中控(kong)创(chuang)始人褚健教授。

走出象牙塔30年

《财经智库》：您被人们称为“中国自动化产业第一人”，上世纪80年代末(mo)，您就(jiu)参与(yu)了中国早期(qi)工业控(kong)制系统DCS（Distributed Control System）的研发，而当时国内技术环境和资源相(xiang)对有(you)限。作为开拓者，是什么促使(shi)您坚(jian)持走上工业自动化的道路(lu)？是否(fou)与(yu)您的日本留学(xue)经历有(you)关？

褚健：我不是什么第一人，不妥。相(xiang)对而言，可能有(you)点故事而已。事实上，在自动化领(ling)域(yu)方面，起步的时候我并未有(you)意要推(tui)动产业化进程，而是在各种因素的影响下促成了产业化这件事。首先(xian)，在20世纪80年代末(mo)90年代初，中国正(zheng)处(chu)于社会转型的关键时期(qi)，国家高度重视并大力推(tui)动大学(xue)科研成果的转化应用。在此背景下，原国家计划委员会（后更(geng)名为国家发展(zhan)和改革委员会）在浙江大学(xue)设立了工业自动化国家工程研究中心，鼓励(li)构建一条从研究到产业的通(tong)道。在这一政策感召(zhao)下，我坚(jian)定地做(zuo)了这件事，尽(jin)管当时对很多事情不甚了解，但我内心觉得这个(ge)方向非常正(zheng)确。

日本留学(xue)的经历对我影响很大。在1986年至1989年期(qi)间，我在日本深入参观、走访了日本的多家企(qi)业和研究机构，包括新日铁、川(chuan)崎重工、松下电器等，这些(xie)企(qi)业的自动化程度非常高，在偌大的车间里几乎看不到人。其中在参观松下电器位于大阪的中央(yang)研究院的过程中，我更(geng)是目睹了机械手精准地夹取并煎制鸡蛋(dan)的精湛技艺。当时我深感震撼，因为机械手抓取鸡蛋(dan)的过程中，稍一用力鸡蛋(dan)会破，而力量不足鸡蛋(dan)就(jiu)会掉，这对于机械手的控(kong)制要求非常高。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(xie)景象强化了我的认知，我认为所有(you)的工业企(qi)业，离开了自动化就(jiu)无法实现现代化。所以，回国之后，我便承担起了推(tui)动科研成果转化的重任。但当时的我对于技术、产品以及市场都知之甚少(shao)，这无疑为产业化之路(lu)增添(tian)了许多挑战(zhan)与(yu)困难。但正(zheng)是这些(xie)挑战(zhan)与(yu)困难，也让(rang)我更(geng)加坚(jian)定了在自动化领(ling)域(yu)深耕细作的决心。

《财经智库》：当时遇到的最大困难和瓶(ping)颈是什么？

褚健：我所面临的难题并非单纯的对技术不了解，而是对系统性(xing)技术的陌生。在学(xue)校期(qi)间，研究的重心多聚焦于某一技术点上的突破，这些(xie)研究或许已达到前沿水平，但要将之转化为产品级的技术创(chuang)新，却需要实现从点到面的系统性(xing)跨越，这与(yu)撰写学(xue)术论文的差别很大。初涉此领(ling)域(yu)，有(you)很多事情我并不熟(shu)悉，但我却明白，要将一项技术理念转化为市场所需的产品远非易事。市场所渴求的并非单纯的样机、科研成果或学(xue)术论文，而是能够切实解决问题的方案或手段。

彼时，中国刚刚改革开放，国外的产品大量涌入，但若我们的产品明显(xian)比国外的差，用户一定不愿意用国产的产品。譬如我们一开始就(jiu)研发了当时最复(fu)杂也是最重要的工业控(kong)制系统DCS，对于石油化工这样的流程工业企(qi)业，一旦控(kong)制系统出问题，则导致停工停产，甚至出现重大事故，所以没有(you)一家企(qi)业愿意接受相(xiang)信并采用我们的DCS。DCS不同于其他普通(tong)产品——进口的电饭锅和国产的电饭锅，两者都能使(shi)用，不会出现大问题，而DCS一旦出问题，就(jiu)会影响生产。既然下决心要创(chuang)办一个(ge)企(qi)业，又想做(zuo)点有(you)意义、有(you)价(jia)值的事，肯定要学(xue)习(xi)，学(xue)习(xi)如何开发一款好(hao)产品，学(xue)习(xi)如何管理一家企(qi)业，如何鼓励(li)一个(ge)团队，如何去营销，如何去说服客户⋯⋯有(you)了目标，就(jiu)有(you)希望(wang)。

我们的服务对象涉及炼油、化工、电力、造纸以及制药等行业的生产过程，全都用到自动化。这些(xie)行业企(qi)业一年365天、每天24小时不间断地运行，就(jiu)像电不能停一样。如此严苛的运行环境，对控(kong)制系统的可靠(kao)性(xing)提出了极高的要求。打个(ge)比方，如果说人的大脑是一个(ge)控(kong)制器，那么大脑必须有(you)逻辑判断，而对于一家企(qi)业来说，其控(kong)制系统就(jiu)犹如大脑。

中控(kong)创(chuang)始人褚健与(yu)《财经智库》对话。

《财经智库》：这也就(jiu)是为什么您经常将工业控(kong)制系统称之为“工业大脑”。

褚健：在没有(you)控(kong)制系统之前，由于生产规模较小，各项操作依靠(kao)人工完成；然而，随(sui)着生产复(fu)杂性(xing)的提升，机器控(kong)制成为不可或缺的替代方案，这就(jiu)是我们现在用的计算机、芯片、软(ruan)件以及众多通(tong)信技术（ICT）。之所以把DCS比喻(yu)成工业大脑，是因为它已经具备了“大脑”的基本属性(xing)，并需要大量的知识(shi)储备。这些(xie)知识(shi)就(jiu)是AI技术。AI技术在工业大脑里已经开始发挥作用，能够实现对整个(ge)工厂更(geng)准确的控(kong)制。这一变革性(xing)进展(zhan)极大地削弱了工程师(shi)在传统生产流程中的重要性(xing)，以往需要众多不同专业背景的工程师(shi)协(xie)同工作的任务，如今仅凭一个(ge)集成AI的系统即可高效完成，甚至能胜任许多工程师(shi)难以单独解决的复(fu)杂任务。我和我的团队正(zheng)积极地推(tui)动这一领(ling)域(yu)的发展(zhan)。

《财经智库》：让(rang)中控(kong)成为流程工业的“工业大脑”是您的追求。去年，正(zheng)好(hao)是中控(kong)30年，您将此分成三个(ge)阶段：第一个(ge)十年要解决生存问题；第二个(ge)十年参与(yu)竞争，也就(jiu)是跟国际一流企(qi)业竞争高端的国内市场；第三个(ge)十年，解决市场占有(you)率问题。您还说，最重要的贡献就(jiu)是完成了一个(ge)工业控(kong)制体系的国产化。1975年美国Honeywell研制成功TDC2000，世界(jie)意义上的现代工业控(kong)制系统（DCS）诞生；同年，日本横河电机也推(tui)出了自己的第一款DCS产品；1981年，一批(pi)外资企(qi)业开始进入中国。您能否(fou)介绍一下中控(kong)这30年经历的关键节点？

褚健：确实，流程工业的控(kong)制系统从上世纪80年代开始就(jiu)被大型跨国公(gong)司所垄断。中控(kong)首先(xian)要解决生存问题。在此基础上，与(yu)一流的跨国公(gong)司进行竞争，然后在竞争中学(xue)习(xi)并超(chao)越。目前中控(kong)有(you)超(chao)过3.2万(wan)家客户，具有(you)大量的数据积淀和实践(jian)案例(li)，未来我希望(wang)中控(kong)的客户数量可以很快达到5万(wan)这个(ge)数字。

中控(kong)科技园全景。摄影/刘维航

今年是中控(kong)第四个(ge)十年的起始年，我们希望(wang)在未来的十年里，中控(kong)能够依托于对工业Know-how的理解以及在流程行业的独特优势，在全球竞争的基础上加强工业AI能力，并在工业AI方面成为全球领(ling)先(xian)的企(qi)业，这是我们的目标。30余年来，我们开始是个(ge)小舢舨，先(xian)在游泳(yong)池学(xue)游泳(yong)，然后在钱塘江游泳(yong)，尽(jin)管游不到江口，但毕竟可以靠(kao)岸；后来成为一条大船，游到了杭州湾出海口，未来，我们希望(wang)中控(kong)成为一个(ge)舰队，游向更(geng)广阔的大海。

2007年对中控(kong)而言是一个(ge)标志性(xing)的年份。那一年，中控(kong)获得了中国石化武汉(han)分公(gong)司500万(wan)吨“油品质量升级炼油改造工程”的项目合同（如今已是2000万(wan)吨炼油规模），包括四套主装(zhuang)置：500万(wan)吨/年常减压，190万(wan)吨/年煤、汽柴油加氢精制，120万(wan)吨/年延迟焦化和6万(wan)吨/年硫磺回收。这个(ge)项目非常成功，标志着国产DCS首次进入500万(wan)吨级炼油核(he)心主装(zhuang)置，也标志着高端市场核(he)心主装(zhuang)置DCS被跨国公(gong)司垄断的时代结束了。中控(kong)从原来只做(zuo)小项目到承接大型项目主装(zhuang)置，从500万(wan)吨炼油到千万(wan)吨炼油、百万(wan)吨乙烯及整个(ge)炼化一体化，这意味着中控(kong)从原来很小的市场占有(you)率，到逐步有(you)能力竞争再到领(ling)先(xian)。只有(you)拥有(you)这样重大项目的业绩，中控(kong)才能保(bao)证在未来市场竞争中不被跨国公(gong)司压垮。

《财经智库》：从之前的小项目到500万(wan)吨炼油、千万(wan)吨炼油的大项目，中控(kong)2023年DCS国内市场占有(you)率已达37.8%，其中化工领(ling)域(yu)占有(you)率是56.3%。目前，中控(kong)的DCS在国内的占比已经很高了，是否(fou)已到天花板？

褚健：比如DCS在中国的市场规模是120亿元左右，如果纯粹从DCS市场规模角度来讲，肯定是有(you)天花板的；但从自动化、数字化、智能化的角度来讲，还看不到天花板。现在用户最关注(zhu)的，比如节能、安全、降本等痛(tong)点，未来中控(kong)有(you)可能面临的天花板很高很高，不是几百亿元，而是几千亿元。理论上讲，目前在中控(kong)的战(zhan)略转型阶段，面向的市场大概(gai)是500亿元到1000亿元的环境，预(yu)期(qi)的市场前景将会更(geng)大。我们要做(zuo)的，最终是全方位地帮助用户解决困难和问题，而不仅仅是推(tui)销一款产品。

《财经智库》：把格局打开，目标锁定安全、质量、成本、绿色，似乎就(jiu)不存在天花板了。中控(kong)一直(zhi)根植(zhi)于制造业，传统制造业从自动化、数字化到智能化这个(ge)过程中，怎样才能更(geng)好(hao)地实现这个(ge)途径(jing)？

褚健：第一，必须把产品体系和服务模式做(zuo)好(hao)；第二，这个(ge)服务模式有(you)尽(jin)可能大的覆盖面；第三，要有(you)很多典型的成功案例(li)；第四，广而告之。目前，中控(kong)在全国647个(ge)化工园区(qu)及沙特、泰国、哈萨克斯坦(tan)等国家设立了近200家5S店，覆盖全球3.2万(wan)多家用户，并通(tong)过5S店把先(xian)进的创(chuang)新成果、产品技术、解决方案及应用效果传递给企(qi)业，让(rang)企(qi)业愿意尝试，并为企(qi)业带来实实在在的效果，这才能赢得企(qi)业信任。未来中国的经济，特别是在原材料工业领(ling)域(yu)，竞争还会非常激烈，企(qi)业要在竞争中活(huo)下来，主要途径(jing)就(jiu)是全面消除安全事故、提高产品质量、降低(di)各项成本，并朝(chao)着智能化、绿色化发展(zhan)方向发展(zhan)，这就(jiu)是中控(kong)要干的事。

中控(kong)创(chuang)始人褚健与(yu)《财经智库》对话。

内驱力：持续迭代

《财经智库》：您始终强调工业软(ruan)件的重要性(xing)，并认为智能制造是软(ruan)件驱动的工业革命，为什么？

褚健：控(kong)制系统就(jiu)是人的大脑，仅有(you)智商不够，还需要知识(shi)，而工业领(ling)域(yu)所指的“知识(shi)”是构建软(ruan)件的基础。软(ruan)件不仅是各种机器设备实现智能化的关键，更(geng)是产品设计、生产控(kong)制、能源管理、安全管理、质量管理等的主要工具。从工业3.0到工业4.0，包括正(zheng)在来临的工业5.0，是从工业自动化到工业智能化，再到工业可持续发展(zhan)的进化过程，也是传统制造向新型工业化、新质制造的进化过程，其中数字化转型是基础，也就(jiu)是软(ruan)件与(yu)材料设备、工艺流程、数实融合的过程。在工业领(ling)域(yu)，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(xing)、可持续发展(zhan)等都与(yu)软(ruan)件密切相(xiang)关。在过去30年，中控(kong)始终围(wei)绕行业需求，加快发展(zhan)工业软(ruan)件，已建立了丰富的产品线(xian)并自主研发出一批(pi)核(he)心工业软(ruan)件，形成了较为完善的工业软(ruan)件产品谱系。我始终认为，推(tui)进智能制造，关键在于工业软(ruan)件，智能制造是软(ruan)件驱动的工业革命。

《财经智库》：然而，中控(kong)最初的优势在于硬件。

褚健：最初，中控(kong)肯定什么优势都没有(you)，但优势是逐步建立起来的。我所指的优势不是指市场占有(you)率，而是中控(kong)如何能够把现在保(bao)有(you)的3.2万(wan)多家用户和未来可能达到的5万(wan)家用户服务好(hao)，让(rang)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；如何把我们的技术经验(yan)和积累的案例(li)知识(shi)与(yu)用户的需求结合在一起，通(tong)过AI的运用，帮助用户创(chuang)造价(jia)值。可以说，中控(kong)不是一个(ge)DCS公(gong)司，也不是一个(ge)自动化公(gong)司，而是一个(ge)工业AI公(gong)司。

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

褚健：“1+2+N”，就(jiu)是一个(ge)工厂操作系统+两个(ge)自动化（生产过程自动化PA和企(qi)业运营自动化BA）+N个(ge)工业APPs。我们听(ting)取了很多企(qi)业领(ling)导的意见，包括央(yang)企(qi)、跨国企(qi)业还有(you)中小企(qi)业，他们都认可中控(kong)的框架。“1+2+N”不是一个(ge)概(gai)念，而是融合了很多技术、产品和解决方案的体系，能够全面覆盖从生产线(xian)到管理线(xian)的自动化需求。它不仅是中控(kong)产品技术和关键能力的高度凝(ning)练，更(geng)是中控(kong)为广大行业客户数字化转型、智能化发展(zhan)所描绘的蓝图。需要强调的是，这并不意味着中控(kong)仅靠(kao)一己之力就(jiu)能包打天下，我们需要打造一个(ge)开放合作的生态系统。诚然，在某些(xie)领(ling)域(yu)，企(qi)业间的竞争或许难以避免，但更(geng)为普遍且重要的是合作的可能性(xing)。过往十数年间，移动互联网生态的蓬勃发展(zhan)已充分验(yan)证了这一点。未来在工业领(ling)域(yu)里，完全有(you)可能复(fu)制类似的生态合作模式，对此，我充满信心，并已经看到了希望(wang)。

《财经智库》：中控(kong)构建工业操作系统实现智能工厂和智能制造的跨越（打通(tong)5T，形成生态），其愿景非常宏大，是不是也意味着跟外部科技合作的可能性(xing)？毕竟，完全依靠(kao)自身力量完成一切是不现实的，在这些(xie)方面，优势和短板又有(you)哪些(xie)？

褚健：这基于一系列基本的前提和基础。首先(xian)，是否(fou)认同工业3.0到工业4.0的转变？是否(fou)认同自动化到数字化、智能化的转型？是否(fou)认同没有(you)哪家企(qi)业能够包打天下？这就(jiu)是合作的共识(shi)和基础。同时，工业企(qi)业最需要什么？现在市场上遇到很多困惑和迥异的观念，不同的解决方案可能造成混(hun)淆甚至混(hun)乱。比如什么叫智能工厂？什么叫智能制造？什么是工业互联网，概(gai)念很多。不能为数字化而数字化，关键是要有(you)能力为企(qi)业降低(di)成本、提高效率。因此，强化自身能力、找到解决方案，就(jiu)要有(you)核(he)心的技术和产品，并得到用户和合作伙伴的认可。

至于短板，对于中控(kong)来说，目前一些(xie)技术方面确实有(you)所缺失，比如工艺技术。化工领(ling)域(yu)的专家往往不具备计算机背景，而自动化领(ling)域(yu)的专家虽对反(fan)应器有(you)所了解，却可能缺乏化工与(yu)计算机知识(shi)。以PDH（丙烷脱氢）为例(li)，如何能够了解它的工艺，使(shi)其产量更(geng)大、质量更(geng)好(hao)、能耗更(geng)低(di)？我们需要实现5T（自动化技术、信息技术、工艺技术、运营技术、设备技术）的深度融合。

当然，自动化的发展(zhan)已今非昔比。过去所学(xue)的现代控(kong)制理论的状态方程、线(xian)性(xing)控(kong)制、非线(xian)性(xing)控(kong)制等，如今是否(fou)依然成立？通(tong)过“AI+5T”，或许会产生完全不同的新技术。传统的控(kong)制理论和AI之间到底是竞争关系还是合作关系？这需要我们深入研究、积极探索。如果能够成为一个(ge)5T综(zong)合领(ling)域(yu)的专家，通(tong)过专业知识(shi)、数据与(yu)AI技术，或许能够帮助人类解决更(geng)现实的问题。

中控(kong)创(chuang)始人褚健与(yu)《财经智库》对话。

《财经智库》：前不久，您提出通(tong)过工业AI解决智能工厂行业痛(tong)点。8月12日《财经智库》来中控(kong)调研，你们正(zheng)在做(zuo)大模型的突破，为什么中控(kong)坚(jian)定选择了投(tou)入AI技术？从研发到实际应用，中控(kong)如何确保(bao)AI的投(tou)入不会成为一场高风险的冒(mao)险，而是成为推(tui)动持续创(chuang)新的动力？

褚健：ChatGPT的横空出世令我深感震撼，这让(rang)生成式AI和未来的通(tong)用AI变成了可能。对于工业领(ling)域(yu)而言，它就(jiu)像把很多前辈(bei)的智慧与(yu)广泛的知识(shi)体系浓缩于一体。正(zheng)如爱因斯坦(tan)之前的时代，牛顿力学(xue)被视为颠扑不破的真理，直(zhi)至微观粒子层面的探索才催生了量子力学(xue)的诞生。在此之前，我们所学(xue)皆源自书本，经由科学(xue)验(yan)证与(yu)实验(yan)证实，这与(yu)ChatGPT所展(zhan)现的学(xue)习(xi)与(yu)生成过程颇为相(xiang)似。这种技术发展(zhan)，在工业领(ling)域(yu)虽然不能精确地解决所有(you)问题，但它无疑揭示了技术发展(zhan)的新趋势。

我认为，随(sui)着AIGC（人工智能生成内容）技术的兴(xing)起，AI已迈入了一个(ge)全新的发展(zhan)阶段。去年，我曾向公(gong)司全员提出，所有(you)中控(kong)人都要学(xue)会用AI工具，所有(you)中控(kong)的产品都应该有(you)AI能力，当然最重要的是有(you)能力开发完全基于AI的产品，我们的流程工业时序大模型TPT就(jiu)是这个(ge)方向。在这方面，中控(kong)会加大力度，也许是“All in”。

《财经智库》：人工智能在制造业中正(zheng)在发生作用，但在流程工业中，AI的应用似乎进展(zhan)较为缓慢，是因为流程工业更(geng)带有(you)它的复(fu)杂性(xing)，难度更(geng)大？

褚健：您指的是离散制造业，这方面应用可能更(geng)多的是质检，而质检主要是基于图像处(chu)理的，与(yu)AIGC并无直(zhi)接关联。比较而言，我觉得流程工业比离散制造业在AI应用方面具有(you)更(geng)为显(xian)著的优势与(yu)潜力。为什么？因为流程工业拥有(you)海量的数据资源，而离散工业的数据相(xiang)对不完整，也就(jiu)是说离散行业经过清洗、处(chu)理后的有(you)效数据可能远远不如流程行业。这使(shi)得流程行业在数据资源上占据了显(xian)著优势。

化工过程最大的特点是“三传一反(fan)”。“三传”是传热、传质、传力，即热量、质量、动力的传递；“一反(fan)”是指化学(xue)反(fan)应。这是工程学(xue)科中的经典理论。而化工装(zhuang)置无外乎反(fan)应器、分离塔，这些(xie)装(zhuang)置在运行过程中产生的大量数据，能够真实反(fan)映其特性(xing)。值得注(zhu)意的是，化工过程并非Pure chemistry（纯化学(xue)反(fan)应），因为自然界(jie)没有(you)纯的东西。反(fan)应物(wu)料中往往含(han)有(you)杂质，因此，当不同的原料进入化工装(zhuang)置，经过“三传一反(fan)”，结合数据，出来的东西应该是什么、应该怎么变，其实是有(you)机理存在的。正(zheng)因为不是纯物(wu)质，反(fan)而有(you)文章可做(zuo)。

《财经智库》：您的意思是说，在AI的应用方面，流程工业比离散工业更(geng)有(you)空间。您刚才提到中控(kong)有(you)超(chao)过3.2万(wan)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(zhan)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(zhan)的影响？中控(kong)从化工领(ling)域(yu)入手，对于不同行业、不同工艺流程用户数据的差异性(xing)，如何实现数据驱动的个(ge)性(xing)化解决方案？

褚健：在流程工业中，数据不仅丰富，且其归类相(xiang)对容易。上一个(ge)问题讲到“三传一反(fan)”，涉及诸多装(zhuang)置。具体而言，化工行业是流程工业的典型代表，而除此之外，如钢铁、有(you)色、建材等行业，虽然不是传统意义上的石油化工或有(you)机化工，其机理与(yu)“三传一反(fan)”完全不同，但同样产生化学(xue)反(fan)应。传统的无机化工也与(yu)有(you)机化工不同，但它们都具有(you)大量数据和机理的相(xiang)似之处(chu)，因为它们都是化学(xue)反(fan)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(you)效性(xing)。但如我刚才所强调的，流程工业具有(you)大量的数据，结合机理过程以及装(zhuang)置，有(you)效性(xing)显(xian)然高于离散行业。目前中控(kong)诸多案例(li)和成果，已经证明这条路(lu)是行得通(tong)的，尽(jin)管还有(you)“坎(kan)”，但我们会力争突破。

以无机化工中的氯碱行业为例(li)，中国绝大部分的氯碱厂用的是中控(kong)的控(kong)制系统，中控(kong)与(yu)这些(xie)客户关系密切。它们现在提出了很多需求，比如扩产时能否(fou)不再招“操作工”？能否(fou)降低(di)能耗？能否(fou)延长离子膜的寿命？能否(fou)提高产能？哪些(xie)潜在故障在早期(qi)能预(yu)警预(yu)报？解决这些(xie)问题，主要依靠(kao)的就(jiu)是“工程师(shi)”。但若能够把所有(you)的知识(shi)联通(tong)，把不同的用户数据与(yu)经验(yan)汇聚，就(jiu)能发现问题所在，数据就(jiu)变得有(you)效。尽(jin)管氯碱厂规模、原料可能所有(you)不同，但其工艺原理相(xiang)近，这不就(jiu)是我们要学(xue)习(xi)的吗？以前人力难以完成，但现在AI可以做(zuo)到。

《财经智库》：您将下一代工业控(kong)制系统称之为UCS（Universal Control System），以软(ruan)件定义、全数字化、云原生，来试图颠覆应用近50年的传统DCS技术架构，工业市场是否(fou)已经准备好(hao)接受这种转型？您预(yu)期(qi)在技术和市场的成熟(shu)度上，未来会发生什么变化？

褚健：DCS最早是由Honeywell在1975年提出来的，经过近50年的发展(zhan)，架构大同小异，但技术完全不同。这套体系主要存在的问题，一是成本下降有(you)限，当然随(sui)着整个(ge)IT技术的下降，它也会下降；二是传统的DCS多基于ARM芯片构建，算力有(you)限。当AI应用于DCS中时，ARM无法实现。

基于当前先(xian)进的服务器技术，特别是高性(xing)能的CPU和GPU，让(rang)实现数据的实时处(chu)理及AI的实时在线(xian)应用成为可能。因此，通(tong)过UCS颠覆DCS的传统架构是非常有(you)希望(wang)的。中控(kong)的年轻团队创(chuang)新性(xing)地提出了UCS的框架，将原来成百上千面机柜清零，变成了一面机柜；将原本需要数亿元投(tou)资的电缆铜缆，用一对光纤(xian)来解决；控(kong)制系统通(tong)过云化技术实现统一控(kong)制，将无数个(ge)“小脑袋”变成一个(ge)“大脑袋”，所有(you)数据都在这个(ge)“大脑袋”上，AI就(jiu)可以充分发挥作用，把项目生命周期(qi)大幅度提升，真正(zheng)实现了软(ruan)件定义优化。我们原以为可能需要两三年的时间才能够被中国客户接受，如同上世纪80年代初国外DCS引(yin)入中国时，尽(jin)管上海炼油厂率先(xian)使(shi)用，但大量企(qi)业仍(reng)在怀(huai)疑并质疑。然而，在UCS发布(bu)后，众多企(qi)业，包括跨国公(gong)司，均表现出强烈的试用意愿，这一速度大大超(chao)出了我们的预(yu)期(qi)。究其原因，一是UCS能够显(xian)著降低(di)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(you)一批(pi)年轻人基于数据研究，开发了实时数据的流程工业时序大模型TPT？

褚健：这个(ge)模型不足以称“大”，但非常管用，都是基于时间序列的。以前很多软(ruan)件都是通(tong)过不同专家，有(you)些(xie)企(qi)业可能都没有(you)专家，即通(tong)过高级工程师(shi)或有(you)专业才能的技术人员去管控(kong)不同的部门(men)，且流程很长。但今天通(tong)过TPT不仅能解决操作问题，还能解决设备运维问题。如果要提高产品质量或者产能的同时降低(di)能耗，都可以采用类似与(yu)ChatGPT沟(gou)通(tong)方式，把数据输(shu)入大模型，利用以前学(xue)到的数据构建模型，通(tong)过一个(ge)TPT来管控(kong)一个(ge)工厂。

《财经智库》：您多次提到中控(kong)的年轻人，好(hao)像一些(xie)突破性(xing)的项目都由年轻人完成。据了解，中控(kong)每年的研发占比在10%以上，对年轻人你们有(you)哪些(xie)机制来确保(bao)这种创(chuang)新能力的实现？

褚健：肯定有(you)。但如果通(tong)过某种机制，可能新的东西就(jiu)出不来了。

中控(kong)创(chuang)始人褚健与(yu)《财经智库》对话。

构建事实上的工业标准

《财经智库》：刚才提到中控(kong)的控(kong)制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有(you)无整体设想？核(he)心目标与(yu)方法各是什么？

褚健：目前中控(kong)在中国的市场占有(you)率很高，但在全球市场影响力还小，知名度还不够。从全球角度，中控(kong)将面临更(geng)大的竞争和压力。尽(jin)管中控(kong)已在全球布(bu)局，包括在中东、东南亚、欧(ou)洲、北美和南美等地，增速也较快，但目前占比还不高，我们希望(wang)今后海外营收占比能够实现大幅的、快速的提升，一系列的战(zhan)略制定及保(bao)障机制也在逐步明确和优化。

《财经智库》：不可否(fou)认，中控(kong)在全球的控(kong)制系统市场上也面临着激烈的竞争，国际企(qi)业在AI领(ling)域(yu)的布(bu)局如何？

褚健：我相(xiang)信这些(xie)大的跨国公(gong)司在AI应用方面均有(you)所布(bu)局。中控(kong)在全球率先(xian)发布(bu)UCS和TPT，这些(xie)企(qi)业也会与(yu)我们交流，它们对中控(kong)所做(zuo)的事情表示认可。但事实上，这些(xie)企(qi)业也都在积极布(bu)局AI领(ling)域(yu)。或许，许多成果要等到实际推(tui)出后才会为世人所知。技术的发展(zhan)趋势是显(xian)而易见的，无非看谁的速度更(geng)快。

回顾中控(kong)刚开始做(zuo)DCS的时候，我们也是以跨国公(gong)司的DCS作为标杆，向它们学(xue)习(xi)。今天我依然认为跨国公(gong)司有(you)许多地方值得学(xue)习(xi)和尊(zun)敬。它们拥有(you)丰富的技术积累和人才储备，且产品系列也很丰富，它们是中控(kong)的标杆和榜样。但在中控(kong)的第四个(ge)十年里，我们有(you)机会在全球，尤(you)其是在流程行业，成为工业AI领(ling)域(yu)的领(ling)导者之一，至少(shao)我们希望(wang)能在这一领(ling)域(yu)占据重要的一席。

《财经智库》：都说中国应用场景丰富，与(yu)国外比较如何？

褚健：我对国外的场景不太熟(shu)悉。当然，中国大的石化行业企(qi)业在全球也是领(ling)先(xian)的，其拥有(you)2000万(wan)吨炼油规模、几百万(wan)吨烯烃或PTA的规模，国外并不多见。在传统化工、精细化工领(ling)域(yu)，无论是产业链的深度与(yu)广度，还是产品的种类与(yu)规模，中国在全球均占据举(ju)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，我们应加大与(yu)海外企(qi)业的合作力度，共同探索新的应用场景和技术创(chuang)新。中控(kong)与(yu)这些(xie)跨国公(gong)司之间既存在合作的可能性(xing)，也可能面临竞争，但无论何种关系，我们都将始终坚(jian)持以客户价(jia)值创(chuang)造为核(he)心，致力于为客户提供更(geng)加优质、高效的产品和服务。

2024年6月，中控(kong)技术在新加坡召(zhao)开全球新品发布(bu)会。

《财经智库》：关于国际标准问题。在工业领(ling)域(yu)，欧(ou)美企(qi)业常常主导国际技术标准，中国企(qi)业的技术创(chuang)新能否(fou)在未来引(yin)领(ling)某些(xie)技术标准的制定？具体在哪些(xie)领(ling)域(yu)中控(kong)有(you)机会实现这种突破？

褚健：中控(kong)的EPA在2008年成为IEC（国际电工委员会）的国际标准，其中有(you)一部分也成为德国的国家标准。当时，时任科技部部长万(wan)钢批(pi)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国际标准，所以中国总是把德国的国家标准作为自己的标准；而如今中控(kong)的EPA成为国际标准，被德国纳入其国家标准，这非常了不起。

我认为有(you)两类标准必须做(zuo)。第一类，已经获得广泛共识(shi)、具有(you)普适性(xing)的标准，即共同的标准，对于这类已经确立的标准，我们应积极遵循并采纳。另一类则是如何创(chuang)造并制定新的标准。这个(ge)更(geng)为重要，特别是在工业领(ling)域(yu)，当达到一定规模时，它就(jiu)是一个(ge)事实上的工业标准。中控(kong)希望(wang)能够积极参与(yu)并推(tui)动这类标准的制定，牵头与(yu)否(fou)并不重要，重要的是能够在工业领(ling)域(yu)被接纳，标准本来是无价(jia)的。

在其他方面，中控(kong)也会积极参与(yu)。比如Ethernet-APL（以太网高级物(wu)理层）就(jiu)是国际上提出来的标准，目前并未形成共识(shi)，但我们认为这个(ge)技术代表了未来方向，所以积极参与(yu)到标准的制定、完善及应用中。也有(you)一些(xie)可能现在大家还不知道，或者还没发现，或者还不认可，如果我们认为正(zheng)确，就(jiu)会去推(tui)进。

架起科研和产业的桥梁

《财经智库》：从最初自动化之路(lu)的设想到现在的“工业大脑”，当时你们几个(ge)初次创(chuang)业的年轻人决定在代理商和开发商之间选择了较为艰难的自主创(chuang)新，您开始的初衷就(jiu)是想打通(tong)科研和产业的通(tong)道吗？

褚健：是的。开始没想那么多，只觉得要构建一个(ge)从科研到产业的通(tong)道。这个(ge)通(tong)道怎么建？当时已经证明在学(xue)校不可能实现产业化，所以建在学(xue)校肯定不行。换句话说，学(xue)校也不应该做(zuo)产业化的事。

30多年前，社会上很多企(qi)业研发能力相(xiang)对较弱，不像今天，企(qi)业的研发能力超(chao)过了学(xue)校和研究机构。如何把这两者结合起来构建一个(ge)通(tong)道，就(jiu)是我们的初衷。虽然我们手上没有(you)产品、没有(you)钱，几乎不懂市场、经营、管理、制造、服务等，但我们知道要做(zuo)这件事就(jiu)应该建一个(ge)企(qi)业，需要面向市场、转变观念。也就(jiu)是说，我不再是教授，而是要走技术之路(lu)、产业之路(lu)。

《财经智库》：高校的科研和研发与(yu)企(qi)业的研发不是一回事。您曾将科研界(jie)和产业界(jie)比作长江和黄河，不可交汇。

褚健：对，科研和产业像是长江与(yu)黄河，不相(xiang)交。学(xue)校应该做(zuo)前沿的技术突破、原始创(chuang)新，甚至是科学(xue)发现、基础研究，而非成果转化。在当今时代，成果转化领(ling)域(yu)已汇聚了大量专业人才，这与(yu)30年前的情况截然不同，他们已具备相(xiang)应的转化能力。科技型企(qi)业在于面向市场、贴近用户需求，致力于解决用户的痛(tong)点问题，这一理念自企(qi)业初创(chuang)之时便已明确。

科研有(you)科研的规律，商业有(you)商业的逻辑，两者之间，有(you)一个(ge)巨大的鸿沟(gou)，而我的任务是成为商业与(yu)科研的桥梁，在于将科研成果的价(jia)值更(geng)好(hao)地发挥，同时解决商业企(qi)业在创(chuang)新技术源头上所面临的问题。

《财经智库》：您已经把高校、研究机构以及企(qi)业在成果转化的角色定位说得很清楚了，您是比较典型的产学(xue)研结合之人。在科研成果的转化过程中，您认为哪些(xie)是特别重要的关键点？

褚健：可能要把这几个(ge)概(gai)念分开。科学(xue)和技术要分开；研究和研发（或开发）要分开。含(han)义不同，不能混(hun)为一谈。

30年前，高校的知识(shi)或者技术能力相(xiang)对产业的技术水平是较高的，那时“三来一补(bu)”（即来料加工、来样加工、来件装(zhuang)配和补(bu)偿(chang)贸易）的模式就(jiu)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(xing)变化。从某种意义上讲，产业界(jie)的技术水平，虽未必比跨国公(gong)司更(geng)高，但相(xiang)较中国高校已经不低(di)了。

比如说人工智能、无人驾驶等领(ling)域(yu)，高校在与(yu)大型科技企(qi)业的对比中显(xian)得相(xiang)对弱势。这些(xie)大企(qi)业不仅拥有(you)雄厚的人才储备和强大的计算能力，而且其研发团队规模庞大、组(zu)织严密，能够高效协(xie)同工作。相(xiang)比之下，高校都是相(xiang)对不稳定的研究生，差距就(jiu)会拉大。在我们这个(ge)领(ling)域(yu)，高校的科研或研发与(yu)企(qi)业也不同。创(chuang)业办公(gong)司是市场导向，而非论文导向、成果导向，企(qi)业的研发必须有(you)用。当然，我也跟团队说，能不能做(zuo)五年后的研发，或者是做(zuo)一些(xie)可能失败的东西，但所有(you)这些(xie)努力都必须面向未来，具有(you)前瞻性(xing)。

《财经智库》：目前强调创(chuang)新，强调科技产业化或科研成果转化，从您的角度，在创(chuang)新主体上，像南科大的刘科教授说，创(chuang)新就(jiu)应该以企(qi)业为主体；中芯国际原董事长周子学(xue)也持此观点，您怎么看？

褚健：所谓的“卡脖子”，不是卡技术，而是卡产品。我们今天被卡的芯片、光刻机、工业软(ruan)件，各种材料、零部件等等都是产品。当然，产品里存在许多技术，但它首先(xian)是产品。现阶段的问题需要产业界(jie)来解决，高校和科研院所应该想办法解决十年后不再被“卡脖子”的问题。国外不会停下来，还会往前走；中国的企(qi)业能不能十年后不再被“卡脖子”，这才是关键。

中国过去40多年工业化的经验(yan)积累已经奠(dian)定了非常雄厚的基础。我们对未来的判断，或者说基础储备，按趋势走就(jiu)应该没问题；尽(jin)管颠覆性(xing)的创(chuang)新可能会困难些(xie)，但大体不会走错方向。真正(zheng)的竞争需要经受市场检验(yan)，比如中控(kong)创(chuang)新推(tui)出的UCS，其质量、可靠(kao)性(xing)、稳定性(xing)，都需要得到市场的认可。既然是产品，就(jiu)一定要市场化，锁在实验(yan)室无济于事，所以我们要求研发团队不仅要研发产品，还要跟上市场，深入市场一线(xian)。不要等十年后再攻关，那样或许就(jiu)永远跟不上了。所以，看清趋势，关注(zhu)十年、二十年后我们如何不再被别人卡。当然，我们也希望(wang)加强各种国际合作，在开放中竞争并得到提升。

来源：财经杂志