6月5日-6日，“開創時代，引領行業未來”2024中控全球新品發布會在新加坡圓滿召開。來自全球二十個國家和地區的行業頂級企業、跨國組織及學會/協會代表等近300位業內同仁齊聚現場
，本次大會通過顛覆性新品發布
、大咖論“智”、巔峰對話、多(duo)領(ling)域(yu)研(yan)討(tao)會(hui)及(ji)創(chuang)意(yi)線(xian)下(xia)互(hu)動(dong)展(zhan)等(deng)
，為(wei)線(xian)上(shang)線(xian)下(xia)與(yu)會(hui)者(zhe)帶(dai)來(lai)了(le)一(yi)場(chang)跨(kua)時(shi)代(dai)意(yi)義(yi)的(de)科(ke)技(ji)盛(sheng)宴(yan)。讓(rang)全(quan)球(qiu)見(jian)證(zheng)了(le)中(zhong)控(kong)技(ji)術(shu)立(li)足(zu)產(chan)業(ye)前(qian)沿(yan)，聚(ju)焦(jiao)客(ke)戶(hu)需(xu)求(qiu)，加(jia)速(su)重(zhong)大(da)顛(dian)覆(fu)性(xing)產(chan)品(pin)技(ji)術(shu)攻(gong)關(guan)和(he)應(ying)用(yong)，引(yin)領(ling)工(gong)業(ye)創(chuang)新(xin)發(fa)展(zhan)的(de)恒(heng)心(xin)和(he)實(shi)力(li)
；也進一步堅定了中控技術轉型為工業AI全球領先企業，用AI推動工業可持續發展的信心和步伐。

本次大會以“擁抱AI，共建可持續發展新未來”為主題的圓桌對話環節，邀請到ARC谘詢集團東南亞大區總經理Bob Gill、PGN監事會獨立委員Christian H.Siboro、EMQ輪值主席Brad Lee
、中控技術董事長兼總裁崔山及Hitachi解決方案架構師Kazuhito Yokoi五位行業專家
、全球企業領軍人物，就人工智能對產業的變革
、AI技術的落地應用
、新一代顛覆性控製係統、全球化生態構建等議題
，展開深入探討交流，凝智共識
，共謀產業高質發展。Bob Gill主持本次圓桌論壇。

Bob Gill：當下，諸如工業互聯網、大數據
、數字孿生、AI等新技術不斷融入流程行業，請問各位如何看待新技術尤其是生成式人工智能對流程行業所帶來的機遇和挑戰？

Brad Lee：zaiguoquliangnian，youguanshengchengshirengongzhinengdexuduoxingyerecibeipinfantiji
，woyejianxinshengchengshirengongzhinengbiranshiweilaikejidefazhanfangxiang。danzaidangxia，zheyangdexinxingjishuhaimianlinzhehenduobuquedingxing，shejizhengfujianguanzhengce、數據集的儲備和質量是否足以支撐大規模語言模型訓練、企業研發人員是否具備相關AI技能儲備等。所以企業在思考如何正確部署生成式AI技術時還需不斷探索和取舍。

Christian H.Siboro：前沿技術創新，可以給企業帶來很多新興的發展前景和商業機會。比如在PGN
，當前我們麵臨著產品開發周期長
、突發情況難以預測、生產過程繁瑣導致的高成本問題。人工智能技術的興起，無疑是解決PGN公gong司si當dang前qian所suo麵mian臨lin困kun境jing的de一yi個ge契qi機ji。同tong時shi，我wo們men將jiang鼓gu勵li員yuan工gong轉zhuan變bian傳chuan統tong行xing為wei習xi慣guan與yu心xin態tai，采cai用yong新xin興xing技ji術shu來lai真zhen正zheng促cu成cheng企qi業ye由you內nei而er外wai的de變bian化hua發fa展zhan。

崔山：人工智能的概念在流程工業裏並不是一個完全新鮮的概念
，過去已經有很多技術是基於數據建模來實現產業提升的。但當ChatGPTchuxianshi，qizhanxiandepangdashujuyansuanliqianghualeshujudailaidejiazhi。tongguorengongzhinengjishudechongfenyingyong，xuduochuantongchanyezhongmianlindewentijianghuiyingrenerjie，suizhidailaixiaolvtisheng、營收增加等顯性優勢。未來，中控技術也將全力以赴
，用技術研發創新助力客戶成功。

Kazuhito Yokoi：在Hitachi
，我們已經深入開展了一些AI項(xiang)目(mu)，通(tong)過(guo)使(shi)用(yong)生(sheng)成(cheng)式(shi)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)，我(wo)們(men)的(de)工(gong)廠(chang)工(gong)程(cheng)師(shi)可(ke)以(yi)開(kai)發(fa)並(bing)生(sheng)成(cheng)自(zi)定(ding)義(yi)代(dai)碼(ma)，從(cong)海(hai)量(liang)的(de)數(shu)據(ju)中(zhong)得(de)到(dao)最(zui)終(zhong)計(ji)算(suan)結(jie)果(guo)。在(zai)引(yin)入(ru)生(sheng)成(cheng)式(shi)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)之(zhi)前(qian)


，工(gong)廠(chang)工(gong)程(cheng)師(shi)需(xu)要(yao)請(qing)求(qiu)IT工程師定向開發整個係統，但現在，工廠工程師可以創建並擴展其在IT領域的角色。這樣的轉變能夠縮短創新研發的流程和時間。

Bob Gill：本次中控技術發布的UCS是一款顛覆了傳統DCS物理形態、“軟件定義”的新型控製係統

，您認為這樣一款完全創新的產品會為企業帶來哪些新的價值創造？

Christian H.Siboro：UCS必然能解決許多企業運行層的問題。例如，PGN有很多與天然氣管道相關的存儲、監測設備，如果有泄露或腐蝕等異常情況出現，通常需要人員到現場實地檢查，這種處理方式實際存在一定的延遲滯後。UCS的出現
，可以實時地、預防性地對工廠設備進行監測
，從而避免安全事故
、停車事故的發生。最重要的是，通過UCS我們可以基於未來的控製參數，實現預測性建模並采取相應行動。

Kazuhito Yokoi：Hitachi有很多邊緣設備
，如何對這些設備進行集中管理是非常困難的。UCS通過單一機櫃就能實現數據采集與分析，這種能力是令人印象深刻的。我認為UCS對絕大多數人來說是非常有前景的解決方案，可以提升企業的綜合表現。

崔山：非常明確的是，UCS的出現能夠給企業帶來成本大幅降低的價值，約80%的線纜成本將會消失。其次，UCS打破了傳統OT
、IT

、ATjiandebilei
，zhixuyaoyigedianji，suoyoudeyingyongchengxudoukeyizizhushixianzuiyouyunxing，zhebujinshilaodonglichengbendeyouhua，duiqiyelaishuogengshiyizhongtupoxingdechuangxin。muqianUCS已經實現商業化應用，中控技術期待能夠支撐更多企業實現數智價值突破。

Bob Gill：以中控今天發布的流程工業首款時序大模型TPT為例
，結合各自企業的實際需求和痛點

，請談談生成式AI技術可能會為各自企業甚至行業帶來的典型價值和應用前景。

Brad Lee：EMQ一直在思考如何通過軟件鏈接物理世界和人工智能。我們和中控技術在UCS上的合作
，就是通過我們的軟件來實現日誌數據在機器間的傳輸。生成式AI的前景我認為是非常樂觀的，但目前仍處於產品生產力開發階段，未來深層次AI作為產品本身的研發還需要持續深入探索。

崔山：TPT無疑是為流程行業工廠運行開辟了一條嶄新的道路。首先，TPT創造了通過一個軟件支撐多種應用場景的新模式，可以幫助企業節省大量的軟件使用成本；其次，TPT通過海量數據的獲取和訓練，展現了驚人的跨裝置

、跨工況的適配能力，為企業提供包容性更強、可靠性更高的生產優化。通過TPT，我們相信能將更多傳統工業的不可能變為可能。

Christian H.Siboro：作為石油化工企業，PGN確實需要預測性維護以確保設備的穩定
、安全運行。PGN目前是有時間序列數據生成的

，但是這些數據僅僅被當作日誌記錄
，並沒有得到充分應用。隨著TPT的出現，我們的時間序列數據能夠被進一步分析，從而實現對設備更為精準的預測。

Bob Gill：未來AI技術的加速落地需要在產業和技術方麵加強生態建設，如何打造AI生態
，各位嘉賓所在企業或領域是如何實踐的
？

Kazuhito Yokoi：AI生sheng態tai與yu開kai源yuan生sheng態tai有you一yi定ding相xiang似si性xing。在zai開kai源yuan生sheng態tai的de構gou建jian中zhong
，我wo們men定ding義yi軟ruan件jian架jia構gou
，然ran後hou用yong代dai碼ma完wan成cheng功gong能neng實shi現xian
，通tong過guo日ri常chang活huo動dong交jiao流liu，生sheng態tai夥huo伴ban間jian共gong享xiang新xin功gong能neng、新知識。這些經驗我相信可以在AI生態中被複用。

Brad Lee：AI時代的到來促使許多軟件公司開始思考架構重塑與優化，在這樣的時代背景下，EMQ也與中控技術達成了合作夥伴關係

，這在10年前是難以實現的。在AI時代下，企業的運營模式、生態係統和合作夥伴都需要不斷進步發展。

崔山：在AIshidaixia
，shengtaixitongdegoujianduisuoyouqiyedoushizhiguanzhongyaode。zhengshiyinweizhexieshengtaihezuoshizhongkongjishunenggouzoudaojintian。zairengongzhinengdedaqushixia，qiyeshimeiyoubanfagujunfendoude。jisuannengli
、數據中心、算法
、建模
、人才
，甚至政府政策等方方麵麵都需要生態係統中的每個夥伴共同努力，共同為流程工業創造價值。

Bob Gill：對AI的擁抱已經不是一個選擇題而是必答題。未來，您認為企業、行業應該如何更好地利用AI技術價值，共同推動社會的進步？

Brad Lee：個人認為，當前人工智能是顛覆性的、具有龐大規模的，能夠徹底改變企業的運營方式。對所有企業來說，要做好迎接生成式AI的準備，包括在數據層麵的運行、管理、存儲和應用案例層麵的開拓實踐。

Christian H.Siboro：技術的創新與企業的演變是相輔相成的。企業內部的數據準備、運營流程、人員儲備、思維方式等都需要做好準備，與技術創新同步發展。對於企業來說，從頂層到基層操作人員都需要對AI技術的使用保有一致共識。

崔山：在人工智能時代

，AI方麵的人才儲備對於企業來說是首要的挑戰，企業需要新鮮血液加入以支持創新發展。其次，在AI時代
，不僅是技術的創新，所有個體觀念
、組織架構、商業模式等都需要同步進行。資源儲備、人才培育、生態係統構建
、客戶應用場景開發都是實現AI技術價值最大化的必要準備。

在工業領域
，生成式人工智能與產業的深度融合已經從理論研究走向了實際應用階段。本次“擁抱AI，共建可持續發展新未來”圓桌對話充分探究了AI時代顛覆性產品技術創新為行業帶來的應用價值
，也為今後互利共贏的工業AI生態構建創造了平台。中控技術將持續構建“AI+數據”為核心的競爭優勢，成為工業AI全球領先企業，用AI推動工業可持續發展，與全球生態夥伴攜手共同引領工業AI時代的跨越式發展。