日前，浙江宁波的一场工业AI成果发布会，释放出一个强烈信号：工业AI正从“小范围试验”加速迈向“规模化推广”。而这场变革的主角，是中控技术自主研发的国产工业大模型——TPT。

“从2024年发布TPT大模型至今，我们在安全提升、质量优化、降本增效、节碳节能等多个维度，都看到了它的硬核实力。”中控技术董事长兼总裁崔山直言不讳。

过去，信息化、数字化改造，最多让工厂“看得见”，工业AI要做的，是让工厂“想得明白”。它不是简单加装传感器、采几组数据，而是依靠大模型自主学习生产工况，实时优化生产、提前预判风险。依托自研国产工业大模型TPT，中控技术已为镇海炼化、万华化学、京博控股等企业提供智能化方案，推动企业从局部环节的智能，升级为全厂级的全局智能。这套从试点走向推广的路径，也为国内传统流程工业的数字化转型提供了可复制的样板。

但工业AI的迭代升级，离不开高质量工业数据的“喂养”。不同行业、企业之间的数据壁垒，一直阻碍模型持续优化。为此，中控技术牵头成立工业AI数据联盟，汇聚石化、冶金、制药、综合能源等数百家单位，在合规安全前提下打通跨行业数据壁垒，搭建产业数据底座，支撑工业大模型迭代与创新场景开发。

“只有数据基础打得牢、打得深，制造业才能真正从经验驱动走向大模型驱动，实现智能化的全面升级。”崔山说得很直白，“我们的目标很简单——让数据不再是一座座孤岛，让工业AI的创新不再是单打独斗。”

建设高质量数据集、做场景验证、推动数据合规流通、促进产学研合作——这些关键词，勾勒出中国工业AI从“试点”走向“燎原”的清晰路线图。