廣東
文/楊劍勇
自ChatGPT誕生以來，大模型為各行各業創新注入活力，從而加速千行百業數字化進程，帶來新一輪產業智能化浪潮。
面對大模型所帶來的產業機遇，身處流程自動化賽道上的中控技術，早在2024年明確“ALL in AI”核心戰略，并推出面向流程工業首款AI時序大模型TPT，開啟了其AI工業轉型之路。
令人惋惜的是，營收與凈利潤呈現雙雙下滑態勢，讓正處于工業AI戰略轉型關鍵期的中控蒙上了一層陰影。
2026年第一季度，中控技術營收為15億元，同比下降6.29%，凈利潤為7468萬，同比下降37.81%。其中，2025凈利潤更是下降六成。這一斷崖式下降，顯示正深陷轉型困境。
回顧2017至2023年期間，中控技術抓住了工業自動化市場發展機遇，業績呈現快速增長格局，這期間的營收與利潤復合年均增長率達到30%。
如今，隨著下游需求疲軟以及行業競爭加劇等諸多因素影響，不僅告別高增長時代，且營收與凈利潤雙雙下降的態勢。
需要指出的是，AI大模型正在重塑各行各業，利用大模型加速數字化升級。在工業制造領域，在大模型驅動下，智能化改造全面提速，不斷增加數字化、自動化及智能化水平，使得工業機器人與智能控制系統規模化落地，生產效率也得到大幅提升。
作為流程自動化龍頭企業之一，面對大模型技術發展趨勢，中控技術主動擁抱技術變革，積極布局，基于工業AI的技術發展及最新的戰略指引，確立了全新的發展路徑：以工業數據為基礎、AI大模型為核心、全場景智能體為觸手，用AI推動工業可持續發展，并推動向工業AI公司的轉型。
其中，作為“工業大腦”的時間序列大模型TPT，基于海量工業數據預訓練和MoE混合專家模型架構研發的通用工業AI平臺，具備模擬、控制、優化、預測、評估五大能力，能覆蓋多種工業場景應用，生成工業核心內容如控制策略、操作優化方案、瓶頸分析報告，將AI應用深度擴張到生產實體領域，提升了流程工業生產制造各環節效率，加速流程工業走向智能化。
與此同時，為推進AI戰略落地，中控技術全面加大投入發展工業AI業務。由此，時間序列大模型TPT等創新業務加速實現規模化落地，已成功落地于煉油、煤化工、氯堿、風光制氫等關鍵領域，包括在寧夏貝利特、貴州磷化、心連心集團等客戶的超110個項目中取得突破性應用。這也是中控技術全面推進工業AI戰略轉型過程中，所取得的階段性成果。
值得一提的是，中控技術與華為聯手打造了“TPT昇騰一體機”。它將中控技術的時間序列大模型TPT與華為昇騰算力底座進行深度融合，采用一體化交付方式——一鍵安裝、一鍵運維。企業收到設備后，只需要接通電源和網絡，就可以在數小時內獲得穩定可用的工業AI能力，無需自建算力集群，無需配備專門的算法團隊，大大降低了數字化轉型的門檻。
“以AI為代表的前沿技術，正加速向制造業滲透，這其中，流程工業的智能化升級，更是蘊藏著巨大的潛力。”中控創始人褚健對此表示。并聲稱將全面擁抱AI，更要聚焦流程工業領域深耕發力，尤其是化工、生物制藥、食品、酒類等與生物制造相關的細分賽道。
整體來說，當前營收低迷，盈利大幅下降的局面下，TPT大模型商業化將會是中控技術破局的因素之一。除此之外，中控技術同步通過工業AI與機器人技術的深度融合，尤其是人形機器人等先進技術正在制造業領域展現出巨大的潛力。
最后，智能制造已成為產業升級主旋律，工業企業對新技術需求強勁，尤其以AI大模型、大數據等新技術相結合，為產業轉型升級帶來新動能，生產效率得到大幅提升的同時，制造業在邁向智能制造轉型。
尤為關鍵是，伴隨制造業逐步向高端化邁進，對于高端制造裝備自主可控顯得極其重要。對于長期深耕工業自動化及智能制造領域的廠商而言，熬過短期轉型陣痛，有望迎來更廣闊的發展空間。
楊劍勇，福布斯中國撰稿人，表達觀點僅代表個人。致力于深度解讀AI大模型、人工智能、物聯網、云計算和工業機器人等前沿科技。
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