中控创始人褚健教授。

走出(chu)象牙塔30年

《财经智库》：您被人们(men)称为“中国自动化产业第一人”，上世纪80年代末(mo)，您就参与了中国早期工业控制系统DCS（Distributed Control System）的研(yan)发，而当时国内(nei)技术环境和资源相对有限。作为开拓者，是(shi)什么促使(shi)您坚持走上工业自动化的道(dao)路？是(shi)否与您的日本留学经历有关？

褚健：我不是(shi)什么第一人，不妥。相对而言，可能有点(dian)故事而已。事实上，在自动化领域方面，起步的时候我并(bing)未有意(yi)要(yao)推动产业化进程，而是(shi)在各(ge)种因素的影响下促成了产业化这件事。首先，在20世纪80年代末(mo)90年代初，中国正处于社会转(zhuan)型的关键时期，国家高度重视并(bing)大力(li)推动大学科研(yan)成果(guo)的转(zhuan)化应(ying)用。在此背景下，原国家计划委员会（后更名(ming)为国家发展(zhan)和改革(ge)委员会）在浙江大学设立了工业自动化国家工程研(yan)究中心(xin)，鼓励构建一条从研(yan)究到产业的通(tong)道(dao)。在这一政策感召下，我坚定地(di)做了这件事，尽管当时对很多(duo)事情不甚了解，但我内(nei)心(xin)觉得这个方向非常正确。

日本留学的经历对我影响很大。在1986年至(zhi)1989年期间，我在日本深入参观、走访了日本的多(duo)家企业和研(yan)究机构，包(bao)括新日铁、川(chuan)崎(qi)重工、松下电(dian)器等(deng)，这些企业的自动化程度非常高，在偌大的车间里(li)几乎看不到人。其中在参观松下电(dian)器位于大阪的中央研(yan)究院的过程中，我更是(shi)目睹了机械手精准地(di)夹取并(bing)煎制鸡蛋的精湛技艺。当时我深感震撼，因为机械手抓取鸡蛋的过程中，稍一用力(li)鸡蛋会破，而力(li)量不足鸡蛋就会掉，这对于机械手的控制要(yao)求非常高。虽然今(jin)天看来或许并(bing)不稀奇，但在当时却代表了极高的技术水平。这些景象强化了我的认知，我认为所有的工业企业，离开了自动化就无法实现现代化。所以，回国之后，我便(bian)承担起了推动科研(yan)成果(guo)转(zhuan)化的重任(ren)。但当时的我对于技术、产品以及市场(chang)都知之甚少，这无疑为产业化之路增添了许多(duo)挑(tiao)战与困难。但正是(shi)这些挑(tiao)战与困难，也让我更加(jia)坚定了在自动化领域深耕细(xi)作的决心(xin)。

《财经智库》：当时遇到的最(zui)大困难和瓶颈是(shi)什么？

褚健：我所面临的难题并(bing)非单纯的对技术不了解，而是(shi)对系统性(xing)技术的陌生。在学校期间，研(yan)究的重心(xin)多(duo)聚焦于某一技术点(dian)上的突破，这些研(yan)究或许已达到前沿水平，但要(yao)将之转(zhuan)化为产品级的技术创新，却需要(yao)实现从点(dian)到面的系统性(xing)跨越，这与撰写学术论文的差别很大。初涉此领域，有很多(duo)事情我并(bing)不熟悉，但我却明白(bai)，要(yao)将一项技术理念转(zhuan)化为市场(chang)所需的产品远(yuan)非易事。市场(chang)所渴求的并(bing)非单纯的样机、科研(yan)成果(guo)或学术论文，而是(shi)能够切(qie)实解决问题的方案或手段。

彼时，中国刚刚改革(ge)开放，国外的产品大量涌入，但若我们(men)的产品明显比国外的差，用户一定不愿意(yi)用国产的产品。譬(pi)如我们(men)一开始就研(yan)发了当时最(zui)复杂也是(shi)最(zui)重要(yao)的工业控制系统DCS，对于石油化工这样的流程工业企业，一旦控制系统出(chu)问题，则导致(zhi)停工停产，甚至(zhi)出(chu)现重大事故，所以没有一家企业愿意(yi)接受(shou)相信并(bing)采用我们(men)的DCS。DCS不同于其他普(pu)通(tong)产品——进口的电(dian)饭(fan)锅和国产的电(dian)饭(fan)锅，两者都能使(shi)用，不会出(chu)现大问题，而DCS一旦出(chu)问题，就会影响生产。既然下决心(xin)要(yao)创办一个企业，又想做点(dian)有意(yi)义、有价值的事，肯定要(yao)学习(xi)，学习(xi)如何开发一款好(hao)产品，学习(xi)如何管理一家企业，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(men)的服务(wu)对象涉及炼(lian)油、化工、电(dian)力(li)、造纸以及制药等(deng)行业的生产过程，全都用到自动化。这些行业企业一年365天、每天24小时不间断地(di)运行，就像电(dian)不能停一样。如此严苛的运行环境，对控制系统的可靠性(xing)提出(chu)了极高的要(yao)求。打个比方，如果(guo)说人的大脑是(shi)一个控制器，那(na)么大脑必须(xu)有逻(luo)辑判断，而对于一家企业来说，其控制系统就犹如大脑。

中控创始人褚健与《财经智库》对话(hua)。

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

褚健：在没有控制系统之前，由于生产规模较小，各(ge)项操(cao)作依靠人工完成；然而，随着生产复杂性(xing)的提升，机器控制成为不可或缺的替代方案，这就是(shi)我们(men)现在用的计算机、芯片、软件以及众多(duo)通(tong)信技术（ICT）。之所以把DCS比喻(yu)成工业大脑，是(shi)因为它已经具备了“大脑”的基本属(shu)性(xing)，并(bing)需要(yao)大量的知识储备。这些知识就是(shi)AI技术。AI技术在工业大脑里(li)已经开始发挥作用，能够实现对整个工厂更准确的控制。这一变革(ge)性(xing)进展(zhan)极大地(di)削弱了工程师在传统生产流程中的重要(yao)性(xing)，以往需要(yao)众多(duo)不同专业背景的工程师协(xie)同工作的任(ren)务(wu)，如今(jin)仅凭一个集成AI的系统即可高效完成，甚至(zhi)能胜任(ren)许多(duo)工程师难以单独解决的复杂任(ren)务(wu)。我和我的团队正积极地(di)推动这一领域的发展(zhan)。

《财经智库》：让中控成为流程工业的“工业大脑”是(shi)您的追求。去年，正好(hao)是(shi)中控30年，您将此分成三个阶段：第一个十年要(yao)解决生存问题；第二个十年参与竞争，也就是(shi)跟国际(ji)一流企业竞争高端的国内(nei)市场(chang)；第三个十年，解决市场(chang)占有率问题。您还说，最(zui)重要(yao)的贡献就是(shi)完成了一个工业控制体系的国产化。1975年美国Honeywell研(yan)制成功TDC2000，世界意(yi)义上的现代工业控制系统（DCS）诞生；同年，日本横河电(dian)机也推出(chu)了自己的第一款DCS产品；1981年，一批外资企业开始进入中国。您能否介绍一下中控这30年经历的关键节点(dian)？

褚健：确实，流程工业的控制系统从上世纪80年代开始就被大型跨国公司(si)所垄断。中控首先要(yao)解决生存问题。在此基础上，与一流的跨国公司(si)进行竞争，然后在竞争中学习(xi)并(bing)超越。目前中控有超过3.2万家客户，具有大量的数据积淀和实践(jian)案例，未来我希望中控的客户数量可以很快达到5万这个数字。

中控科技园(yuan)全景。摄影/刘(liu)维航

今(jin)年是(shi)中控第四个十年的起始年，我们(men)希望在未来的十年里(li)，中控能够依托(tuo)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(jia)强工业AI能力(li)，并(bing)在工业AI方面成为全球领先的企业，这是(shi)我们(men)的目标。30余(yu)年来，我们(men)开始是(shi)个小舢舨，先在游泳池学游泳，然后在钱塘江游泳，尽管游不到江口，但毕竟可以靠岸；后来成为一条大船，游到了杭州湾出(chu)海口，未来，我们(men)希望中控成为一个舰队，游向更广阔的大海。

2007年对中控而言是(shi)一个标志性(xing)的年份。那(na)一年，中控获得了中国石化武汉分公司(si)500万吨“油品质量升级炼(lian)油改造工程”的项目合同（如今(jin)已是(shi)2000万吨炼(lian)油规模），包(bao)括四套主装置：500万吨/年常减压(ya)，190万吨/年煤、汽柴油加(jia)氢精制，120万吨/年延迟焦化和6万吨/年硫(liu)磺回收。这个项目非常成功，标志着国产DCS首次进入500万吨级炼(lian)油核心(xin)主装置，也标志着高端市场(chang)核心(xin)主装置DCS被跨国公司(si)垄断的时代结束了。中控从原来只做小项目到承接大型项目主装置，从500万吨炼(lian)油到千万吨炼(lian)油、百万吨乙(yi)烯及整个炼(lian)化一体化，这意(yi)味着中控从原来很小的市场(chang)占有率，到逐(zhu)步有能力(li)竞争再到领先。只有拥有这样重大项目的业绩，中控才能保(bao)证在未来市场(chang)竞争中不被跨国公司(si)压(ya)垮。

《财经智库》：从之前的小项目到500万吨炼(lian)油、千万吨炼(lian)油的大项目，中控2023年DCS国内(nei)市场(chang)占有率已达37.8%，其中化工领域占有率是(shi)56.3%。目前，中控的DCS在国内(nei)的占比已经很高了，是(shi)否已到天花板？

褚健：比如DCS在中国的市场(chang)规模是(shi)120亿元左右，如果(guo)纯粹从DCS市场(chang)规模角(jiao)度来讲，肯定是(shi)有天花板的；但从自动化、数字化、智能化的角(jiao)度来讲，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(deng)痛点(dian)，未来中控有可能面临的天花板很高很高，不是(shi)几百亿元，而是(shi)几千亿元。理论上讲，目前在中控的战略转(zhuan)型阶段，面向的市场(chang)大概是(shi)500亿元到1000亿元的环境，预期的市场(chang)前景将会更大。我们(men)要(yao)做的，最(zui)终是(shi)全方位地(di)帮助用户解决困难和问题，而不仅仅是(shi)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，似乎就不存在天花板了。中控一直根植于制造业，传统制造业从自动化、数字化到智能化这个过程中，怎样才能更好(hao)地(di)实现这个途径？

褚健：第一，必须(xu)把产品体系和服务(wu)模式做好(hao)；第二，这个服务(wu)模式有尽可能大的覆盖(gai)面；第三，要(yao)有很多(duo)典型的成功案例；第四，广而告(gao)之。目前，中控在全国647个化工园(yuan)区及沙特、泰国、哈萨克斯坦等(deng)国家设立了近200家5S店，覆盖(gai)全球3.2万多(duo)家用户，并(bing)通(tong)过5S店把先进的创新成果(guo)、产品技术、解决方案及应(ying)用效果(guo)传递(di)给企业，让企业愿意(yi)尝试，并(bing)为企业带来实实在在的效果(guo)，这才能赢(ying)得企业信任(ren)。未来中国的经济，特别是(shi)在原材(cai)料工业领域，竞争还会非常激(ji)烈，企业要(yao)在竞争中活下来，主要(yao)途径就是(shi)全面消(xiao)除安全事故、提高产品质量、降低各(ge)项成本，并(bing)朝着智能化、绿色化发展(zhan)方向发展(zhan)，这就是(shi)中控要(yao)干(gan)的事。

中控创始人褚健与《财经智库》对话(hua)。

内(nei)驱力(li)：持续迭代

《财经智库》：您始终强调工业软件的重要(yao)性(xing)，并(bing)认为智能制造是(shi)软件驱动的工业革(ge)命，为什么？

褚健：控制系统就是(shi)人的大脑，仅有智商不够，还需要(yao)知识，而工业领域所指(zhi)的“知识”是(shi)构建软件的基础。软件不仅是(shi)各(ge)种机器设备实现智能化的关键，更是(shi)产品设计、生产控制、能源管理、安全管理、质量管理等(deng)的主要(yao)工具。从工业3.0到工业4.0，包(bao)括正在来临的工业5.0，是(shi)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(shi)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(zhuan)型是(shi)基础，也就是(shi)软件与材(cai)料设备、工艺流程、数实融合的过程。在工业领域，尤其是(shi)在流程行业的转(zhuan)型过程中，包(bao)括数字化转(zhuan)型、AI应(ying)用、供应(ying)链韧性(xing)、可持续发展(zhan)等(deng)都与软件密切(qie)相关。在过去30年，中控始终围绕行业需求，加(jia)快发展(zhan)工业软件，已建立了丰富的产品线并(bing)自主研(yan)发出(chu)一批核心(xin)工业软件，形成了较为完善(shan)的工业软件产品谱系。我始终认为，推进智能制造，关键在于工业软件，智能制造是(shi)软件驱动的工业革(ge)命。

《财经智库》：然而，中控最(zui)初的优势在于硬件。

褚健：最(zui)初，中控肯定什么优势都没有，但优势是(shi)逐(zhu)步建立起来的。我所指(zhi)的优势不是(shi)指(zhi)市场(chang)占有率，而是(shi)中控如何能够把现在保(bao)有的3.2万多(duo)家用户和未来可能达到的5万家用户服务(wu)好(hao)，让用户能够在安全、质量、成本、绿色的核心(xin)需求上得到大幅(fu)度提升；如何把我们(men)的技术经验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。可以说，中控不是(shi)一个DCS公司(si)，也不是(shi)一个自动化公司(si)，而是(shi)一个工业AI公司(si)。

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

褚健：“1+2+N”，就是(shi)一个工厂操(cao)作系统+两个自动化（生产过程自动化PA和企业运营自动化BA）+N个工业APPs。我们(men)听取了很多(duo)企业领导的意(yi)见，包(bao)括央企、跨国企业还有中小企业，他们(men)都认可中控的框架。“1+2+N”不是(shi)一个概念，而是(shi)融合了很多(duo)技术、产品和解决方案的体系，能够全面覆盖(gai)从生产线到管理线的自动化需求。它不仅是(shi)中控产品技术和关键能力(li)的高度凝练，更是(shi)中控为广大行业客户数字化转(zhuan)型、智能化发展(zhan)所描绘(hui)的蓝图。需要(yao)强调的是(shi)，这并(bing)不意(yi)味着中控仅靠一己之力(li)就能包(bao)打天下，我们(men)需要(yao)打造一个开放合作的生态系统。诚(cheng)然，在某些领域，企业间的竞争或许难以避免，但更为普(pu)遍且重要(yao)的是(shi)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)已充分验证了这一点(dian)。未来在工业领域里(li)，完全有可能复制类似的生态合作模式，对此，我充满信心(xin)，并(bing)已经看到了希望。

《财经智库》：中控构建工业操(cao)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(hong)大，是(shi)不是(shi)也意(yi)味着跟外部科技合作的可能性(xing)？毕竟，完全依靠自身力(li)量完成一切(qie)是(shi)不现实的，在这些方面，优势和短板又有哪些？

褚健：这基于一系列基本的前提和基础。首先，是(shi)否认同工业3.0到工业4.0的转(zhuan)变？是(shi)否认同自动化到数字化、智能化的转(zhuan)型？是(shi)否认同没有哪家企业能够包(bao)打天下？这就是(shi)合作的共识和基础。同时，工业企业最(zui)需要(yao)什么？现在市场(chang)上遇到很多(duo)困惑和迥异的观念，不同的解决方案可能造成混淆甚至(zhi)混乱。比如什么叫(jiao)智能工厂？什么叫(jiao)智能制造？什么是(shi)工业互联网，概念很多(duo)。不能为数字化而数字化，关键是(shi)要(yao)有能力(li)为企业降低成本、提高效率。因此，强化自身能力(li)、找(zhao)到解决方案，就要(yao)有核心(xin)的技术和产品，并(bing)得到用户和合作伙伴的认可。

至(zhi)于短板，对于中控来说，目前一些技术方面确实有所缺失，比如工艺技术。化工领域的专家往往不具备计算机背景，而自动化领域的专家虽对反(fan)应(ying)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(shi)其产量更大、质量更好(hao)、能耗更低？我们(men)需要(yao)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(jin)非昔(xi)比。过去所学的现代控制理论的状态方程、线性(xing)控制、非线性(xing)控制等(deng)，如今(jin)是(shi)否依然成立？通(tong)过“AI+5T”，或许会产生完全不同的新技术。传统的控制理论和AI之间到底(di)是(shi)竞争关系还是(shi)合作关系？这需要(yao)我们(men)深入研(yan)究、积极探索。如果(guo)能够成为一个5T综合领域的专家，通(tong)过专业知识、数据与AI技术，或许能够帮助人类解决更现实的问题。

中控创始人褚健与《财经智库》对话(hua)。

《财经智库》：前不久(jiu)，您提出(chu)通(tong)过工业AI解决智能工厂行业痛点(dian)。8月12日《财经智库》来中控调研(yan)，你们(men)正在做大模型的突破，为什么中控坚定选择了投入AI技术？从研(yan)发到实际(ji)应(ying)用，中控如何确保(bao)AI的投入不会成为一场(chang)高风险的冒险，而是(shi)成为推动持续创新的动力(li)？

褚健：ChatGPT的横空出(chu)世令我深感震撼，这让生成式AI和未来的通(tong)用AI变成了可能。对于工业领域而言，它就像把很多(duo)前辈的智慧与广泛的知识体系浓缩于一体。正如爱(ai)因斯坦之前的时代，牛顿力(li)学被视为颠(dian)扑不破的真理，直至(zhi)微观粒(li)子层面的探索才催生了量子力(li)学的诞生。在此之前，我们(men)所学皆(jie)源自书(shu)本，经由科学验证与实验证实，这与ChatGPT所展(zhan)现的学习(xi)与生成过程颇为相似。这种技术发展(zhan)，在工业领域虽然不能精确地(di)解决所有问题，但它无疑揭示了技术发展(zhan)的新趋势。

我认为，随着AIGC（人工智能生成内(nei)容）技术的兴起，AI已迈入了一个全新的发展(zhan)阶段。去年，我曾向公司(si)全员提出(chu)，所有中控人都要(yao)学会用AI工具，所有中控的产品都应(ying)该有AI能力(li)，当然最(zui)重要(yao)的是(shi)有能力(li)开发完全基于AI的产品，我们(men)的流程工业时序大模型TPT就是(shi)这个方向。在这方面，中控会加(jia)大力(li)度，也许是(shi)“All in”。

《财经智库》：人工智能在制造业中正在发生作用，但在流程工业中，AI的应(ying)用似乎进展(zhan)较为缓慢，是(shi)因为流程工业更带有它的复杂性(xing)，难度更大？

褚健：您指(zhi)的是(shi)离散制造业，这方面应(ying)用可能更多(duo)的是(shi)质检，而质检主要(yao)是(shi)基于图像处理的，与AIGC并(bing)无直接关联。比较而言，我觉得流程工业比离散制造业在AI应(ying)用方面具有更为显著的优势与潜力(li)。为什么？因为流程工业拥有海量的数据资源，而离散工业的数据相对不完整，也就是(shi)说离散行业经过清洗、处理后的有效数据可能远(yuan)远(yuan)不如流程行业。这使(shi)得流程行业在数据资源上占据了显著优势。

化工过程最(zui)大的特点(dian)是(shi)“三传一反(fan)”。“三传”是(shi)传热、传质、传力(li)，即热量、质量、动力(li)的传递(di)；“一反(fan)”是(shi)指(zhi)化学反(fan)应(ying)。这是(shi)工程学科中的经典理论。而化工装置无外乎反(fan)应(ying)器、分离塔，这些装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)。值得注意(yi)的是(shi)，化工过程并(bing)非Pure chemistry（纯化学反(fan)应(ying)），因为自然界没有纯的东西。反(fan)应(ying)物(wu)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(fan)”，结合数据，出(chu)来的东西应(ying)该是(shi)什么、应(ying)该怎么变，其实是(shi)有机理存在的。正因为不是(shi)纯物(wu)质，反(fan)而有文章可做。

《财经智库》：您的意(yi)思是(shi)说，在AI的应(ying)用方面，流程工业比离散工业更有空间。您刚才提到中控有超过3.2万家用户，您也说过Data is food of AI（数据是(shi)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(chang)，您怎么看数据质量和深度对工业AI发展(zhan)的影响？中控从化工领域入手，对于不同行业、不同工艺流程用户数据的差异性(xing)，如何实现数据驱动的个性(xing)化解决方案？

褚健：在流程工业中，数据不仅丰富，且其归类相对容易。上一个问题讲到“三传一反(fan)”，涉及诸多(duo)装置。具体而言，化工行业是(shi)流程工业的典型代表，而除此之外，如钢铁、有色、建材(cai)等(deng)行业，虽然不是(shi)传统意(yi)义上的石油化工或有机化工，其机理与“三传一反(fan)”完全不同，但同样产生化学反(fan)应(ying)。传统的无机化工也与有机化工不同，但它们(men)都具有大量数据和机理的相似之处，因为它们(men)都是(shi)化学反(fan)应(ying)过程，这都是(shi)工业AI应(ying)用的重要(yao)基础。所以，数据的庞大不代表数据的有效性(xing)。但如我刚才所强调的，流程工业具有大量的数据，结合机理过程以及装置，有效性(xing)显然高于离散行业。目前中控诸多(duo)案例和成果(guo)，已经证明这条路是(shi)行得通(tong)的，尽管还有“坎”，但我们(men)会力(li)争突破。

以无机化工中的氯碱行业为例，中国绝大部分的氯碱厂用的是(shi)中控的控制系统，中控与这些客户关系密切(qie)。它们(men)现在提出(chu)了很多(duo)需求，比如扩产时能否不再招(zhao)“操(cao)作工”？能否降低能耗？能否延长(chang)离子膜的寿命？能否提高产能？哪些潜在故障在早期能预警预报？解决这些问题，主要(yao)依靠的就是(shi)“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汇聚，就能发现问题所在，数据就变得有效。尽管氯碱厂规模、原料可能所有不同，但其工艺原理相近，这不就是(shi)我们(men)要(yao)学习(xi)的吗(ma)？以前人力(li)难以完成，但现在AI可以做到。

《财经智库》：您将下一代工业控制系统称之为UCS（Universal Control System），以软件定义、全数字化、云原生，来试图颠(dian)覆应(ying)用近50年的传统DCS技术架构，工业市场(chang)是(shi)否已经准备好(hao)接受(shou)这种转(zhuan)型？您预期在技术和市场(chang)的成熟度上，未来会发生什么变化？

褚健：DCS最(zui)早是(shi)由Honeywell在1975年提出(chu)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(yao)存在的问题，一是(shi)成本下降有限，当然随着整个IT技术的下降，它也会下降；二是(shi)传统的DCS多(duo)基于ARM芯片构建，算力(li)有限。当AI应(ying)用于DCS中时，ARM无法实现。

基于当前先进的服务(wu)器技术，特别是(shi)高性(xing)能的CPU和GPU，让实现数据的实时处理及AI的实时在线应(ying)用成为可能。因此，通(tong)过UCS颠(dian)覆DCS的传统架构是(shi)非常有希望的。中控的年轻团队创新性(xing)地(di)提出(chu)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(yao)数亿元投资的电(dian)缆铜缆，用一对光纤来解决；控制系统通(tong)过云化技术实现统一控制，将无数个“小脑袋”变成一个“大脑袋”，所有数据都在这个“大脑袋”上，AI就可以充分发挥作用，把项目生命周期大幅(fu)度提升，真正实现了软件定义优化。我们(men)原以为可能需要(yao)两三年的时间才能够被中国客户接受(shou)，如同上世纪80年代初国外DCS引入中国时，尽管上海炼(lian)油厂率先使(shi)用，但大量企业仍在怀疑并(bing)质疑。然而，在UCS发布(bu)后，众多(duo)企业，包(bao)括跨国公司(si)，均表现出(chu)强烈的试用意(yi)愿，这一速度大大超出(chu)了我们(men)的预期。究其原因，一是(shi)UCS能够显著降低系统成本；二是(shi)AI技术的充分应(ying)用成为可能。

《财经智库》：看来持续迭代是(shi)你们(men)的内(nei)驱力(li)，还有一批年轻人基于数据研(yan)究，开发了实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，都是(shi)基于时间序列的。以前很多(duo)软件都是(shi)通(tong)过不同专家，有些企业可能都没有专家，即通(tong)过高级工程师或有专业才能的技术人员去管控不同的部门，且流程很长(chang)。但今(jin)天通(tong)过TPT不仅能解决操(cao)作问题，还能解决设备运维问题。如果(guo)要(yao)提高产品质量或者产能的同时降低能耗，都可以采用类似与ChatGPT沟通(tong)方式，把数据输入大模型，利用以前学到的数据构建模型，通(tong)过一个TPT来管控一个工厂。

《财经智库》：您多(duo)次提到中控的年轻人，好(hao)像一些突破性(xing)的项目都由年轻人完成。据了解，中控每年的研(yan)发占比在10%以上，对年轻人你们(men)有哪些机制来确保(bao)这种创新能力(li)的实现？

褚健：肯定有。但如果(guo)通(tong)过某种机制，可能新的东西就出(chu)不来了。

中控创始人褚健与《财经智库》对话(hua)。

构建事实上的工业标准

《财经智库》：刚才提到中控的控制系统等(deng)产品在国内(nei)的占比很高，那(na)你们(men)在未来的国际(ji)化方面有无整体设想？核心(xin)目标与方法各(ge)是(shi)什么？

褚健：目前中控在中国的市场(chang)占有率很高，但在全球市场(chang)影响力(li)还小，知名(ming)度还不够。从全球角(jiao)度，中控将面临更大的竞争和压(ya)力(li)。尽管中控已在全球布(bu)局，包(bao)括在中东、东南(nan)亚(ya)、欧洲(zhou)、北美和南(nan)美等(deng)地(di)，增速也较快，但目前占比还不高，我们(men)希望今(jin)后海外营收占比能够实现大幅(fu)的、快速的提升，一系列的战略制定及保(bao)障机制也在逐(zhu)步明确和优化。

《财经智库》：不可否认，中控在全球的控制系统市场(chang)上也面临着激(ji)烈的竞争，国际(ji)企业在AI领域的布(bu)局如何？

褚健：我相信这些大的跨国公司(si)在AI应(ying)用方面均有所布(bu)局。中控在全球率先发布(bu)UCS和TPT，这些企业也会与我们(men)交流，它们(men)对中控所做的事情表示认可。但事实上，这些企业也都在积极布(bu)局AI领域。或许，许多(duo)成果(guo)要(yao)等(deng)到实际(ji)推出(chu)后才会为世人所知。技术的发展(zhan)趋势是(shi)显而易见的，无非看谁的速度更快。

回顾中控刚开始做DCS的时候，我们(men)也是(shi)以跨国公司(si)的DCS作为标杆，向它们(men)学习(xi)。今(jin)天我依然认为跨国公司(si)有许多(duo)地(di)方值得学习(xi)和尊敬。它们(men)拥有丰富的技术积累和人才储备，且产品系列也很丰富，它们(men)是(shi)中控的标杆和榜样。但在中控的第四个十年里(li)，我们(men)有机会在全球，尤其是(shi)在流程行业，成为工业AI领域的领导者之一，至(zhi)少我们(men)希望能在这一领域占据重要(yao)的一席。

《财经智库》：都说中国应(ying)用场(chang)景丰富，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(shi)领先的，其拥有2000万吨炼(lian)油规模、几百万吨烯烃或PTA的规模，国外并(bing)不多(duo)见。在传统化工、精细(xi)化工领域，无论是(shi)产业链的深度与广度，还是(shi)产品的种类与规模，中国在全球均占据举足轻重的地(di)位，所以场(chang)景比国外更丰富。在深耕中国市场(chang)的同时，我们(men)应(ying)加(jia)大与海外企业的合作力(li)度，共同探索新的应(ying)用场(chang)景和技术创新。中控与这些跨国公司(si)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(men)都将始终坚持以客户价值创造为核心(xin)，致(zhi)力(li)于为客户提供更加(jia)优质、高效的产品和服务(wu)。

2024年6月，中控技术在新加(jia)坡召开全球新品发布(bu)会。

《财经智库》：关于国际(ji)标准问题。在工业领域，欧美企业常常主导国际(ji)技术标准，中国企业的技术创新能否在未来引领某些技术标准的制定？具体在哪些领域中控有机会实现这种突破？

褚健：中控的EPA在2008年成为IEC（国际(ji)电(dian)工委员会）的国际(ji)标准，其中有一部分也成为德国的国家标准。当时，时任(ren)科技部部长(chang)万钢批示说，以前德国的很多(duo)国家标准都进入了国际(ji)标准，而中国的标准又都来自国际(ji)标准，所以中国总是(shi)把德国的国家标准作为自己的标准；而如今(jin)中控的EPA成为国际(ji)标准，被德国纳入其国家标准，这非常了不起。

我认为有两类标准必须(xu)做。第一类，已经获得广泛共识、具有普(pu)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(men)应(ying)积极遵循并(bing)采纳。另一类则是(shi)如何创造并(bing)制定新的标准。这个更为重要(yao)，特别是(shi)在工业领域，当达到一定规模时，它就是(shi)一个事实上的工业标准。中控希望能够积极参与并(bing)推动这类标准的制定，牵(qian)头与否并(bing)不重要(yao)，重要(yao)的是(shi)能够在工业领域被接纳，标准本来是(shi)无价的。

在其他方面，中控也会积极参与。比如Ethernet-APL（以太网高级物(wu)理层）就是(shi)国际(ji)上提出(chu)来的标准，目前并(bing)未形成共识，但我们(men)认为这个技术代表了未来方向，所以积极参与到标准的制定、完善(shan)及应(ying)用中。也有一些可能现在大家还不知道(dao)，或者还没发现，或者还不认可，如果(guo)我们(men)认为正确，就会去推进。

架起科研(yan)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(men)几个初次创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新，您开始的初衷就是(shi)想打通(tong)科研(yan)和产业的通(tong)道(dao)吗(ma)？

褚健：是(shi)的。开始没想那(na)么多(duo)，只觉得要(yao)构建一个从科研(yan)到产业的通(tong)道(dao)。这个通(tong)道(dao)怎么建？当时已经证明在学校不可能实现产业化，所以建在学校肯定不行。换句话(hua)说，学校也不应(ying)该做产业化的事。

30多(duo)年前，社会上很多(duo)企业研(yan)发能力(li)相对较弱，不像今(jin)天，企业的研(yan)发能力(li)超过了学校和研(yan)究机构。如何把这两者结合起来构建一个通(tong)道(dao)，就是(shi)我们(men)的初衷。虽然我们(men)手上没有产品、没有钱，几乎不懂市场(chang)、经营、管理、制造、服务(wu)等(deng)，但我们(men)知道(dao)要(yao)做这件事就应(ying)该建一个企业，需要(yao)面向市场(chang)、转(zhuan)变观念。也就是(shi)说，我不再是(shi)教授，而是(shi)要(yao)走技术之路、产业之路。

《财经智库》：高校的科研(yan)和研(yan)发与企业的研(yan)发不是(shi)一回事。您曾将科研(yan)界和产业界比作长(chang)江和黄河，不可交汇。

褚健：对，科研(yan)和产业像是(shi)长(chang)江与黄河，不相交。学校应(ying)该做前沿的技术突破、原始创新，甚至(zhi)是(shi)科学发现、基础研(yan)究，而非成果(guo)转(zhuan)化。在当今(jin)时代，成果(guo)转(zhuan)化领域已汇聚了大量专业人才，这与30年前的情况截然不同，他们(men)已具备相应(ying)的转(zhuan)化能力(li)。科技型企业在于面向市场(chang)、贴近用户需求，致(zhi)力(li)于解决用户的痛点(dian)问题，这一理念自企业初创之时便(bian)已明确。

科研(yan)有科研(yan)的规律，商业有商业的逻(luo)辑，两者之间，有一个巨大的鸿沟，而我的任(ren)务(wu)是(shi)成为商业与科研(yan)的桥梁，在于将科研(yan)成果(guo)的价值更好(hao)地(di)发挥，同时解决商业企业在创新技术源头上所面临的问题。

《财经智库》：您已经把高校、研(yan)究机构以及企业在成果(guo)转(zhuan)化的角(jiao)色定位说得很清楚了，您是(shi)比较典型的产学研(yan)结合之人。在科研(yan)成果(guo)的转(zhuan)化过程中，您认为哪些是(shi)特别重要(yao)的关键点(dian)？

褚健：可能要(yao)把这几个概念分开。科学和技术要(yao)分开；研(yan)究和研(yan)发（或开发）要(yao)分开。含义不同，不能混为一谈。

30年前，高校的知识或者技术能力(li)相对产业的技术水平是(shi)较高的，那(na)时“三来一补”（即来料加(jia)工、来样加(jia)工、来件装配和补偿(chang)贸易）的模式就可以应(ying)用了，但订单、市场(chang)、设备都是(shi)别人的；然而，时至(zhi)今(jin)日，情况已发生根本性(xing)变化。从某种意(yi)义上讲，产业界的技术水平，虽未必比跨国公司(si)更高，但相较中国高校已经不低了。

比如说人工智能、无人驾驶等(deng)领域，高校在与大型科技企业的对比中显得相对弱势。这些大企业不仅拥有雄厚的人才储备和强大的计算能力(li)，而且其研(yan)发团队规模庞大、组织(zhi)严密，能够高效协(xie)同工作。相比之下，高校都是(shi)相对不稳定的研(yan)究生，差距就会拉(la)大。在我们(men)这个领域，高校的科研(yan)或研(yan)发与企业也不同。创业办公司(si)是(shi)市场(chang)导向，而非论文导向、成果(guo)导向，企业的研(yan)发必须(xu)有用。当然，我也跟团队说，能不能做五年后的研(yan)发，或者是(shi)做一些可能失败的东西，但所有这些努力(li)都必须(xu)面向未来，具有前瞻性(xing)。

《财经智库》：目前强调创新，强调科技产业化或科研(yan)成果(guo)转(zhuan)化，从您的角(jiao)度，在创新主体上，像南(nan)科大的刘(liu)科教授说，创新就应(ying)该以企业为主体；中芯国际(ji)原董(dong)事长(chang)周子学也持此观点(dian)，您怎么看？

褚健：所谓的“卡脖子”，不是(shi)卡技术，而是(shi)卡产品。我们(men)今(jin)天被卡的芯片、光刻机、工业软件，各(ge)种材(cai)料、零部件等(deng)等(deng)都是(shi)产品。当然，产品里(li)存在许多(duo)技术，但它首先是(shi)产品。现阶段的问题需要(yao)产业界来解决，高校和科研(yan)院所应(ying)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；中国的企业能不能十年后不再被“卡脖子”，这才是(shi)关键。

中国过去40多(duo)年工业化的经验积累已经奠定了非常雄厚的基础。我们(men)对未来的判断，或者说基础储备，按趋势走就应(ying)该没问题；尽管颠(dian)覆性(xing)的创新可能会困难些，但大体不会走错方向。真正的竞争需要(yao)经受(shou)市场(chang)检验，比如中控创新推出(chu)的UCS，其质量、可靠性(xing)、稳定性(xing)，都需要(yao)得到市场(chang)的认可。既然是(shi)产品，就一定要(yao)市场(chang)化，锁在实验室无济于事，所以我们(men)要(yao)求研(yan)发团队不仅要(yao)研(yan)发产品，还要(yao)跟上市场(chang)，深入市场(chang)一线。不要(yao)等(deng)十年后再攻(gong)关，那(na)样或许就永远(yuan)跟不上了。所以，看清趋势，关注十年、二十年后我们(men)如何不再被别人卡。当然，我们(men)也希望加(jia)强各(ge)种国际(ji)合作，在开放中竞争并(bing)得到提升。

来源：财经杂志