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6月5日-6日，“开创时代，引领行业未来”2024中控全球新品发布会在新加坡圆满召开。来自全球二十个国家和地区的行业企业、跨国组织及学会/协会代表等近300位业内同仁齐聚现场，本次大会通过颠覆性新品发布、大咖论“智”、对话、多领域研讨会及创意线下互动展等，为线上线下与会者带来了一场跨时代意义的科技盛宴。让全球见证了中控技术立足产业前沿，聚焦客户需求，加速重大颠覆性产品技术攻关和应用，引领工业创新发展的恒心和实力；也进一步坚定了中控技术转型为工业AI企业，用AI推动工业可持续发展的信心和步伐。

本次大会以“拥抱AI，共建可持续发展新未来”为主题的圆桌对话环节，邀请到ARC咨询集团东南亚大区总经理Bob Gill、PGN监事会独立委员Christian H.Siboro、EMQ轮值主席Brad Lee、中控技术董事长兼总裁崔山及Hitachi解决方案架构师Kazuhito Yokoi五位、全球企业人物，就人工智能对产业的变革、AI技术的落地应用、新一代颠覆性控制系统、全球化生态构建等议题，展开深入探讨交流，凝智共识，共谋产业高质发展。Bob Gill主持本次圆桌论坛。

Bob Gill：当下，诸如工业互联网、大数据、数字孪生、AI等新技术不断融入流程行业，请问各位如何看待新技术尤其是生成式人工智能对流程行业所带来的机遇和挑战？

Brad Lee：在过去两年，有关生成式人工智能的许多行业热词被频繁提及，我也坚信生成式人工智能必然是未来科技的发展方向。但在当下，这样的新兴技术还面临着很多不确定性，涉及政府监管政策、数据集的储备和质量是否足以支撑大规模语言模型训练、企业研发人员是否具备相关AI技能储备等。所以企业在思考如何正确部署生成式AI技术时还需不断探索和取舍。

Christian H.Siboro：前沿技术创新，可以给企业带来很多新兴的发展前景和商业机会。比如在PGN，当前我们面临着产品开发周期长、突发情况难以预测、生产过程繁琐导致的高成本问题。人工智能技术的兴起，无疑是解决PGN公司当前所面临困境的一个契机。同时，我们将鼓励员工转变传统行为习惯与心态，采用新兴技术来真正促成企业由内而外的变化发展。

崔山：人工智能的概念在流程工业里并不是一个完全新鲜的概念，过去已经有很多技术是基于数据建模来实现产业提升的。但当ChatGPT出现时，其展现的庞大数据演算力强化了数据带来的价值。通过人工智能技术的充分应用，许多传统产业中面临的问题将会迎刃而解，随之带来效率提升、营收增加等显性优势。未来，中控技术也将全力以赴，用技术研发创新助力客户成功。

Kazuhito Yokoi：在Hitachi，我们已经深入开展了一些AI项目，通过使用生成式人工智能，我们的工厂工程师可以开发并生成自定义代码，从海量的数据中得到终计算结果。在引入生成式人工智能之前，工厂工程师需要请求IT工程师定向开发整个系统，但现在，工厂工程师可以创建并扩展其在IT领域的角色。这样的转变能够缩短创新研发的流程和时间。

Bob Gill：本次中控技术发布的UCS是一款颠覆了传统DCS物理形态、“软件定义”的新型控制系统，您认为这样一款完全创新的产品会为企业带来哪些新的价值创造？

Christian H.Siboro：UCS必然能解决许多企业运行层的问题。例如，PGN有很多与天然气管道相关的存储、监测设备，如果有泄露或腐蚀等异常情况出现，通常需要人员到现场实地检查，这种处理方式实际存在一定的延迟滞后。UCS的出现，可以实时地、预防性地对工厂设备进行监测，从而避免安全事故、停车事故的发生。重要的是，通过UCS我们可以基于未来的控制参数，实现预测性建模并采取相应行动。

Kazuhito Yokoi：Hitachi有很多边缘设备，如何对这些设备进行集中管理是非常困难的。UCS通过单一机柜就能实现数据采集与分析，这种能力是令人印象深刻的。我认为UCS对绝大多数人来说是非常有前景的解决方案，可以提升企业的综合表现。

崔山：非常明确的是，UCS的出现能够给企业带来成本大幅降低的价值，约80%的线缆成本将会消失。其次，UCS打破了传统OT、IT、AT间的壁垒，只需要一个点击，所有的应用程序都可以自主实现优运行，这不仅是劳动力成本的优化，对企业来说更是一种突破性的创新。目前UCS已经实现商业化应用，中控技术期待能够支撑更多企业实现数智价值突破。

Bob Gill：以中控发布的流程工业时序大模型TPT为例，结合各自企业的实际需求和痛点，请谈谈生成式AI技术可能会为各自企业甚至行业带来的典型价值和应用前景。

Brad Lee：EMQ一直在思考如何通过软件链接物理世界和人工智能。我们和中控技术在UCS上的合作，就是通过我们的软件来实现日志数据在机器间的传输。生成式AI的前景我认为是非常乐观的，但目前仍处于产品生产力开发阶段，未来深层次AI作为产品本身的研发还需要持续深入探索。

崔山：TPT无疑是为流程行业工厂运行开辟了一条崭新的道路。首先，TPT创造了通过一个软件支撑多种应用场景的新模式，可以帮助企业节省大量的软件使用成本；其次，TPT通过海量数据的获取和训练，展现了惊人的跨装置、跨工况的适配能力，为企业提供包容性更强、可靠性更高的生产优化。通过TPT，我们相信能将更多传统工业的不可能变为可能。

Christian H.Siboro：作为石油化工企业，PGN确实需要预测性维护以确保设备的稳定、安全运行。PGN目前是有时间序列数据生成的，但是这些数据仅仅被当作日志记录，并没有得到充分应用。随着TPT的出现，我们的时间序列数据能够被进一步分析，从而实现对设备更为的预测。

Bob Gill：未来AI技术的加速落地需要在产业和技术方面加强生态建设，如何打造AI生态，各位嘉宾所在企业或领域是如何实践的？

Kazuhito Yokoi：AI生态与开源生态有一定相似性。在开源生态的构建中，我们定义软件架构，然后用代码完成功能实现，通过日常活动交流，生态伙伴间共享新功能、新知识。这些经验我相信可以在AI生态中被复用。

Brad Lee：AI时代的到来促使许多软件公司开始思考架构重塑与优化，在这样的时代背景下，EMQ也与中控技术达成了合作伙伴关系，这在10年前是难以实现的。在AI时代下，企业的运营模式、生态系统和合作伙伴都需要不断进步发展。

崔山：在AI时代下，生态系统的构建对所有企业都是至关重要的。正是因为这些生态合作使中控技术能够走到。在人工智能的大趋势下，企业是没有办法孤军奋斗的。计算能力、数据中心、算法、建模、人才，甚至政府政策等方方面面都需要生态系统中的每个伙伴共同努力，共同为流程工业创造价值。

Bob Gill：对AI的拥抱已经不是一个选择题而是必答题。未来，您认为企业、行业应该如何更好地利用AI技术价值，共同推动社会的进步？

Brad Lee：个人认为，当前人工智能是颠覆性的、具有庞大规模的，能够彻底改变企业的运营方式。对所有企业来说，要做好迎接生成式AI的准备，包括在数据层面的运行、管理、存储和应用案例层面的开拓实践。

Christian H.Siboro：技术的创新与企业的演变是相辅相成的。企业内部的数据准备、运营流程、人员储备、思维方式等都需要做好准备，与技术创新同步发展。对于企业来说，从顶层到基层操作人员都需要对AI技术的使用保有一致共识。

崔山：在人工智能时代，AI方面的人才储备对于企业来说是首要的挑战，企业需要新鲜血液加入以支持创新发展。其次，在AI时代，不仅是技术的创新，所有个体观念、组织架构、商业模式等都需要同步进行。资源储备、人才培育、生态系统构建、客户应用场景开发都是实现AI技术价值大化的必要准备。

在工业领域，生成式人工智能与产业的深度融合已经从理论研究走向了实际应用阶段。本次“拥抱AI，共建可持续发展新未来”圆桌对话充分探究了AI时代颠覆性产品技术创新为行业带来的应用价值，也为今后互利共赢的工业AI生态构建创造了平台。中控技术将持续构建“AI+数据”为核心的竞争优势，成为工业AI企业，用AI推动工业可持续发展，与全球生态伙伴携手共同引领工业AI时代的跨越式发展。

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