中控(kong)创始人(ren)褚健教(jiao)授。

走出象牙塔(ta)30年

《财经智库》：您被(bei)人(ren)们称为“中国自动化产业第一人(ren)”，上(shang)世纪80年代末，您就参与了中国早(zao)期工业控(kong)制系统(tong)DCS（Distributed Control System）的研发，而当时国内技术(shu)环境和资(zi)源相对有限。作为开拓者，是什么促(cu)使您坚持走上(shang)工业自动化的道路？是否与您的日本留学经历(li)有关？

褚健：我不是什么第一人(ren)，不妥。相对而言，可能有点故事而已。事实(shi)上(shang)，在自动化领域方面，起步的时候我并未有意(yi)要推动产业化进程，而是在各种(zhong)因素的影响(xiang)下促(cu)成了产业化这件事。首先，在20世纪80年代末90年代初，中国正处于社会(hui)转型的关键(jian)时期，国家(jia)高度重视并大力推动大学科研成果的转化应用。在此背景下，原国家(jia)计划委员会(hui)（后(hou)更名为国家(jia)发展和改(gai)革委员会(hui)）在浙(zhe)江大学设立了工业自动化国家(jia)工程研究中心，鼓励构建一条(tiao)从研究到产业的通(tong)道。在这一政(zheng)策感召(zhao)下，我坚定地做了这件事，尽管当时对很多事情不甚了解，但我内心觉得这个方向非常正确。

日本留学的经历(li)对我影响(xiang)很大。在1986年至1989年期间(jian)，我在日本深入参观(guan)、走访(fang)了日本的多家(jia)企业和研究机构，包括(kuo)新日铁(tie)、川崎重工、松下电器等，这些(xie)企业的自动化程度非常高，在偌大的车间(jian)里几乎看不到人(ren)。其(qi)中在参观(guan)松下电器位于大阪(ban)的中央研究院的过程中，我更是目睹了机械手精准地夹取(qu)并煎制鸡蛋的精湛技艺。当时我深感震撼，因为机械手抓取(qu)鸡蛋的过程中，稍一用力鸡蛋会(hui)破，而力量不足鸡蛋就会(hui)掉，这对于机械手的控(kong)制要求非常高。虽然今(jin)天看来或许并不稀奇，但在当时却代表了极高的技术(shu)水平。这些(xie)景象强(qiang)化了我的认知，我认为所有的工业企业，离开了自动化就无法实(shi)现现代化。所以，回国之后(hou)，我便承担起了推动科研成果转化的重任。但当时的我对于技术(shu)、产品以及市场(chang)都(dou)知之甚少，这无疑(yi)为产业化之路增添了许多挑战(zhan)与困难。但正是这些(xie)挑战(zhan)与困难，也让(rang)我更加坚定了在自动化领域深耕细作的决(jue)心。

《财经智库》：当时遇到的最(zui)大困难和瓶颈是什么？

褚健：我所面临的难题并非单纯的对技术(shu)不了解，而是对系统(tong)性技术(shu)的陌生(sheng)。在学校期间(jian)，研究的重心多聚焦于某一技术(shu)点上(shang)的突破，这些(xie)研究或许已达到前(qian)沿水平，但要将之转化为产品级的技术(shu)创新，却需要实(shi)现从点到面的系统(tong)性跨越，这与撰写学术(shu)论(lun)文的差别很大。初涉此领域，有很多事情我并不熟悉，但我却明白，要将一项(xiang)技术(shu)理念转化为市场(chang)所需的产品远非易事。市场(chang)所渴求的并非单纯的样机、科研成果或学术(shu)论(lun)文，而是能够切实(shi)解决(jue)问题的方案或手段。

彼时，中国刚刚改(gai)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(yi)用国产的产品。譬如我们一开始就研发了当时最(zui)复(fu)杂也是最(zui)重要的工业控(kong)制系统(tong)DCS，对于石油化工这样的流程工业企业，一旦控(kong)制系统(tong)出问题，则导(dao)致停工停产，甚至出现重大事故，所以没有一家(jia)企业愿意(yi)接受相信并采用我们的DCS。DCS不同于其(qi)他普通(tong)产品——进口的电饭锅和国产的电饭锅，两者都(dou)能使用，不会(hui)出现大问题，而DCS一旦出问题，就会(hui)影响(xiang)生(sheng)产。既然下决(jue)心要创办一个企业，又想做点有意(yi)义、有价值(zhi)的事，肯定要学习，学习如何开发一款好产品，学习如何管理一家(jia)企业，如何鼓励一个团队，如何去营销，如何去说服客户⋯⋯有了目标，就有希望。

我们的服务对象涉及炼油、化工、电力、造纸(zhi)以及制药等行业的生(sheng)产过程，全都(dou)用到自动化。这些(xie)行业企业一年365天、每(mei)天24小(xiao)时不间(jian)断地运行，就像电不能停一样。如此严苛的运行环境，对控(kong)制系统(tong)的可靠性提(ti)出了极高的要求。打个比方，如果说人(ren)的大脑是一个控(kong)制器，那么大脑必须有逻辑判断，而对于一家(jia)企业来说，其(qi)控(kong)制系统(tong)就犹如大脑。

中控(kong)创始人(ren)褚健与《财经智库》对话。

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

褚健：在没有控(kong)制系统(tong)之前(qian)，由于生(sheng)产规(gui)模较小(xiao)，各项(xiang)操作依(yi)靠人(ren)工完成；然而，随着生(sheng)产复(fu)杂性的提(ti)升，机器控(kong)制成为不可或缺的替代方案，这就是我们现在用的计算机、芯片(pian)、软件以及众多通(tong)信技术(shu)（ICT）。之所以把DCS比喻成工业大脑，是因为它已经具备了“大脑”的基本属性，并需要大量的知识储备。这些(xie)知识就是AI技术(shu)。AI技术(shu)在工业大脑里已经开始发挥作用，能够实(shi)现对整个工厂更准确的控(kong)制。这一变(bian)革性进展极大地削弱了工程师在传统(tong)生(sheng)产流程中的重要性，以往需要众多不同专业背景的工程师协同工作的任务，如今(jin)仅凭一个集成AI的系统(tong)即可高效完成，甚至能胜任许多工程师难以单独解决(jue)的复(fu)杂任务。我和我的团队正积极地推动这一领域的发展。

《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，正好是中控(kong)30年，您将此分(fen)成三个阶段：第一个十(shi)年要解决(jue)生(sheng)存问题；第二个十(shi)年参与竞争，也就是跟国际一流企业竞争高端的国内市场(chang)；第三个十(shi)年，解决(jue)市场(chang)占有率问题。您还说，最(zui)重要的贡献就是完成了一个工业控(kong)制体系的国产化。1975年美国Honeywell研制成功TDC2000，世界意(yi)义上(shang)的现代工业控(kong)制系统(tong)（DCS）诞生(sheng)；同年，日本横河电机也推出了自己的第一款DCS产品；1981年，一批外资(zi)企业开始进入中国。您能否介绍一下中控(kong)这30年经历(li)的关键(jian)节点？

褚健：确实(shi)，流程工业的控(kong)制系统(tong)从上(shang)世纪80年代开始就被(bei)大型跨国公司所垄(long)断。中控(kong)首先要解决(jue)生(sheng)存问题。在此基础上(shang)，与一流的跨国公司进行竞争，然后(hou)在竞争中学习并超(chao)越。目前(qian)中控(kong)有超(chao)过3.2万家(jia)客户，具有大量的数据积淀和实(shi)践案例，未来我希望中控(kong)的客户数量可以很快达到5万这个数字。

中控(kong)科技园全景。摄影/刘维航(hang)

今(jin)年是中控(kong)第四个十(shi)年的起始年，我们希望在未来的十(shi)年里，中控(kong)能够依(yi)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(shang)加强(qiang)工业AI能力，并在工业AI方面成为全球领先的企业，这是我们的目标。30余年来，我们开始是个小(xiao)舢舨，先在游(you)泳池(shi)学游(you)泳，然后(hou)在钱塘江游(you)泳，尽管游(you)不到江口，但毕竟可以靠岸；后(hou)来成为一条(tiao)大船，游(you)到了杭州湾出海口，未来，我们希望中控(kong)成为一个舰队，游(you)向更广阔(kuo)的大海。

2007年对中控(kong)而言是一个标志性的年份。那一年，中控(kong)获得了中国石化武汉分(fen)公司500万吨(dun)“油品质量升级炼油改(gai)造工程”的项(xiang)目合同（如今(jin)已是2000万吨(dun)炼油规(gui)模），包括(kuo)四套主(zhu)装置：500万吨(dun)/年常减压，190万吨(dun)/年煤、汽柴油加氢精制，120万吨(dun)/年延(yan)迟焦化和6万吨(dun)/年硫磺回收。这个项(xiang)目非常成功，标志着国产DCS首次进入500万吨(dun)级炼油核心主(zhu)装置，也标志着高端市场(chang)核心主(zhu)装置DCS被(bei)跨国公司垄(long)断的时代结束了。中控(kong)从原来只做小(xiao)项(xiang)目到承接大型项(xiang)目主(zhu)装置，从500万吨(dun)炼油到千万吨(dun)炼油、百万吨(dun)乙烯及整个炼化一体化，这意(yi)味(wei)着中控(kong)从原来很小(xiao)的市场(chang)占有率，到逐步有能力竞争再(zai)到领先。只有拥有这样重大项(xiang)目的业绩，中控(kong)才能保证(zheng)在未来市场(chang)竞争中不被(bei)跨国公司压垮。

《财经智库》：从之前(qian)的小(xiao)项(xiang)目到500万吨(dun)炼油、千万吨(dun)炼油的大项(xiang)目，中控(kong)2023年DCS国内市场(chang)占有率已达37.8%，其(qi)中化工领域占有率是56.3%。目前(qian)，中控(kong)的DCS在国内的占比已经很高了，是否已到天花板？

褚健：比如DCS在中国的市场(chang)规(gui)模是120亿元(yuan)左(zuo)右，如果纯粹(cui)从DCS市场(chang)规(gui)模角度来讲(jiang)，肯定是有天花板的；但从自动化、数字化、智能化的角度来讲(jiang)，还看不到天花板。现在用户最(zui)关注的，比如节能、安全、降本等痛点，未来中控(kong)有可能面临的天花板很高很高，不是几百亿元(yuan)，而是几千亿元(yuan)。理论(lun)上(shang)讲(jiang)，目前(qian)在中控(kong)的战(zhan)略转型阶段，面向的市场(chang)大概是500亿元(yuan)到1000亿元(yuan)的环境，预期的市场(chang)前(qian)景将会(hui)更大。我们要做的，最(zui)终是全方位地帮助用户解决(jue)困难和问题，而不仅仅是推销一款产品。

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

褚健：第一，必须把产品体系和服务模式做好；第二，这个服务模式有尽可能大的覆盖面；第三，要有很多典(dian)型的成功案例；第四，广而告之。目前(qian)，中控(kong)在全国647个化工园区及沙特、泰(tai)国、哈萨克斯坦等国家(jia)设立了近200家(jia)5S店，覆盖全球3.2万多家(jia)用户，并通(tong)过5S店把先进的创新成果、产品技术(shu)、解决(jue)方案及应用效果传递给企业，让(rang)企业愿意(yi)尝试，并为企业带来实(shi)实(shi)在在的效果，这才能赢得企业信任。未来中国的经济，特别是在原材(cai)料工业领域，竞争还会(hui)非常激(ji)烈，企业要在竞争中活下来，主(zhu)要途径(jing)就是全面消(xiao)除安全事故、提(ti)高产品质量、降低各项(xiang)成本，并朝着智能化、绿色(se)化发展方向发展，这就是中控(kong)要干的事。

中控(kong)创始人(ren)褚健与《财经智库》对话。

内驱(qu)力：持续(xu)迭代

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

褚健：控(kong)制系统(tong)就是人(ren)的大脑，仅有智商不够，还需要知识，而工业领域所指的“知识”是构建软件的基础。软件不仅是各种(zhong)机器设备实(shi)现智能化的关键(jian)，更是产品设计、生(sheng)产控(kong)制、能源管理、安全管理、质量管理等的主(zhu)要工具。从工业3.0到工业4.0，包括(kuo)正在来临的工业5.0，是从工业自动化到工业智能化，再(zai)到工业可持续(xu)发展的进化过程，也是传统(tong)制造向新型工业化、新质制造的进化过程，其(qi)中数字化转型是基础，也就是软件与材(cai)料设备、工艺流程、数实(shi)融合的过程。在工业领域，尤其(qi)是在流程行业的转型过程中，包括(kuo)数字化转型、AI应用、供应链韧性、可持续(xu)发展等都(dou)与软件密切相关。在过去30年，中控(kong)始终围绕行业需求，加快发展工业软件，已建立了丰(feng)富的产品线并自主(zhu)研发出一批核心工业软件，形成了较为完善的工业软件产品谱(pu)系。我始终认为，推进智能制造，关键(jian)在于工业软件，智能制造是软件驱(qu)动的工业革命。

《财经智库》：然而，中控(kong)最(zui)初的优势在于硬件。

褚健：最(zui)初，中控(kong)肯定什么优势都(dou)没有，但优势是逐步建立起来的。我所指的优势不是指市场(chang)占有率，而是中控(kong)如何能够把现在保有的3.2万多家(jia)用户和未来可能达到的5万家(jia)用户服务好，让(rang)用户能够在安全、质量、成本、绿色(se)的核心需求上(shang)得到大幅度提(ti)升；如何把我们的技术(shu)经验(yan)和积累的案例知识与用户的需求结合在一起，通(tong)过AI的运用，帮助用户创造价值(zhi)。可以说，中控(kong)不是一个DCS公司，也不是一个自动化公司，而是一个工业AI公司。

《财经智库》：您提(ti)出了“1+2+N”智能工厂新架构，即构建“智能工厂”的概念，但您同时强(qiang)调这不是一个简单的概念，而是一种(zhong)可行的模式，先进的技术(shu)和产品，以及一种(zhong)可能解决(jue)的方案。

褚健：“1+2+N”，就是一个工厂操作系统(tong)+两个自动化（生(sheng)产过程自动化PA和企业运营自动化BA）+N个工业APPs。我们听取(qu)了很多企业领导(dao)的意(yi)见，包括(kuo)央企、跨国企业还有中小(xiao)企业，他们都(dou)认可中控(kong)的框架。“1+2+N”不是一个概念，而是融合了很多技术(shu)、产品和解决(jue)方案的体系，能够全面覆盖从生(sheng)产线到管理线的自动化需求。它不仅是中控(kong)产品技术(shu)和关键(jian)能力的高度凝练(lian)，更是中控(kong)为广大行业客户数字化转型、智能化发展所描绘的蓝图。需要强(qiang)调的是，这并不意(yi)味(wei)着中控(kong)仅靠一己之力就能包打天下，我们需要打造一个开放合作的生(sheng)态系统(tong)。诚然，在某些(xie)领域，企业间(jian)的竞争或许难以避免，但更为普遍且重要的是合作的可能性。过往十(shi)数年间(jian)，移动互联网生(sheng)态的蓬勃发展已充分(fen)验(yan)证(zheng)了这一点。未来在工业领域里，完全有可能复(fu)制类(lei)似的生(sheng)态合作模式，对此，我充满信心，并已经看到了希望。

《财经智库》：中控(kong)构建工业操作系统(tong)实(shi)现智能工厂和智能制造的跨越（打通(tong)5T，形成生(sheng)态），其(qi)愿景非常宏大，是不是也意(yi)味(wei)着跟外部科技合作的可能性？毕竟，完全依(yi)靠自身力量完成一切是不现实(shi)的，在这些(xie)方面，优势和短板又有哪些(xie)？

褚健：这基于一系列基本的前(qian)提(ti)和基础。首先，是否认同工业3.0到工业4.0的转变(bian)？是否认同自动化到数字化、智能化的转型？是否认同没有哪家(jia)企业能够包打天下？这就是合作的共(gong)识和基础。同时，工业企业最(zui)需要什么？现在市场(chang)上(shang)遇到很多困惑(huo)和迥异(yi)的观(guan)念，不同的解决(jue)方案可能造成混淆甚至混乱。比如什么叫(jiao)智能工厂？什么叫(jiao)智能制造？什么是工业互联网，概念很多。不能为数字化而数字化，关键(jian)是要有能力为企业降低成本、提(ti)高效率。因此，强(qiang)化自身能力、找(zhao)到解决(jue)方案，就要有核心的技术(shu)和产品，并得到用户和合作伙(huo)伴的认可。

至于短板，对于中控(kong)来说，目前(qian)一些(xie)技术(shu)方面确实(shi)有所缺失，比如工艺技术(shu)。化工领域的专家(jia)往往不具备计算机背景，而自动化领域的专家(jia)虽对反应器有所了解，却可能缺乏化工与计算机知识。以PDH（丙烷脱氢）为例，如何能够了解它的工艺，使其(qi)产量更大、质量更好、能耗更低？我们需要实(shi)现5T（自动化技术(shu)、信息技术(shu)、工艺技术(shu)、运营技术(shu)、设备技术(shu)）的深度融合。

当然，自动化的发展已今(jin)非昔比。过去所学的现代控(kong)制理论(lun)的状(zhuang)态方程、线性控(kong)制、非线性控(kong)制等，如今(jin)是否依(yi)然成立？通(tong)过“AI+5T”，或许会(hui)产生(sheng)完全不同的新技术(shu)。传统(tong)的控(kong)制理论(lun)和AI之间(jian)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(tan)索。如果能够成为一个5T综合领域的专家(jia)，通(tong)过专业知识、数据与AI技术(shu)，或许能够帮助人(ren)类(lei)解决(jue)更现实(shi)的问题。

中控(kong)创始人(ren)褚健与《财经智库》对话。

《财经智库》：前(qian)不久，您提(ti)出通(tong)过工业AI解决(jue)智能工厂行业痛点。8月12日《财经智库》来中控(kong)调研，你们正在做大模型的突破，为什么中控(kong)坚定选择了投入AI技术(shu)？从研发到实(shi)际应用，中控(kong)如何确保AI的投入不会(hui)成为一场(chang)高风险的冒险，而是成为推动持续(xu)创新的动力？

褚健：ChatGPT的横空出世令我深感震撼，这让(rang)生(sheng)成式AI和未来的通(tong)用AI变(bian)成了可能。对于工业领域而言，它就像把很多前(qian)辈的智慧与广泛的知识体系浓缩于一体。正如爱因斯坦之前(qian)的时代，牛顿力学被(bei)视为颠扑不破的真理，直(zhi)至微观(guan)粒子层面的探(tan)索才催生(sheng)了量子力学的诞生(sheng)。在此之前(qian)，我们所学皆源自书本，经由科学验(yan)证(zheng)与实(shi)验(yan)证(zheng)实(shi)，这与ChatGPT所展现的学习与生(sheng)成过程颇为相似。这种(zhong)技术(shu)发展，在工业领域虽然不能精确地解决(jue)所有问题，但它无疑(yi)揭示了技术(shu)发展的新趋(qu)势。

我认为，随着AIGC（人(ren)工智能生(sheng)成内容）技术(shu)的兴起，AI已迈入了一个全新的发展阶段。去年，我曾向公司全员提(ti)出，所有中控(kong)人(ren)都(dou)要学会(hui)用AI工具，所有中控(kong)的产品都(dou)应该有AI能力，当然最(zui)重要的是有能力开发完全基于AI的产品，我们的流程工业时序大模型TPT就是这个方向。在这方面，中控(kong)会(hui)加大力度，也许是“All in”。

《财经智库》：人(ren)工智能在制造业中正在发生(sheng)作用，但在流程工业中，AI的应用似乎进展较为缓慢，是因为流程工业更带有它的复(fu)杂性，难度更大？

褚健：您指的是离散制造业，这方面应用可能更多的是质检，而质检主(zhu)要是基于图像处理的，与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应用方面具有更为显(xian)著的优势与潜力。为什么？因为流程工业拥有海量的数据资(zi)源，而离散工业的数据相对不完整，也就是说离散行业经过清洗(xi)、处理后(hou)的有效数据可能远远不如流程行业。这使得流程行业在数据资(zi)源上(shang)占据了显(xian)著优势。

化工过程最(zui)大的特点是“三传一反”。“三传”是传热、传质、传力，即热量、质量、动力的传递；“一反”是指化学反应。这是工程学科中的经典(dian)理论(lun)。而化工装置无外乎反应器、分(fen)离塔(ta)，这些(xie)装置在运行过程中产生(sheng)的大量数据，能够真实(shi)反映其(qi)特性。值(zhi)得注意(yi)的是，化工过程并非Pure chemistry（纯化学反应），因为自然界没有纯的东西。反应物料中往往含有杂质，因此，当不同的原料进入化工装置，经过“三传一反”，结合数据，出来的东西应该是什么、应该怎么变(bian)，其(qi)实(shi)是有机理存在的。正因为不是纯物质，反而有文章可做。

《财经智库》：您的意(yi)思是说，在AI的应用方面，流程工业比离散工业更有空间(jian)。您刚才提(ti)到中控(kong)有超(chao)过3.2万家(jia)用户，您也说过Data is food of AI（数据是人(ren)工智能的食粮）。在未来的发展过程中，除了数量上(shang)的增长，您怎么看数据质量和深度对工业AI发展的影响(xiang)？中控(kong)从化工领域入手，对于不同行业、不同工艺流程用户数据的差异(yi)性，如何实(shi)现数据驱(qu)动的个性化解决(jue)方案？

褚健：在流程工业中，数据不仅丰(feng)富，且其(qi)归类(lei)相对容易。上(shang)一个问题讲(jiang)到“三传一反”，涉及诸多装置。具体而言，化工行业是流程工业的典(dian)型代表，而除此之外，如钢铁(tie)、有色(se)、建材(cai)等行业，虽然不是传统(tong)意(yi)义上(shang)的石油化工或有机化工，其(qi)机理与“三传一反”完全不同，但同样产生(sheng)化学反应。传统(tong)的无机化工也与有机化工不同，但它们都(dou)具有大量数据和机理的相似之处，因为它们都(dou)是化学反应过程，这都(dou)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效性。但如我刚才所强(qiang)调的，流程工业具有大量的数据，结合机理过程以及装置，有效性显(xian)然高于离散行业。目前(qian)中控(kong)诸多案例和成果，已经证(zheng)明这条(tiao)路是行得通(tong)的，尽管还有“坎(kan)”，但我们会(hui)力争突破。

以无机化工中的氯碱行业为例，中国绝大部分(fen)的氯碱厂用的是中控(kong)的控(kong)制系统(tong)，中控(kong)与这些(xie)客户关系密切。它们现在提(ti)出了很多需求，比如扩(kuo)产时能否不再(zai)招“操作工”？能否降低能耗？能否延(yan)长离子膜的寿命？能否提(ti)高产能？哪些(xie)潜在故障在早(zao)期能预警预报？解决(jue)这些(xie)问题，主(zhu)要依(yi)靠的就是“工程师”。但若能够把所有的知识联通(tong)，把不同的用户数据与经验(yan)汇聚，就能发现问题所在，数据就变(bian)得有效。尽管氯碱厂规(gui)模、原料可能所有不同，但其(qi)工艺原理相近，这不就是我们要学习的吗？以前(qian)人(ren)力难以完成，但现在AI可以做到。

《财经智库》：您将下一代工业控(kong)制系统(tong)称之为UCS（Universal Control System），以软件定义、全数字化、云原生(sheng)，来试图颠覆应用近50年的传统(tong)DCS技术(shu)架构，工业市场(chang)是否已经准备好接受这种(zhong)转型？您预期在技术(shu)和市场(chang)的成熟度上(shang)，未来会(hui)发生(sheng)什么变(bian)化？

褚健：DCS最(zui)早(zao)是由Honeywell在1975年提(ti)出来的，经过近50年的发展，架构大同小(xiao)异(yi)，但技术(shu)完全不同。这套体系主(zhu)要存在的问题，一是成本下降有限，当然随着整个IT技术(shu)的下降，它也会(hui)下降；二是传统(tong)的DCS多基于ARM芯片(pian)构建，算力有限。当AI应用于DCS中时，ARM无法实(shi)现。

基于当前(qian)先进的服务器技术(shu)，特别是高性能的CPU和GPU，让(rang)实(shi)现数据的实(shi)时处理及AI的实(shi)时在线应用成为可能。因此，通(tong)过UCS颠覆DCS的传统(tong)架构是非常有希望的。中控(kong)的年轻团队创新性地提(ti)出了UCS的框架，将原来成百上(shang)千面机柜清零(ling)，变(bian)成了一面机柜；将原本需要数亿元(yuan)投资(zi)的电缆铜缆，用一对光纤来解决(jue)；控(kong)制系统(tong)通(tong)过云化技术(shu)实(shi)现统(tong)一控(kong)制，将无数个“小(xiao)脑袋”变(bian)成一个“大脑袋”，所有数据都(dou)在这个“大脑袋”上(shang)，AI就可以充分(fen)发挥作用，把项(xiang)目生(sheng)命周期大幅度提(ti)升，真正实(shi)现了软件定义优化。我们原以为可能需要两三年的时间(jian)才能够被(bei)中国客户接受，如同上(shang)世纪80年代初国外DCS引入中国时，尽管上(shang)海炼油厂率先使用，但大量企业仍在怀疑(yi)并质疑(yi)。然而，在UCS发布后(hou)，众多企业，包括(kuo)跨国公司，均表现出强(qiang)烈的试用意(yi)愿，这一速度大大超(chao)出了我们的预期。究其(qi)原因，一是UCS能够显(xian)著降低系统(tong)成本；二是AI技术(shu)的充分(fen)应用成为可能。

《财经智库》：看来持续(xu)迭代是你们的内驱(qu)力，还有一批年轻人(ren)基于数据研究，开发了实(shi)时数据的流程工业时序大模型TPT？

褚健：这个模型不足以称“大”，但非常管用，都(dou)是基于时间(jian)序列的。以前(qian)很多软件都(dou)是通(tong)过不同专家(jia)，有些(xie)企业可能都(dou)没有专家(jia)，即通(tong)过高级工程师或有专业才能的技术(shu)人(ren)员去管控(kong)不同的部门，且流程很长。但今(jin)天通(tong)过TPT不仅能解决(jue)操作问题，还能解决(jue)设备运维问题。如果要提(ti)高产品质量或者产能的同时降低能耗，都(dou)可以采用类(lei)似与ChatGPT沟通(tong)方式，把数据输入大模型，利用以前(qian)学到的数据构建模型，通(tong)过一个TPT来管控(kong)一个工厂。

《财经智库》：您多次提(ti)到中控(kong)的年轻人(ren)，好像一些(xie)突破性的项(xiang)目都(dou)由年轻人(ren)完成。据了解，中控(kong)每(mei)年的研发占比在10%以上(shang)，对年轻人(ren)你们有哪些(xie)机制来确保这种(zhong)创新能力的实(shi)现？

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

中控(kong)创始人(ren)褚健与《财经智库》对话。

构建事实(shi)上(shang)的工业标准

《财经智库》：刚才提(ti)到中控(kong)的控(kong)制系统(tong)等产品在国内的占比很高，那你们在未来的国际化方面有无整体设想？核心目标与方法各是什么？

褚健：目前(qian)中控(kong)在中国的市场(chang)占有率很高，但在全球市场(chang)影响(xiang)力还小(xiao)，知名度还不够。从全球角度，中控(kong)将面临更大的竞争和压力。尽管中控(kong)已在全球布局，包括(kuo)在中东、东南亚、欧洲、北美和南美等地，增速也较快，但目前(qian)占比还不高，我们希望今(jin)后(hou)海外营收占比能够实(shi)现大幅的、快速的提(ti)升，一系列的战(zhan)略制定及保障机制也在逐步明确和优化。

《财经智库》：不可否认，中控(kong)在全球的控(kong)制系统(tong)市场(chang)上(shang)也面临着激(ji)烈的竞争，国际企业在AI领域的布局如何？

褚健：我相信这些(xie)大的跨国公司在AI应用方面均有所布局。中控(kong)在全球率先发布UCS和TPT，这些(xie)企业也会(hui)与我们交流，它们对中控(kong)所做的事情表示认可。但事实(shi)上(shang)，这些(xie)企业也都(dou)在积极布局AI领域。或许，许多成果要等到实(shi)际推出后(hou)才会(hui)为世人(ren)所知。技术(shu)的发展趋(qu)势是显(xian)而易见的，无非看谁的速度更快。

回顾中控(kong)刚开始做DCS的时候，我们也是以跨国公司的DCS作为标杆，向它们学习。今(jin)天我依(yi)然认为跨国公司有许多地方值(zhi)得学习和尊敬。它们拥有丰(feng)富的技术(shu)积累和人(ren)才储备，且产品系列也很丰(feng)富，它们是中控(kong)的标杆和榜样。但在中控(kong)的第四个十(shi)年里，我们有机会(hui)在全球，尤其(qi)是在流程行业，成为工业AI领域的领导(dao)者之一，至少我们希望能在这一领域占据重要的一席。

《财经智库》：都(dou)说中国应用场(chang)景丰(feng)富，与国外比较如何？

褚健：我对国外的场(chang)景不太熟悉。当然，中国大的石化行业企业在全球也是领先的，其(qi)拥有2000万吨(dun)炼油规(gui)模、几百万吨(dun)烯烃(ting)或PTA的规(gui)模，国外并不多见。在传统(tong)化工、精细化工领域，无论(lun)是产业链的深度与广度，还是产品的种(zhong)类(lei)与规(gui)模，中国在全球均占据举足轻重的地位，所以场(chang)景比国外更丰(feng)富。在深耕中国市场(chang)的同时，我们应加大与海外企业的合作力度，共(gong)同探(tan)索新的应用场(chang)景和技术(shu)创新。中控(kong)与这些(xie)跨国公司之间(jian)既存在合作的可能性，也可能面临竞争，但无论(lun)何种(zhong)关系，我们都(dou)将始终坚持以客户价值(zhi)创造为核心，致力于为客户提(ti)供更加优质、高效的产品和服务。

2024年6月，中控(kong)技术(shu)在新加坡召(zhao)开全球新品发布会(hui)。

《财经智库》：关于国际标准问题。在工业领域，欧美企业常常主(zhu)导(dao)国际技术(shu)标准，中国企业的技术(shu)创新能否在未来引领某些(xie)技术(shu)标准的制定？具体在哪些(xie)领域中控(kong)有机会(hui)实(shi)现这种(zhong)突破？

褚健：中控(kong)的EPA在2008年成为IEC（国际电工委员会(hui)）的国际标准，其(qi)中有一部分(fen)也成为德国的国家(jia)标准。当时，时任科技部部长万钢批示说，以前(qian)德国的很多国家(jia)标准都(dou)进入了国际标准，而中国的标准又都(dou)来自国际标准，所以中国总是把德国的国家(jia)标准作为自己的标准；而如今(jin)中控(kong)的EPA成为国际标准，被(bei)德国纳入其(qi)国家(jia)标准，这非常了不起。

我认为有两类(lei)标准必须做。第一类(lei)，已经获得广泛共(gong)识、具有普适(shi)性的标准，即共(gong)同的标准，对于这类(lei)已经确立的标准，我们应积极遵循并采纳。另一类(lei)则是如何创造并制定新的标准。这个更为重要，特别是在工业领域，当达到一定规(gui)模时，它就是一个事实(shi)上(shang)的工业标准。中控(kong)希望能够积极参与并推动这类(lei)标准的制定，牵头与否并不重要，重要的是能够在工业领域被(bei)接纳，标准本来是无价的。

在其(qi)他方面，中控(kong)也会(hui)积极参与。比如Ethernet-APL（以太网高级物理层）就是国际上(shang)提(ti)出来的标准，目前(qian)并未形成共(gong)识，但我们认为这个技术(shu)代表了未来方向，所以积极参与到标准的制定、完善及应用中。也有一些(xie)可能现在大家(jia)还不知道，或者还没发现，或者还不认可，如果我们认为正确，就会(hui)去推进。

架起科研和产业的桥梁

《财经智库》：从最(zui)初自动化之路的设想到现在的“工业大脑”，当时你们几个初次创业的年轻人(ren)决(jue)定在代理商和开发商之间(jian)选择了较为艰难的自主(zhu)创新，您开始的初衷(zhong)就是想打通(tong)科研和产业的通(tong)道吗？

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

30多年前(qian)，社会(hui)上(shang)很多企业研发能力相对较弱，不像今(jin)天，企业的研发能力超(chao)过了学校和研究机构。如何把这两者结合起来构建一个通(tong)道，就是我们的初衷(zhong)。虽然我们手上(shang)没有产品、没有钱，几乎不懂市场(chang)、经营、管理、制造、服务等，但我们知道要做这件事就应该建一个企业，需要面向市场(chang)、转变(bian)观(guan)念。也就是说，我不再(zai)是教(jiao)授，而是要走技术(shu)之路、产业之路。

《财经智库》：高校的科研和研发与企业的研发不是一回事。您曾将科研界和产业界比作长江和黄河，不可交汇。

褚健：对，科研和产业像是长江与黄河，不相交。学校应该做前(qian)沿的技术(shu)突破、原始创新，甚至是科学发现、基础研究，而非成果转化。在当今(jin)时代，成果转化领域已汇聚了大量专业人(ren)才，这与30年前(qian)的情况截然不同，他们已具备相应的转化能力。科技型企业在于面向市场(chang)、贴近用户需求，致力于解决(jue)用户的痛点问题，这一理念自企业初创之时便已明确。

科研有科研的规(gui)律，商业有商业的逻辑，两者之间(jian)，有一个巨大的鸿沟，而我的任务是成为商业与科研的桥梁，在于将科研成果的价值(zhi)更好地发挥，同时解决(jue)商业企业在创新技术(shu)源头上(shang)所面临的问题。

《财经智库》：您已经把高校、研究机构以及企业在成果转化的角色(se)定位说得很清楚了，您是比较典(dian)型的产学研结合之人(ren)。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(jian)点？

褚健：可能要把这几个概念分(fen)开。科学和技术(shu)要分(fen)开；研究和研发（或开发）要分(fen)开。含义不同，不能混为一谈。

30年前(qian)，高校的知识或者技术(shu)能力相对产业的技术(shu)水平是较高的，那时“三来一补”（即来料加工、来样加工、来件装配和补偿贸易）的模式就可以应用了，但订单、市场(chang)、设备都(dou)是别人(ren)的；然而，时至今(jin)日，情况已发生(sheng)根本性变(bian)化。从某种(zhong)意(yi)义上(shang)讲(jiang)，产业界的技术(shu)水平，虽未必比跨国公司更高，但相较中国高校已经不低了。

比如说人(ren)工智能、无人(ren)驾(jia)驶等领域，高校在与大型科技企业的对比中显(xian)得相对弱势。这些(xie)大企业不仅拥有雄厚的人(ren)才储备和强(qiang)大的计算能力，而且其(qi)研发团队规(gui)模庞大、组织严密，能够高效协同工作。相比之下，高校都(dou)是相对不稳(wen)定的研究生(sheng)，差距就会(hui)拉大。在我们这个领域，高校的科研或研发与企业也不同。创业办公司是市场(chang)导(dao)向，而非论(lun)文导(dao)向、成果导(dao)向，企业的研发必须有用。当然，我也跟团队说，能不能做五年后(hou)的研发，或者是做一些(xie)可能失败的东西，但所有这些(xie)努力都(dou)必须面向未来，具有前(qian)瞻性。

《财经智库》：目前(qian)强(qiang)调创新，强(qiang)调科技产业化或科研成果转化，从您的角度，在创新主(zhu)体上(shang)，像南科大的刘科教(jiao)授说，创新就应该以企业为主(zhu)体；中芯国际原董事长周子学也持此观(guan)点，您怎么看？

褚健：所谓的“卡脖子”，不是卡技术(shu)，而是卡产品。我们今(jin)天被(bei)卡的芯片(pian)、光刻机、工业软件，各种(zhong)材(cai)料、零(ling)部件等等都(dou)是产品。当然，产品里存在许多技术(shu)，但它首先是产品。现阶段的问题需要产业界来解决(jue)，高校和科研院所应该想办法解决(jue)十(shi)年后(hou)不再(zai)被(bei)“卡脖子”的问题。国外不会(hui)停下来，还会(hui)往前(qian)走；中国的企业能不能十(shi)年后(hou)不再(zai)被(bei)“卡脖子”，这才是关键(jian)。

中国过去40多年工业化的经验(yan)积累已经奠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(qu)势走就应该没问题；尽管颠覆性的创新可能会(hui)困难些(xie)，但大体不会(hui)走错方向。真正的竞争需要经受市场(chang)检验(yan)，比如中控(kong)创新推出的UCS，其(qi)质量、可靠性、稳(wen)定性，都(dou)需要得到市场(chang)的认可。既然是产品，就一定要市场(chang)化，锁在实(shi)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(shang)市场(chang)，深入市场(chang)一线。不要等十(shi)年后(hou)再(zai)攻关，那样或许就永远跟不上(shang)了。所以，看清趋(qu)势，关注十(shi)年、二十(shi)年后(hou)我们如何不再(zai)被(bei)别人(ren)卡。当然，我们也希望加强(qiang)各种(zhong)国际合作，在开放中竞争并得到提(ti)升。

来源：财经杂志