需要实现从点到面(mian)的系统性跨越，这与撰(zhuan)写学术论文的差别很大。初涉(she)此领域，有很多事情我并不熟悉，但我却明白，要将一项技术理(li)念转化为市场所需的产品远非易事。市场所渴(ke)求的并非单纯的样机、科研(yan)成果(guo)或学术论文，而是能够切实解(jie)决问题的方案或手段。

彼时，中国刚(gang)刚(gang)改革开放(fang)，国外的产品大量涌(yong)入，但若大家的产品明显比国外的差，用户一定(ding)不愿意用国产的产品。譬如(ru)大家一开始就研(yan)发了当时最复杂也是最重要的工业控制(zhi)系统DCS，对于(yu)石油化工这样的流程工业企业，一旦控制(zhi)系统出问题，则导致停工停产，甚至出现重大事故，所以没有一家企业愿意接(jie)受相信并采用大家的DCS。DCS不同于(yu)其他普通产品——进口(kou)的电饭锅和国产的电饭锅，两者都能使用，不会出现大问题，而DCS一旦出问题，就会影响生产。既然下决心要创办一个企业，又想做点有意义、有价值的事，肯定(ding)要学习，学习如(ru)何开发一款好产品，学习如(ru)何管理(li)一家企业，如(ru)何鼓励一个团(tuan)队，如(ru)何去营销(xiao)，如(ru)何去说服(fu)客户??有了目标，就有希翼。

大家的服(fu)务对象涉(she)及炼油、化工、电力、造纸以及制(zhi)药(yao)等行业的生产过程，全都用到自(zi)动化。这些行业企业一年(nian)365天、每天24小(xiao)时不间断地运行，就像电不能停一样。如(ru)此严苛的运行环境，对控制(zhi)系统的可靠性提出了极高的要求。打个比方，如(ru)果(guo)说人的大脑是一个控制(zhi)器，那么大脑必须有逻辑判断，而对于(yu)一家企业来说，其控制(zhi)系统就犹如(ru)大脑。

中控创始人褚健与《财经智库》对话(hua)。

《财经智库》：这也就是为什(shi)么您经常将工业控制(zhi)系统称之为“工业大脑”。

褚健：在没有控制(zhi)系统之前，由于(yu)生产规模较小(xiao)，各项操(cao)作依靠人工完成；然而，随着(zhe)生产复杂性的提升，机器控制(zhi)成为不可或缺的替代方案，这就是大家现在用的计算(suan)机、芯片、App以及众多通信技术（ICT）。之所以把DCS比喻成工业大脑，是因为它(ta)已经具备了“大脑”的基本属性，并需要大量的常识储备。这些常识就是AI技术。AI技术在工业大脑里(li)已经开始发挥作用，能够实现对整个工厂更(geng)准确的控制(zhi)。这一变革性进展极大地削弱了工程师在传统生产流程中的重要性，以往需要众多不同专业背景的工程师协同工作的任务，如(ru)今仅凭一个集成AI的系统即可高效完成，甚至能胜任许多工程师难以单独解(jie)决的复杂任务。我和我的团(tuan)队正积(ji)极地推动这一领域的发展。

《财经智库》：让中控成为流程工业的“工业大脑”是您的追求。去年(nian)，正好是中控30年(nian)，您将此分成三个阶段：第一个十(shi)年(nian)要解(jie)决生存问题；第二个十(shi)年(nian)参与竞争(zheng)，也就是跟国际一流企业竞争(zheng)高端的国内市场；第三个十(shi)年(nian)，解(jie)决市场占有率问题。您还说，最重要的贡献就是完成了一个工业控制(zhi)体(ti)系的国产化。1975年(nian)美国Honeywell研(yan)制(zhi)成功TDC2000，世界(jie)意义上的现代工业控制(zhi)系统（DCS）诞生；同年(nian)，日本横河电机也推出了自(zi)己的第一款DCS产品；1981年(nian)，一批外资企业开始进入中国。您能否先容一下中控这30年(nian)经历的关(guan)键节点？

褚健：确实，流程工业的控制(zhi)系统从上世纪80年(nian)代开始就被(bei)大型跨国企业所垄断。中控首先要解(jie)决生存问题。在此基础上，与一流的跨国企业进行竞争(zheng)，然后(hou)在竞争(zheng)中学习并超越。目前中控有超过3.2万家客户，具有大量的数据积(ji)淀和实践案例，未来我希翼中控的客户数量可以很快(kuai)达到5万这个数字。

中控科技园全景。摄影/刘(liu)维(wei)航

今年(nian)是中控第四个十(shi)年(nian)的起始年(nian)，大家希翼在未来的十(shi)年(nian)里(li)，中控能够依托于(yu)对工业Know-how的理(li)解(jie)以及在流程行业的独特优势，在全球(qiu)竞争(zheng)的基础上加强工业AI能力，并在工业AI方面(mian)成为全球(qiu)领先的企业，这是大家的目标。30余年(nian)来，大家开始是个小(xiao)舢舨(ban)，先在游泳池学游泳，然后(hou)在钱塘江(jiang)游泳，尽管游不到江(jiang)口(kou)，但毕竟可以靠岸；后(hou)来成为一条大船，游到了杭(hang)州湾出海(hai)口(kou)，未来，大家希翼中控成为一个舰队，游向更(geng)广阔的大海(hai)。

2007年(nian)对中控而言是一个标志性的年(nian)份。那一年(nian)，中控获得了中国石化武(wu)汉分企业500万吨“油品质量升级炼油改造工程”的项目合同（如(ru)今已是2000万吨炼油规模），包括四套主装置：500万吨/年(nian)常减压，190万吨/年(nian)煤、汽柴油加氢精制(zhi)，120万吨/年(nian)延迟焦化和6万吨/年(nian)硫磺回收。这个项目非常成功，标志着(zhe)国产DCS首次进入500万吨级炼油核(he)心主装置，也标志着(zhe)高端市场核(he)心主装置DCS被(bei)跨国企业垄断的时代结束了。中控从原来只做小(xiao)项目到承接(jie)大型项目主装置，从500万吨炼油到千(qian)万吨炼油、百万吨乙烯及整个炼化一体(ti)化，这意味着(zhe)中控从原来很小(xiao)的市场占有率，到逐步有能力竞争(zheng)再到领先。只有拥有这样重大项目的业绩(ji)，中控才能保证在未来市场竞争(zheng)中不被(bei)跨国企业压垮。

《财经智库》：从之前的小(xiao)项目到500万吨炼油、千(qian)万吨炼油的大项目，中控2023年(nian)DCS国内市场占有率已达37.8%，其中化工领域占有率是56.3%。目前，中控的DCS在国内的占比已经很高了，是否已到天花板？

褚健：比如(ru)DCS在中国的市场规模是120亿元左右，如(ru)果(guo)纯粹从DCS市场规模角(jiao)度来讲，肯定(ding)是有天花板的；但从自(zi)动化、数字化、智能化的角(jiao)度来讲，还看不到天花板。现在用户最关(guan)注(zhu)的，比如(ru)节能、安全、降本等痛点，未来中控有可能面(mian)临(lin)的天花板很高很高，不是几百亿元，而是几千(qian)亿元。理(li)论上讲，目前在中控的战(zhan)略转型阶段，面(mian)向的市场大概是500亿元到1000亿元的环境，预期的市场前景将会更(geng)大。大家要做的，最终是全方位地帮助用户解(jie)决困(kun)难和问题，而不仅仅是推销(xiao)一款产品。

《财经智库》：把格局(ju)打开，目标锁定(ding)安全、质量、成本、绿色，似乎就不存在天花板了。中控一直(zhi)根植于(yu)制(zhi)造业，传统制(zhi)造业从自(zi)动化、数字化到智能化这个过程中，怎样才能更(geng)好地实现这个途径？

褚健：第一，必须把产品体(ti)系和服(fu)务模式做好；第二，这个服(fu)务模式有尽可能大的覆盖面(mian)；第三，要有很多典型的成功案例；第四，广而告之。目前，中控在全国647个化工园区及沙特、泰国、哈萨克斯坦等国家设立了近200家5S店，覆盖全球(qiu)3.2万多家用户，并通过5S店把先进的创新成果(guo)、产品技术、解(jie)决方案及应用效果(guo)传递给企业，让企业愿意尝试，并为企业带来实实在在的效果(guo)，这才能赢(ying)得企业信任。未来中国的经济(ji)，特别是在原材料(liao)工业领域，竞争(zheng)还会非常激烈，企业要在竞争(zheng)中活下来，主要途径就是全面(mian)消除安全事故、提高产品质量、降低各项成本，并朝着(zhe)智能化、绿色化发展方向发展，这就是中控要干的事。

中控创始人褚健与《财经智库》对话(hua)。

内驱力：持续迭代

《财经智库》：您始终强调工业App的重要性，并认(ren)为智能制(zhi)造是App驱动的工业革命，为什(shi)么？

褚健：控制(zhi)系统就是人的大脑，仅有智商不够，还需要常识，而工业领域所指的“常识”是构建(jian)App的基础。App不仅是各种(zhong)机器设备实现智能化的关(guan)键，更(geng)是产品设计、生产控制(zhi)、能源管理(li)、安全管理(li)、质量管理(li)等的主要工具。从工业3.0到工业4.0，包括正在来临(lin)的工业5.0，是从工业自(zi)动化到工业智能化，再到工业可持续发展的进化过程，也是传统制(zhi)造向新型工业化、新质制(zhi)造的进化过程，其中数字化转型是基础，也就是App与材料(liao)设备、工艺流程、数实融合的过程。在工业领域，尤(you)其是在流程行业的转型过程中，包括数字化转型、AI应用、供应链韧性、可持续发展等都与App密切相关(guan)。在过去30年(nian)，中控始终围绕行业需求，加快(kuai)发展工业App，已建(jian)立了丰富的产品线并自(zi)主研(yan)发出一批核(he)心工业App，形(xing)成了较为完善的工业App产品谱系。我始终认(ren)为，推进智能制(zhi)造，关(guan)键在于(yu)工业App，智能制(zhi)造是App驱动的工业革命。

《财经智库》：然而，中控最初的优势在于(yu)硬(ying)件。

褚健：最初，中控肯定(ding)什(shi)么优势都没有，但优势是逐步建(jian)立起来的。我所指的优势不是指市场占有率，而是中控如(ru)何能够把现在保有的3.2万多家用户和未来可能达到的5万家用户服(fu)务好，让用户能够在安全、质量、成本、绿色的核(he)心需求上得到大幅度提升；如(ru)何把大家的技术经验和积(ji)累的案例常识与用户的需求结合在一起，通过AI的运用，帮助用户创造价值。可以说，中控不是一个DCS企业，也不是一个自(zi)动化企业，而是一个工业AI企业。

《财经智库》：您提出了“1+2+N”智能工厂新架构，即构建(jian)“智能工厂”的概念，但您同时强调这不是一个简单的概念，而是一种(zhong)可行的模式，先进的技术和产品，以及一种(zhong)可能解(jie)决的方案。

褚健：“1+2+N”，就是一个工厂操(cao)作系统+两个自(zi)动化（生产过程自(zi)动化PA和企业运营自(zi)动化BA）+N个工业APPs。大家听取了很多企业领导的意见，包括央企、跨国企业还有中小(xiao)企业，他们都认(ren)可中控的框架。“1+2+N”不是一个概念，而是融合了很多技术、产品和解(jie)决方案的体(ti)系，能够全面(mian)覆盖从生产线到管理(li)线的自(zi)动化需求。它(ta)不仅是中控产品技术和关(guan)键能力的高度凝练，更(geng)是中控为广大行业客户数字化转型、智能化发展所描绘(hui)的蓝图。需要强调的是，这并不意味着(zhe)中控仅靠一己之力就能包打天下，大家需要打造一个开放(fang)合作的生态系统。诚然，在某些领域，企业间的竞争(zheng)或许难以避免(mian)，但更(geng)为普遍且(qie)重要的是合作的可能性。过往十(shi)数年(nian)间，移(yi)动互联网生态的蓬勃(bo)发展已充分验证了这一点。未来在工业领域里(li)，完全有可能复制(zhi)类似的生态合作模式，对此，我充满信心，并已经看到了希翼。

《财经智库》：中控构建(jian)工业操(cao)作系统实现智能工厂和智能制(zhi)造的跨越（打通5T，形(xing)成生态），其愿景非常宏大，是不是也意味着(zhe)跟外部科技合作的可能性？毕竟，完全依靠自(zi)身力量完成一切是不现实的，在这些方面(mian)，优势和短板又有哪些？

褚健：这基于(yu)一系列基本的前提和基础。首先，是否认(ren)同工业3.0到工业4.0的转变？是否认(ren)同自(zi)动化到数字化、智能化的转型？是否认(ren)同没有哪家企业能够包打天下？这就是合作的共识和基础。同时，工业企业最需要什(shi)么？现在市场上遇到很多困(kun)惑和迥异的观念，不同的解(jie)决方案可能造成混淆甚至混乱(luan)。比如(ru)什(shi)么叫智能工厂？什(shi)么叫智能制(zhi)造？什(shi)么是工业互联网，概念很多。不能为数字化而数字化，关(guan)键是要有能力为企业降低成本、提高效率。因此，强化自(zi)身能力、找到解(jie)决方案，就要有核(he)心的技术和产品，并得到用户和合作伙伴(ban)的认(ren)可。

至于(yu)短板，对于(yu)中控来说，目前一些技术方面(mian)确实有所缺失，比如(ru)工艺技术。化工领域的专家往往不具备计算(suan)机背景，而自(zi)动化领域的专家虽对反应器有所了解(jie)，却可能缺乏(fa)化工与计算(suan)机常识。以PDH（丙(bing)烷脱氢）为例，如(ru)何能够了解(jie)它(ta)的工艺，使其产量更(geng)大、质量更(geng)好、能耗更(geng)低？大家需要实现5T（自(zi)动化技术、信息技术、工艺技术、运营技术、设备技术）的深度融合。

当然，自(zi)动化的发展已今非昔比。过去所学的现代控制(zhi)理(li)论的状态方程、线性控制(zhi)、非线性控制(zhi)等，如(ru)今是否依然成立？通过“AI+5T”，或许会产生完全不同的新技术。传统的控制(zhi)理(li)论和AI之间到底是竞争(zheng)关(guan)系还是合作关(guan)系？这需要大家深入研(yan)究、积(ji)极探索。如(ru)果(guo)能够成为一个5T综(zong)合领域的专家，通过专业常识、数据与AI技术，或许能够帮助人类解(jie)决更(geng)现实的问题。

中控创始人褚健与《财经智库》对话(hua)。

《财经智库》：前不久，您提出通过工业AI解(jie)决智能工厂行业痛点。8月12日《财经智库》来中控调研(yan)，你们正在做大模型的突破，为什(shi)么中控坚定(ding)选择了投入AI技术？从研(yan)发到实际应用，中控如(ru)何确保AI的投入不会成为一场高风险的冒(mao)险，而是成为推动持续创新的动力？

褚健：ChatGPT的横空出世令我深感震撼，这让生成式AI和未来的通用AI变成了可能。对于(yu)工业领域而言，它(ta)就像把很多前辈的智慧与广泛的常识体(ti)系浓缩于(yu)一体(ti)。正如(ru)爱(ai)因斯坦之前的时代，牛顿力学被(bei)视为颠扑(pu)不破的真理(li)，直(zhi)至微观粒子(zi)层(ceng)面(mian)的探索才催生了量子(zi)力学的诞生。在此之前，大家所学皆源自(zi)书本，经由科学验证与实验证实，这与ChatGPT所展现的学习与生成过程颇为相似。这种(zhong)技术发展，在工业领域虽然不能精确地解(jie)决所有问题，但它(ta)无疑揭示了技术发展的新趋势。

我认(ren)为，随着(zhe)AIGC（人工智能生成内容）技术的兴起，AI已迈入了一个全新的发展阶段。去年(nian)，我曾向企业全员提出，所有中控人都要学会用AI工具，所有中控的产品都应该(gai)有AI能力，当然最重要的是有能力开发完全基于(yu)AI的产品，大家的流程工业时序大模型TPT就是这个方向。在这方面(mian)，中控会加大力度，也许是“All in”。

《财经智库》：人工智能在制(zhi)造业中正在发生作用，但在流程工业中，AI的应用似乎进展较为缓慢，是因为流程工业更(geng)带有它(ta)的复杂性，难度更(geng)大？

褚健：您指的是离散制(zhi)造业，这方面(mian)应用可能更(geng)多的是质检，而质检主要是基于(yu)图像处理(li)的，与AIGC并无直(zhi)接(jie)关(guan)联。比较而言，我觉(jue)得流程工业比离散制(zhi)造业在AI应用方面(mian)具有更(geng)为显著的优势与潜力。为什(shi)么？因为流程工业拥有海(hai)量的数据资源，而离散工业的数据相对不完整，也就是说离散行业经过清洗、处理(li)后(hou)的有效数据可能远远不如(ru)流程行业。这使得流程行业在数据资源上占据了显著优势。

化工过程最大的特点是“三传一反”。“三传”是传热、传质、传力，即热量、质量、动力的传递；“一反”是指化学反应。这是工程学科中的经典理(li)论。而化工装置无外乎反应器、分离塔(ta)，这些装置在运行过程中产生的大量数据，能够真实反映其特性。值得注(zhu)意的是，化工过程并非Pure chemistry（纯化学反应），因为自(zi)然界(jie)没有纯的东(dong)西。反应物(wu)料(liao)中往往含有杂质，因此，当不同的原料(liao)进入化工装置，经过“三传一反”，结合数据，出来的东(dong)西应该(gai)是什(shi)么、应该(gai)怎么变，其实是有机理(li)存在的。正因为不是纯物(wu)质，反而有文章可做。

《财经智库》：您的意思是说，在AI的应用方面(mian)，流程工业比离散工业更(geng)有空间。您刚(gang)才提到中控有超过3.2万家用户，您也说过Data is food of AI（数据是人工智能的食粮）。在未来的发展过程中，除了数量上的增长，您怎么看数据质量和深度对工业AI发展的影响？中控从化工领域入手，对于(yu)不同行业、不同工艺流程用户数据的差异性，如(ru)何实现数据驱动的个性化解(jie)决方案？

褚健：在流程工业中，数据不仅丰富，且(qie)其归类相对容易。上一个问题讲到“三传一反”，涉(she)及诸(zhu)多装置。具体(ti)而言，化工行业是流程工业的典型代表，而除此之外，如(ru)钢铁、有色、建(jian)材等行业，虽然不是传统意义上的石油化工或有机化工，其机理(li)与“三传一反”完全不同，但同样产生化学反应。传统的无机化工也与有机化工不同，但它(ta)们都具有大量数据和机理(li)的相似之处，因为它(ta)们都是化学反应过程，这都是工业AI应用的重要基础。所以，数据的庞大不代表数据的有效性。但如(ru)我刚(gang)才所强调的，流程工业具有大量的数据，结合机理(li)过程以及装置，有效性显然高于(yu)离散行业。目前中控诸(zhu)多案例和成果(guo)，已经证明这条路是行得通的，尽管还有“坎”，但大家会力争(zheng)突破。

以无机化工中的氯碱(jian)行业为例，中国绝大部分的氯碱(jian)厂用的是中控的控制(zhi)系统，中控与这些客户关(guan)系密切。它(ta)们现在提出了很多需求，比如(ru)扩产时能否不再招“操(cao)作工”？能否降低能耗？能否延长离子(zi)膜的寿命？能否提高产能？哪些潜在故障在早期能预警预报？解(jie)决这些问题，主要依靠的就是“工程师”。但若能够把所有的常识联通，把不同的用户数据与经验汇聚，就能发现问题所在，数据就变得有效。尽管氯碱(jian)厂规模、原料(liao)可能所有不同，但其工艺原理(li)相近，这不就是大家要学习的吗？以前人力难以完成，但现在AI可以做到。

《财经智库》：您将下一代工业控制(zhi)系统称之为UCS（Universal Control System），以App定(ding)义、全数字化、云原生，来试图颠覆应用近50年(nian)的传统DCS技术架构，工业市场是否已经准备好接(jie)受这种(zhong)转型？您预期在技术和市场的成熟度上，未来会发生什(shi)么变化？

褚健：DCS最早是由Honeywell在1975年(nian)提出来的，经过近50年(nian)的发展，架构大同小(xiao)异，但技术完全不同。这套体(ti)系主要存在的问题，一是成本下降有限，当然随着(zhe)整个IT技术的下降，它(ta)也会下降；二是传统的DCS多基于(yu)ARM芯片构建(jian)，算(suan)力有限。当AI应用于(yu)DCS中时，ARM无法实现。

基于(yu)当前先进的服(fu)务器技术，特别是高性能的CPU和GPU，让实现数据的实时处理(li)及AI的实时在线应用成为可能。因此，通过UCS颠覆DCS的传统架构是非常有希翼的。中控的年(nian)轻团(tuan)队创新性地提出了UCS的框架，将原来成百上千(qian)面(mian)机柜清零，变成了一面(mian)机柜；将原本需要数亿元投资的电缆铜缆，用一对光纤来解(jie)决；控制(zhi)系统通过云化技术实现统一控制(zhi)，将无数个“小(xiao)脑袋”变成一个“大脑袋”，所有数据都在这个“大脑袋”上，AI就可以充分发挥作用，把项目生命周期大幅度提升，真正实现了App定(ding)义优化。大家原以为可能需要两三年(nian)的时间才能够被(bei)中国客户接(jie)受，如(ru)同上世纪80年(nian)代初国外DCS引入中国时，尽管上海(hai)炼油厂率先使用，但大量企业仍在怀疑并质疑。然而，在UCS发布后(hou)，众多企业，包括跨国企业，均表现出强烈的试用意愿，这一速度大大超出了大家的预期。究其原因，一是UCS能够显著降低系统成本；二是AI技术的充分应用成为可能。

《财经智库》：看来持续迭代是你们的内驱力，还有一批年(nian)轻人基于(yu)数据研(yan)究，开发了实时数据的流程工业时序大模型TPT？

褚健：这个模型不足以称“大”，但非常管用，都是基于(yu)时间序列的。以前很多App都是通过不同专家，有些企业可能都没有专家，即通过高级工程师或有专业才能的技术人员去管控不同的部门，且(qie)流程很长。但今天通过TPT不仅能解(jie)决操(cao)作问题，还能解(jie)决设备运维(wei)问题。如(ru)果(guo)要提高产品质量或者产能的同时降低能耗，都可以采用类似与ChatGPT沟通方式，把数据输(shu)入大模型，利用以前学到的数据构建(jian)模型，通过一个TPT来管控一个工厂。

《财经智库》：您多次提到中控的年(nian)轻人，好像一些突破性的项目都由年(nian)轻人完成。据了解(jie)，中控每年(nian)的研(yan)发占比在10%以上，对年(nian)轻人你们有哪些机制(zhi)来确保这种(zhong)创新能力的实现？

褚健：肯定(ding)有。但如(ru)果(guo)通过某种(zhong)机制(zhi)，可能新的东(dong)西就出不来了。

中控创始人褚健与《财经智库》对话(hua)。

构建(jian)事实上的工业标准

《财经智库》：刚(gang)才提到中控的控制(zhi)系统等产品在国内的占比很高，那你们在未来的国际化方面(mian)有无整体(ti)设想？核(he)心目标与方法各是什(shi)么？

褚健：目前中控在中国的市场占有率很高，但在全球(qiu)市场影响力还小(xiao)，知名度还不够。从全球(qiu)角(jiao)度，中控将面(mian)临(lin)更(geng)大的竞争(zheng)和压力。尽管中控已在全球(qiu)布局(ju)，包括在中东(dong)、东(dong)南亚、欧洲、北美和南美等地，增速也较快(kuai)，但目前占比还不高，大家希翼今后(hou)海(hai)外营收占比能够实现大幅的、快(kuai)速的提升，一系列的战(zhan)略制(zhi)定(ding)及保障机制(zhi)也在逐步明确和优化。

《财经智库》：不可否认(ren)，中控在全球(qiu)的控制(zhi)系统市场上也面(mian)临(lin)着(zhe)激烈的竞争(zheng)，国际企业在AI领域的布局(ju)如(ru)何？

褚健：我相信这些大的跨国企业在AI应用方面(mian)均有所布局(ju)。中控在全球(qiu)率先发布UCS和TPT，这些企业也会与大家交流，它(ta)们对中控所做的事情表示认(ren)可。但事实上，这些企业也都在积(ji)极布局(ju)AI领域。或许，许多成果(guo)要等到实际推出后(hou)才会为世人所知。技术的发展趋势是显而易见的，无非看谁的速度更(geng)快(kuai)。

回顾中控刚(gang)开始做DCS的时候，大家也是以跨国企业的DCS作为标杆，向它(ta)们学习。今天我依然认(ren)为跨国企业有许多地方值得学习和尊重。它(ta)们拥有丰富的技术积(ji)累和人才储备，且(qie)产品系列也很丰富，它(ta)们是中控的标杆和榜样。但在中控的第四个十(shi)年(nian)里(li)，大家有机会在全球(qiu)，尤(you)其是在流程行业，成为工业AI领域的领导者之一，至少大家希翼能在这一领域占据重要的一席。

《财经智库》：都说中国应用场景丰富，与国外比较如(ru)何？

褚健：我对国外的场景不太熟悉。当然，中国大的石化行业企业在全球(qiu)也是领先的，其拥有2000万吨炼油规模、几百万吨烯烃或PTA的规模，国外并不多见。在传统化工、精细化工领域，无论是产业链的深度与广度，还是产品的种(zhong)类与规模，中国在全球(qiu)均占据举足轻重的地位，所以场景比国外更(geng)丰富。在深耕中国市场的同时，大家应加大与海(hai)外企业的合作力度，共同探索新的应用场景和技术创新。中控与这些跨国企业之间既存在合作的可能性，也可能面(mian)临(lin)竞争(zheng)，但无论何种(zhong)关(guan)系，大家都将始终坚持以客户价值创造为核(he)心，致力于(yu)为客户提供更(geng)加优质、高效的产品和服(fu)务。

2024年(nian)6月，中控技术在新加坡(po)召开全球(qiu)新品发布会。

《财经智库》：关(guan)于(yu)国际标准问题。在工业领域，欧美企业常常主导国际技术标准，中国企业的技术创新能否在未来引领某些技术标准的制(zhi)定(ding)？具体(ti)在哪些领域中控有机会实现这种(zhong)突破？

褚健：中控的EPA在2008年(nian)成为IEC（国际电工委(wei)员会）的国际标准，其中有一部分也成为德国的国家标准。当时，时任科技部部长万钢批示说，以前德国的很多国家标准都进入了国际标准，而中国的标准又都来自(zi)国际标准，所以中国总是把德国的国家标准作为自(zi)己的标准；而如(ru)今中控的EPA成为国际标准，被(bei)德国纳入其国家标准，这非常了不起。

我认(ren)为有两类标准必须做。第一类，已经获得广泛共识、具有普适性的标准，即共同的标准，对于(yu)这类已经确立的标准，大家应积(ji)极遵循并采纳。另一类则是如(ru)何创造并制(zhi)定(ding)新的标准。这个更(geng)为重要，特别是在工业领域，当达到一定(ding)规模时，它(ta)就是一个事实上的工业标准。中控希翼能够积(ji)极参与并推动这类标准的制(zhi)定(ding)，牵头与否并不重要，重要的是能够在工业领域被(bei)接(jie)纳，标准本来是无价的。

在其他方面(mian)，中控也会积(ji)极参与。比如(ru)Ethernet-APL（以太网高级物(wu)理(li)层(ceng)）就是国际上提出来的标准，目前并未形(xing)成共识，但大家认(ren)为这个技术代表了未来方向，所以积(ji)极参与到标准的制(zhi)定(ding)、完善及应用中。也有一些可能现在大家还不知道，或者还没发现，或者还不认(ren)可，如(ru)果(guo)大家认(ren)为正确，就会去推进。

架起科研(yan)和产业的桥梁

《财经智库》：从最初自(zi)动化之路的设想到现在的“工业大脑”，当时你们几个初次创业的年(nian)轻人决定(ding)在代理(li)商和开发商之间选择了较为艰难的自(zi)主创新，您开始的初衷就是想打通科研(yan)和产业的通道吗？

褚健：是的。开始没想那么多，只觉(jue)得要构建(jian)一个从科研(yan)到产业的通道。这个通道怎么建(jian)？当时已经证明在学校不可能实现产业化，所以建(jian)在学校肯定(ding)不行。换句(ju)话(hua)说，学校也不应该(gai)做产业化的事。

30多年(nian)前，社会上很多企业研(yan)发能力相对较弱，不像今天，企业的研(yan)发能力超过了学校和研(yan)究机构。如(ru)何把这两者结合起来构建(jian)一个通道，就是大家的初衷。虽然大家手上没有产品、没有钱，几乎不懂市场、经营、管理(li)、制(zhi)造、服(fu)务等，但大家知道要做这件事就应该(gai)建(jian)一个企业，需要面(mian)向市场、转变观念。也就是说，我不再是教授，而是要走技术之路、产业之路。

《财经智库》：高校的科研(yan)和研(yan)发与企业的研(yan)发不是一回事。您曾将科研(yan)界(jie)和产业界(jie)比作长江(jiang)和黄河，不可交汇。

褚健：对，科研(yan)和产业像是长江(jiang)与黄河，不相交。学校应该(gai)做前沿的技术突破、原始创新，甚至是科学发现、基础研(yan)究，而非成果(guo)转化。在当今时代，成果(guo)转化领域已汇聚了大量专业人才，这与30年(nian)前的情况截然不同，他们已具备相应的转化能力。科技型企业在于(yu)面(mian)向市场、贴近用户需求，致力于(yu)解(jie)决用户的痛点问题，这一理(li)念自(zi)企业初创之时便已明确。

科研(yan)有科研(yan)的规律，商业有商业的逻辑，两者之间，有一个巨大的鸿沟，而我的任务是成为商业与科研(yan)的桥梁，在于(yu)将科研(yan)成果(guo)的价值更(geng)好地发挥，同时解(jie)决商业企业在创新技术源头上所面(mian)临(lin)的问题。

《财经智库》：您已经把高校、研(yan)究机构以及企业在成果(guo)转化的角(jiao)色定(ding)位说得很清楚了，您是比较典型的产学研(yan)结合之人。在科研(yan)成果(guo)的转化过程中，您认(ren)为哪些是特别重要的关(guan)键点？

褚健：可能要把这几个概念分开。科学和技术要分开；研(yan)究和研(yan)发（或开发）要分开。含义不同，不能混为一谈。

30年(nian)前，高校的常识或者技术能力相对产业的技术水平是较高的，那时“三来一补(bu)”（即来料(liao)加工、来样加工、来件装配和补(bu)偿贸易）的模式就可以应用了，但订单、市场、设备都是别人的；然而，时至今日，情况已发生根本性变化。从某种(zhong)意义上讲，产业界(jie)的技术水平，虽未必比跨国企业更(geng)高，但相较中国高校已经不低了。

比如(ru)说人工智能、无人驾驶等领域，高校在与大型科技企业的对比中显得相对弱势。这些大企业不仅拥有雄厚的人才储备和强大的计算(suan)能力，而且(qie)其研(yan)发团(tuan)队规模庞大、组(zu)织严密，能够高效协同工作。相比之下，高校都是相对不稳定(ding)的研(yan)究生，差距就会拉(la)大。在大家这个领域，高校的科研(yan)或研(yan)发与企业也不同。创业办企业是市场导向，而非论文导向、成果(guo)导向，企业的研(yan)发必须有用。当然，我也跟团(tuan)队说，能不能做五年(nian)后(hou)的研(yan)发，或者是做一些可能失败(bai)的东(dong)西，但所有这些努力都必须面(mian)向未来，具有前瞻性。

《财经智库》：目前强调创新，强调科技产业化或科研(yan)成果(guo)转化，从您的角(jiao)度，在创新主体(ti)上，像南科大的刘(liu)科教授说，创新就应该(gai)以企业为主体(ti)；中芯国际原董事长周子(zi)学也持此观点，您怎么看？

褚健：所谓的“卡脖子(zi)”，不是卡技术，而是卡产品。大家今天被(bei)卡的芯片、光刻(ke)机、工业App，各种(zhong)材料(liao)、零部件等等都是产品。当然，产品里(li)存在许多技术，但它(ta)首先是产品。现阶段的问题需要产业界(jie)来解(jie)决，高校和科研(yan)院所应该(gai)想办法解(jie)决十(shi)年(nian)后(hou)不再被(bei)“卡脖子(zi)”的问题。国外不会停下来，还会往前走；中国的企业能不能十(shi)年(nian)后(hou)不再被(bei)“卡脖子(zi)”，这才是关(guan)键。

中国过去40多年(nian)工业化的经验积(ji)累已经奠定(ding)了非常雄厚的基础。大家对未来的判断，或者说基础储备，按趋势走就应该(gai)没问题；尽管颠覆性的创新可能会困(kun)难些，但大体(ti)不会走错方向。真正的竞争(zheng)需要经受市场检验，比如(ru)中控创新推出的UCS，其质量、可靠性、稳定(ding)性，都需要得到市场的认(ren)可。既然是产品，就一定(ding)要市场化，锁在实验室无济(ji)于(yu)事，所以大家要求研(yan)发团(tuan)队不仅要研(yan)发产品，还要跟上市场，深入市场一线。不要等十(shi)年(nian)后(hou)再攻关(guan)，那样或许就永远跟不上了。所以，看清趋势，关(guan)注(zhu)十(shi)年(nian)、二十(shi)年(nian)后(hou)大家如(ru)何不再被(bei)别人卡。当然，大家也希翼加强各种(zhong)国际合作，在开放(fang)中竞争(zheng)并得到提升。

来源：财经杂志