中(zhong)控创始人褚健(jian)教授。

走出象牙塔(ta)30年

《财经智库》：您被人们称(cheng)为“中(zhong)国自动化产业第(di)一人”，上世纪80年代末，您就参与了中(zhong)国早期工(gong)业控制系统DCS（Distributed Control System）的研发，而当(dang)时国内技(ji)术环(huan)境和资(zi)源相对有(you)限(xian)。作(zuo)为开拓者，是什么促使您坚持(chi)走上工(gong)业自动化的道路？是否与您的日本(ben)留学经历有(you)关？

褚健(jian)：我不是什么第(di)一人，不妥。相对而言，可能(neng)有(you)点故事而已。事实上，在自动化领域方面，起(qi)步的时候我并(bing)未有(you)意要推动产业化进程，而是在各种因素的影响下促成了产业化这件事。首先，在20世纪80年代末90年代初，中(zhong)国正处于社(she)会转(zhuan)型的关键时期，国家高度重视并(bing)大(da)力推动大(da)学科研成果的转(zhuan)化应用。在此背景下，原国家计划委(wei)员会（后更名(ming)为国家发展(zhan)和改革委(wei)员会）在浙江大(da)学设立了工(gong)业自动化国家工(gong)程研究中(zhong)心，鼓励(li)构建一条(tiao)从研究到(dao)产业的通道。在这一政策感召下，我坚定地做了这件事，尽管当(dang)时对很多事情不甚了解，但我内心觉得这个方向非(fei)常正确。

日本(ben)留学的经历对我影响很大(da)。在1986年至1989年期间，我在日本(ben)深入(ru)参观、走访了日本(ben)的多家企业和研究机构，包括新日铁、川崎重工(gong)、松下电器等，这些企业的自动化程度非(fei)常高，在偌(re)大(da)的车间里(li)几乎看不到(dao)人。其中(zhong)在参观松下电器位(wei)于大(da)阪的中(zhong)央研究院的过程中(zhong)，我更是目睹了机械手精准地夹取(qu)并(bing)煎制鸡蛋的精湛技(ji)艺。当(dang)时我深感震撼，因为机械手抓取(qu)鸡蛋的过程中(zhong)，稍一用力鸡蛋会破，而力量不足(zu)鸡蛋就会掉，这对于机械手的控制要求非(fei)常高。虽(sui)然今天看来(lai)或(huo)许(xu)并(bing)不稀奇，但在当(dang)时却代表了极(ji)高的技(ji)术水平。这些景象强化了我的认知，我认为所有(you)的工(gong)业企业，离开了自动化就无法实现现代化。所以，回国之后，我便承担起(qi)了推动科研成果转(zhuan)化的重任。但当(dang)时的我对于技(ji)术、产品以及市场都知之甚少，这无疑为产业化之路增添了许(xu)多挑(tiao)战与困难。但正是这些挑(tiao)战与困难，也让我更加坚定了在自动化领域深耕细作(zuo)的决心。

《财经智库》：当(dang)时遇到(dao)的最大(da)困难和瓶颈是什么？

褚健(jian)：我所面临的难题并(bing)非(fei)单纯的对技(ji)术不了解，而是对系统性技(ji)术的陌生。在学校(xiao)期间，研究的重心多聚焦于某一技(ji)术点上的突破，这些研究或(huo)许(xu)已达到(dao)前沿(yan)水平，但要将之转(zhuan)化为产品级的技(ji)术创新，却需要实现从点到(dao)面的系统性跨越，这与撰写学术论文的差别很大(da)。初涉此领域，有(you)很多事情我并(bing)不熟悉，但我却明白，要将一项技(ji)术理念转(zhuan)化为市场所需的产品远非(fei)易(yi)事。市场所渴(ke)求的并(bing)非(fei)单纯的样机、科研成果或(huo)学术论文，而是能(neng)够切实解决问题的方案或(huo)手段。

彼时，中(zhong)国刚刚改革开放，国外的产品大(da)量涌入(ru)，但若我们的产品明显比国外的差，用户一定不愿意用国产的产品。譬(pi)如我们一开始就研发了当(dang)时最复杂也是最重要的工(gong)业控制系统DCS，对于石油化工(gong)这样的流程工(gong)业企业，一旦控制系统出问题，则(ze)导致停工(gong)停产，甚至出现重大(da)事故，所以没(mei)有(you)一家企业愿意接受相信并(bing)采用我们的DCS。DCS不同于其他普通产品——进口的电饭锅和国产的电饭锅，两者都能(neng)使用，不会出现大(da)问题，而DCS一旦出问题，就会影响生产。既然下决心要创办一个企业，又想做点有(you)意义、有(you)价(jia)值的事，肯定要学习，学习如何开发一款好产品，学习如何管理一家企业，如何鼓励(li)一个团(tuan)队，如何去营销，如何去说服客户⋯⋯有(you)了目标，就有(you)希望。

我们的服务对象涉及炼油、化工(gong)、电力、造纸以及制药(yao)等行业的生产过程，全都用到(dao)自动化。这些行业企业一年365天、每(mei)天24小时不间断地运(yun)行，就像电不能(neng)停一样。如此严(yan)苛的运(yun)行环(huan)境，对控制系统的可靠性提出了极(ji)高的要求。打个比方，如果说人的大(da)脑是一个控制器，那么大(da)脑必须(xu)有(you)逻辑判断，而对于一家企业来(lai)说，其控制系统就犹如大(da)脑。

中(zhong)控创始人褚健(jian)与《财经智库》对话。

《财经智库》：这也就是为什么您经常将工(gong)业控制系统称(cheng)之为“工(gong)业大(da)脑”。

褚健(jian)：在没(mei)有(you)控制系统之前，由(you)于生产规模较小，各项操作(zuo)依靠人工(gong)完成；然而，随着生产复杂性的提升，机器控制成为不可或(huo)缺的替代方案，这就是我们现在用的计算机、芯片、软件以及众多通信技(ji)术（ICT）。之所以把(ba)DCS比喻成工(gong)业大(da)脑，是因为它已经具备了“大(da)脑”的基本(ben)属性，并(bing)需要大(da)量的知识储备。这些知识就是AI技(ji)术。AI技(ji)术在工(gong)业大(da)脑里(li)已经开始发挥作(zuo)用，能(neng)够实现对整个工(gong)厂更准确的控制。这一变革性进展(zhan)极(ji)大(da)地削弱了工(gong)程师(shi)在传统生产流程中(zhong)的重要性，以往需要众多不同专业背景的工(gong)程师(shi)协(xie)同工(gong)作(zuo)的任务，如今仅(jin)凭一个集成AI的系统即(ji)可高效完成，甚至能(neng)胜任许(xu)多工(gong)程师(shi)难以单独(du)解决的复杂任务。我和我的团(tuan)队正积极(ji)地推动这一领域的发展(zhan)。

《财经智库》：让中(zhong)控成为流程工(gong)业的“工(gong)业大(da)脑”是您的追求。去年，正好是中(zhong)控30年，您将此分成三个阶段：第(di)一个十年要解决生存问题；第(di)二(er)个十年参与竞争，也就是跟国际一流企业竞争高端的国内市场；第(di)三个十年，解决市场占有(you)率问题。您还说，最重要的贡献就是完成了一个工(gong)业控制体(ti)系的国产化。1975年美国Honeywell研制成功TDC2000，世界意义上的现代工(gong)业控制系统（DCS）诞生；同年，日本(ben)横(heng)河电机也推出了自己的第(di)一款DCS产品；1981年，一批外资(zi)企业开始进入(ru)中(zhong)国。您能(neng)否介绍一下中(zhong)控这30年经历的关键节点？

褚健(jian)：确实，流程工(gong)业的控制系统从上世纪80年代开始就被大(da)型跨国公司所垄(long)断。中(zhong)控首先要解决生存问题。在此基础上，与一流的跨国公司进行竞争，然后在竞争中(zhong)学习并(bing)超越。目前中(zhong)控有(you)超过3.2万家客户，具有(you)大(da)量的数据积淀(dian)和实践案例，未来(lai)我希望中(zhong)控的客户数量可以很快达到(dao)5万这个数字。

中(zhong)控科技(ji)园全景。摄影/刘(liu)维(wei)航(hang)

今年是中(zhong)控第(di)四个十年的起(qi)始年，我们希望在未来(lai)的十年里(li)，中(zhong)控能(neng)够依托于对工(gong)业Know-how的理解以及在流程行业的独(du)特优势，在全球竞争的基础上加强工(gong)业AI能(neng)力，并(bing)在工(gong)业AI方面成为全球领先的企业，这是我们的目标。30余年来(lai)，我们开始是个小舢舨(ban)，先在游泳池学游泳，然后在钱塘江游泳，尽管游不到(dao)江口，但毕竟可以靠岸；后来(lai)成为一条(tiao)大(da)船，游到(dao)了杭州湾出海口，未来(lai)，我们希望中(zhong)控成为一个舰队，游向更广阔的大(da)海。

2007年对中(zhong)控而言是一个标志(zhi)性的年份。那一年，中(zhong)控获得了中(zhong)国石化武汉分公司500万吨“油品质量升级炼油改造工(gong)程”的项目合同（如今已是2000万吨炼油规模），包括四套主装置：500万吨/年常减压，190万吨/年煤、汽柴油加氢精制，120万吨/年延(yan)迟焦化和6万吨/年硫磺回收。这个项目非(fei)常成功，标志(zhi)着国产DCS首次进入(ru)500万吨级炼油核心主装置，也标志(zhi)着高端市场核心主装置DCS被跨国公司垄(long)断的时代结束了。中(zhong)控从原来(lai)只做小项目到(dao)承接大(da)型项目主装置，从500万吨炼油到(dao)千万吨炼油、百万吨乙烯及整个炼化一体(ti)化，这意味(wei)着中(zhong)控从原来(lai)很小的市场占有(you)率，到(dao)逐步有(you)能(neng)力竞争再(zai)到(dao)领先。只有(you)拥有(you)这样重大(da)项目的业绩，中(zhong)控才能(neng)保证在未来(lai)市场竞争中(zhong)不被跨国公司压垮。

《财经智库》：从之前的小项目到(dao)500万吨炼油、千万吨炼油的大(da)项目，中(zhong)控2023年DCS国内市场占有(you)率已达37.8%，其中(zhong)化工(gong)领域占有(you)率是56.3%。目前，中(zhong)控的DCS在国内的占比已经很高了，是否已到(dao)天花板？

褚健(jian)：比如DCS在中(zhong)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(lai)讲，肯定是有(you)天花板的；但从自动化、数字化、智能(neng)化的角度来(lai)讲，还看不到(dao)天花板。现在用户最关注的，比如节能(neng)、安全、降本(ben)等痛(tong)点，未来(lai)中(zhong)控有(you)可能(neng)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(zhong)控的战略转(zhuan)型阶段，面向的市场大(da)概(gai)是500亿元到(dao)1000亿元的环(huan)境，预期的市场前景将会更大(da)。我们要做的，最终是全方位(wei)地帮(bang)助用户解决困难和问题，而不仅(jin)仅(jin)是推销一款产品。

《财经智库》：把(ba)格局打开，目标锁定安全、质量、成本(ben)、绿色，似乎就不存在天花板了。中(zhong)控一直根植于制造业，传统制造业从自动化、数字化到(dao)智能(neng)化这个过程中(zhong)，怎样才能(neng)更好地实现这个途(tu)径？

褚健(jian)：第(di)一，必须(xu)把(ba)产品体(ti)系和服务模式做好；第(di)二(er)，这个服务模式有(you)尽可能(neng)大(da)的覆盖面；第(di)三，要有(you)很多典型的成功案例；第(di)四，广而告之。目前，中(zhong)控在全国647个化工(gong)园区及沙特、泰国、哈萨克斯坦等国家设立了近200家5S店(dian)，覆盖全球3.2万多家用户，并(bing)通过5S店(dian)把(ba)先进的创新成果、产品技(ji)术、解决方案及应用效果传递(di)给企业，让企业愿意尝试，并(bing)为企业带来(lai)实实在在的效果，这才能(neng)赢(ying)得企业信任。未来(lai)中(zhong)国的经济，特别是在原材料工(gong)业领域，竞争还会非(fei)常激烈，企业要在竞争中(zhong)活下来(lai)，主要途(tu)径就是全面消除安全事故、提高产品质量、降低各项成本(ben)，并(bing)朝着智能(neng)化、绿色化发展(zhan)方向发展(zhan)，这就是中(zhong)控要干的事。

中(zhong)控创始人褚健(jian)与《财经智库》对话。

内驱力：持(chi)续迭(die)代

《财经智库》：您始终强调工(gong)业软件的重要性，并(bing)认为智能(neng)制造是软件驱动的工(gong)业革命，为什么？

褚健(jian)：控制系统就是人的大(da)脑，仅(jin)有(you)智商(shang)不够，还需要知识，而工(gong)业领域所指的“知识”是构建软件的基础。软件不仅(jin)是各种机器设备实现智能(neng)化的关键，更是产品设计、生产控制、能(neng)源管理、安全管理、质量管理等的主要工(gong)具。从工(gong)业3.0到(dao)工(gong)业4.0，包括正在来(lai)临的工(gong)业5.0，是从工(gong)业自动化到(dao)工(gong)业智能(neng)化，再(zai)到(dao)工(gong)业可持(chi)续发展(zhan)的进化过程，也是传统制造向新型工(gong)业化、新质制造的进化过程，其中(zhong)数字化转(zhuan)型是基础，也就是软件与材料设备、工(gong)艺流程、数实融合的过程。在工(gong)业领域，尤其是在流程行业的转(zhuan)型过程中(zhong)，包括数字化转(zhuan)型、AI应用、供应链韧性、可持(chi)续发展(zhan)等都与软件密切相关。在过去30年，中(zhong)控始终围绕行业需求，加快发展(zhan)工(gong)业软件，已建立了丰富的产品线并(bing)自主研发出一批核心工(gong)业软件，形(xing)成了较为完善的工(gong)业软件产品谱(pu)系。我始终认为，推进智能(neng)制造，关键在于工(gong)业软件，智能(neng)制造是软件驱动的工(gong)业革命。

《财经智库》：然而，中(zhong)控最初的优势在于硬件。

褚健(jian)：最初，中(zhong)控肯定什么优势都没(mei)有(you)，但优势是逐步建立起(qi)来(lai)的。我所指的优势不是指市场占有(you)率，而是中(zhong)控如何能(neng)够把(ba)现在保有(you)的3.2万多家用户和未来(lai)可能(neng)达到(dao)的5万家用户服务好，让用户能(neng)够在安全、质量、成本(ben)、绿色的核心需求上得到(dao)大(da)幅度提升；如何把(ba)我们的技(ji)术经验和积累的案例知识与用户的需求结合在一起(qi)，通过AI的运(yun)用，帮(bang)助用户创造价(jia)值。可以说，中(zhong)控不是一个DCS公司，也不是一个自动化公司，而是一个工(gong)业AI公司。

《财经智库》：您提出了“1+2+N”智能(neng)工(gong)厂新架构，即(ji)构建“智能(neng)工(gong)厂”的概(gai)念，但您同时强调这不是一个简(jian)单的概(gai)念，而是一种可行的模式，先进的技(ji)术和产品，以及一种可能(neng)解决的方案。

褚健(jian)：“1+2+N”，就是一个工(gong)厂操作(zuo)系统+两个自动化（生产过程自动化PA和企业运(yun)营自动化BA）+N个工(gong)业APPs。我们听取(qu)了很多企业领导的意见，包括央企、跨国企业还有(you)中(zhong)小企业，他们都认可中(zhong)控的框架。“1+2+N”不是一个概(gai)念，而是融合了很多技(ji)术、产品和解决方案的体(ti)系，能(neng)够全面覆盖从生产线到(dao)管理线的自动化需求。它不仅(jin)是中(zhong)控产品技(ji)术和关键能(neng)力的高度凝练(lian)，更是中(zhong)控为广大(da)行业客户数字化转(zhuan)型、智能(neng)化发展(zhan)所描绘(hui)的蓝图。需要强调的是，这并(bing)不意味(wei)着中(zhong)控仅(jin)靠一己之力就能(neng)包打天下，我们需要打造一个开放合作(zuo)的生态系统。诚(cheng)然，在某些领域，企业间的竞争或(huo)许(xu)难以避免，但更为普遍且重要的是合作(zuo)的可能(neng)性。过往十数年间，移动互联网生态的蓬(peng)勃发展(zhan)已充分验证了这一点。未来(lai)在工(gong)业领域里(li)，完全有(you)可能(neng)复制类似的生态合作(zuo)模式，对此，我充满信心，并(bing)已经看到(dao)了希望。

《财经智库》：中(zhong)控构建工(gong)业操作(zuo)系统实现智能(neng)工(gong)厂和智能(neng)制造的跨越（打通5T，形(xing)成生态），其愿景非(fei)常宏大(da)，是不是也意味(wei)着跟外部科技(ji)合作(zuo)的可能(neng)性？毕竟，完全依靠自身力量完成一切是不现实的，在这些方面，优势和短板又有(you)哪些？

褚健(jian)：这基于一系列基本(ben)的前提和基础。首先，是否认同工(gong)业3.0到(dao)工(gong)业4.0的转(zhuan)变？是否认同自动化到(dao)数字化、智能(neng)化的转(zhuan)型？是否认同没(mei)有(you)哪家企业能(neng)够包打天下？这就是合作(zuo)的共识和基础。同时，工(gong)业企业最需要什么？现在市场上遇到(dao)很多困惑(huo)和迥异的观念，不同的解决方案可能(neng)造成混淆甚至混乱。比如什么叫智能(neng)工(gong)厂？什么叫智能(neng)制造？什么是工(gong)业互联网，概(gai)念很多。不能(neng)为数字化而数字化，关键是要有(you)能(neng)力为企业降低成本(ben)、提高效率。因此，强化自身能(neng)力、找到(dao)解决方案，就要有(you)核心的技(ji)术和产品，并(bing)得到(dao)用户和合作(zuo)伙伴的认可。

至于短板，对于中(zhong)控来(lai)说，目前一些技(ji)术方面确实有(you)所缺失，比如工(gong)艺技(ji)术。化工(gong)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(sui)对反应器有(you)所了解，却可能(neng)缺乏化工(gong)与计算机知识。以PDH（丙(bing)烷脱氢）为例，如何能(neng)够了解它的工(gong)艺，使其产量更大(da)、质量更好、能(neng)耗更低？我们需要实现5T（自动化技(ji)术、信息技(ji)术、工(gong)艺技(ji)术、运(yun)营技(ji)术、设备技(ji)术）的深度融合。

当(dang)然，自动化的发展(zhan)已今非(fei)昔(xi)比。过去所学的现代控制理论的状态方程、线性控制、非(fei)线性控制等，如今是否依然成立？通过“AI+5T”，或(huo)许(xu)会产生完全不同的新技(ji)术。传统的控制理论和AI之间到(dao)底是竞争关系还是合作(zuo)关系？这需要我们深入(ru)研究、积极(ji)探索(suo)。如果能(neng)够成为一个5T综合领域的专家，通过专业知识、数据与AI技(ji)术，或(huo)许(xu)能(neng)够帮(bang)助人类解决更现实的问题。

中(zhong)控创始人褚健(jian)与《财经智库》对话。

《财经智库》：前不久，您提出通过工(gong)业AI解决智能(neng)工(gong)厂行业痛(tong)点。8月(yue)12日《财经智库》来(lai)中(zhong)控调研，你们正在做大(da)模型的突破，为什么中(zhong)控坚定选择了投入(ru)AI技(ji)术？从研发到(dao)实际应用，中(zhong)控如何确保AI的投入(ru)不会成为一场高风(feng)险的冒(mao)险，而是成为推动持(chi)续创新的动力？

褚健(jian)：ChatGPT的横(heng)空出世令(ling)我深感震撼，这让生成式AI和未来(lai)的通用AI变成了可能(neng)。对于工(gong)业领域而言，它就像把(ba)很多前辈的智慧(hui)与广泛的知识体(ti)系浓缩于一体(ti)。正如爱因斯坦之前的时代，牛顿力学被视为颠扑不破的真理，直至微观粒子层面的探索(suo)才催生了量子力学的诞生。在此之前，我们所学皆(jie)源自书本(ben)，经由(you)科学验证与实验证实，这与ChatGPT所展(zhan)现的学习与生成过程颇为相似。这种技(ji)术发展(zhan)，在工(gong)业领域虽(sui)然不能(neng)精确地解决所有(you)问题，但它无疑揭示了技(ji)术发展(zhan)的新趋势。

我认为，随着AIGC（人工(gong)智能(neng)生成内容）技(ji)术的兴(xing)起(qi)，AI已迈入(ru)了一个全新的发展(zhan)阶段。去年，我曾向公司全员提出，所有(you)中(zhong)控人都要学会用AI工(gong)具，所有(you)中(zhong)控的产品都应该有(you)AI能(neng)力，当(dang)然最重要的是有(you)能(neng)力开发完全基于AI的产品，我们的流程工(gong)业时序大(da)模型TPT就是这个方向。在这方面，中(zhong)控会加大(da)力度，也许(xu)是“All in”。

《财经智库》：人工(gong)智能(neng)在制造业中(zhong)正在发生作(zuo)用，但在流程工(gong)业中(zhong)，AI的应用似乎进展(zhan)较为缓慢，是因为流程工(gong)业更带有(you)它的复杂性，难度更大(da)？

褚健(jian)：您指的是离散制造业，这方面应用可能(neng)更多的是质检(jian)，而质检(jian)主要是基于图像处理的，与AIGC并(bing)无直接关联。比较而言，我觉得流程工(gong)业比离散制造业在AI应用方面具有(you)更为显著(zhu)的优势与潜力。为什么？因为流程工(gong)业拥有(you)海量的数据资(zi)源，而离散工(gong)业的数据相对不完整，也就是说离散行业经过清洗、处理后的有(you)效数据可能(neng)远远不如流程行业。这使得流程行业在数据资(zi)源上占据了显著(zhu)优势。

化工(gong)过程最大(da)的特点是“三传一反”。“三传”是传热(re)、传质、传力，即(ji)热(re)量、质量、动力的传递(di)；“一反”是指化学反应。这是工(gong)程学科中(zhong)的经典理论。而化工(gong)装置无外乎反应器、分离塔(ta)，这些装置在运(yun)行过程中(zhong)产生的大(da)量数据，能(neng)够真实反映其特性。值得注意的是，化工(gong)过程并(bing)非(fei)Pure chemistry（纯化学反应），因为自然界没(mei)有(you)纯的东西。反应物料中(zhong)往往含有(you)杂质，因此，当(dang)不同的原料进入(ru)化工(gong)装置，经过“三传一反”，结合数据，出来(lai)的东西应该是什么、应该怎么变，其实是有(you)机理存在的。正因为不是纯物质，反而有(you)文章可做。

《财经智库》：您的意思是说，在AI的应用方面，流程工(gong)业比离散工(gong)业更有(you)空间。您刚才提到(dao)中(zhong)控有(you)超过3.2万家用户，您也说过Data is food of AI（数据是人工(gong)智能(neng)的食粮）。在未来(lai)的发展(zhan)过程中(zhong)，除了数量上的增长，您怎么看数据质量和深度对工(gong)业AI发展(zhan)的影响？中(zhong)控从化工(gong)领域入(ru)手，对于不同行业、不同工(gong)艺流程用户数据的差异性，如何实现数据驱动的个性化解决方案？

褚健(jian)：在流程工(gong)业中(zhong)，数据不仅(jin)丰富，且其归类相对容易(yi)。上一个问题讲到(dao)“三传一反”，涉及诸多装置。具体(ti)而言，化工(gong)行业是流程工(gong)业的典型代表，而除此之外，如钢铁、有(you)色、建材等行业，虽(sui)然不是传统意义上的石油化工(gong)或(huo)有(you)机化工(gong)，其机理与“三传一反”完全不同，但同样产生化学反应。传统的无机化工(gong)也与有(you)机化工(gong)不同，但它们都具有(you)大(da)量数据和机理的相似之处，因为它们都是化学反应过程，这都是工(gong)业AI应用的重要基础。所以，数据的庞大(da)不代表数据的有(you)效性。但如我刚才所强调的，流程工(gong)业具有(you)大(da)量的数据，结合机理过程以及装置，有(you)效性显然高于离散行业。目前中(zhong)控诸多案例和成果，已经证明这条(tiao)路是行得通的，尽管还有(you)“坎”，但我们会力争突破。

以无机化工(gong)中(zhong)的氯碱行业为例，中(zhong)国绝大(da)部分的氯碱厂用的是中(zhong)控的控制系统，中(zhong)控与这些客户关系密切。它们现在提出了很多需求，比如扩产时能(neng)否不再(zai)招“操作(zuo)工(gong)”？能(neng)否降低能(neng)耗？能(neng)否延(yan)长离子膜的寿命？能(neng)否提高产能(neng)？哪些潜在故障在早期能(neng)预警预报？解决这些问题，主要依靠的就是“工(gong)程师(shi)”。但若能(neng)够把(ba)所有(you)的知识联通，把(ba)不同的用户数据与经验汇聚，就能(neng)发现问题所在，数据就变得有(you)效。尽管氯碱厂规模、原料可能(neng)所有(you)不同，但其工(gong)艺原理相近，这不就是我们要学习的吗？以前人力难以完成，但现在AI可以做到(dao)。

《财经智库》：您将下一代工(gong)业控制系统称(cheng)之为UCS（Universal Control System），以软件定义、全数字化、云原生，来(lai)试图颠覆应用近50年的传统DCS技(ji)术架构，工(gong)业市场是否已经准备好接受这种转(zhuan)型？您预期在技(ji)术和市场的成熟度上，未来(lai)会发生什么变化？

褚健(jian)：DCS最早是由(you)Honeywell在1975年提出来(lai)的，经过近50年的发展(zhan)，架构大(da)同小异，但技(ji)术完全不同。这套体(ti)系主要存在的问题，一是成本(ben)下降有(you)限(xian)，当(dang)然随着整个IT技(ji)术的下降，它也会下降；二(er)是传统的DCS多基于ARM芯片构建，算力有(you)限(xian)。当(dang)AI应用于DCS中(zhong)时，ARM无法实现。

基于当(dang)前先进的服务器技(ji)术，特别是高性能(neng)的CPU和GPU，让实现数据的实时处理及AI的实时在线应用成为可能(neng)。因此，通过UCS颠覆DCS的传统架构是非(fei)常有(you)希望的。中(zhong)控的年轻团(tuan)队创新性地提出了UCS的框架，将原来(lai)成百上千面机柜清零，变成了一面机柜；将原本(ben)需要数亿元投资(zi)的电缆(lan)铜缆(lan)，用一对光纤来(lai)解决；控制系统通过云化技(ji)术实现统一控制，将无数个“小脑袋”变成一个“大(da)脑袋”，所有(you)数据都在这个“大(da)脑袋”上，AI就可以充分发挥作(zuo)用，把(ba)项目生命周期大(da)幅度提升，真正实现了软件定义优化。我们原以为可能(neng)需要两三年的时间才能(neng)够被中(zhong)国客户接受，如同上世纪80年代初国外DCS引入(ru)中(zhong)国时，尽管上海炼油厂率先使用，但大(da)量企业仍在怀疑并(bing)质疑。然而，在UCS发布后，众多企业，包括跨国公司，均表现出强烈的试用意愿，这一速度大(da)大(da)超出了我们的预期。究其原因，一是UCS能(neng)够显著(zhu)降低系统成本(ben)；二(er)是AI技(ji)术的充分应用成为可能(neng)。

《财经智库》：看来(lai)持(chi)续迭(die)代是你们的内驱力，还有(you)一批年轻人基于数据研究，开发了实时数据的流程工(gong)业时序大(da)模型TPT？

褚健(jian)：这个模型不足(zu)以称(cheng)“大(da)”，但非(fei)常管用，都是基于时间序列的。以前很多软件都是通过不同专家，有(you)些企业可能(neng)都没(mei)有(you)专家，即(ji)通过高级工(gong)程师(shi)或(huo)有(you)专业才能(neng)的技(ji)术人员去管控不同的部门，且流程很长。但今天通过TPT不仅(jin)能(neng)解决操作(zuo)问题，还能(neng)解决设备运(yun)维(wei)问题。如果要提高产品质量或(huo)者产能(neng)的同时降低能(neng)耗，都可以采用类似与ChatGPT沟通方式，把(ba)数据输入(ru)大(da)模型，利(li)用以前学到(dao)的数据构建模型，通过一个TPT来(lai)管控一个工(gong)厂。

《财经智库》：您多次提到(dao)中(zhong)控的年轻人，好像一些突破性的项目都由(you)年轻人完成。据了解，中(zhong)控每(mei)年的研发占比在10%以上，对年轻人你们有(you)哪些机制来(lai)确保这种创新能(neng)力的实现？

褚健(jian)：肯定有(you)。但如果通过某种机制，可能(neng)新的东西就出不来(lai)了。

中(zhong)控创始人褚健(jian)与《财经智库》对话。

构建事实上的工(gong)业标准

《财经智库》：刚才提到(dao)中(zhong)控的控制系统等产品在国内的占比很高，那你们在未来(lai)的国际化方面有(you)无整体(ti)设想？核心目标与方法各是什么？

褚健(jian)：目前中(zhong)控在中(zhong)国的市场占有(you)率很高，但在全球市场影响力还小，知名(ming)度还不够。从全球角度，中(zhong)控将面临更大(da)的竞争和压力。尽管中(zhong)控已在全球布局，包括在中(zhong)东、东南亚、欧洲、北美和南美等地，增速也较快，但目前占比还不高，我们希望今后海外营收占比能(neng)够实现大(da)幅的、快速的提升，一系列的战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(zhong)控在全球的控制系统市场上也面临着激烈的竞争，国际企业在AI领域的布局如何？

褚健(jian)：我相信这些大(da)的跨国公司在AI应用方面均有(you)所布局。中(zhong)控在全球率先发布UCS和TPT，这些企业也会与我们交流，它们对中(zhong)控所做的事情表示认可。但事实上，这些企业也都在积极(ji)布局AI领域。或(huo)许(xu)，许(xu)多成果要等到(dao)实际推出后才会为世人所知。技(ji)术的发展(zhan)趋势是显而易(yi)见的，无非(fei)看谁的速度更快。

回顾中(zhong)控刚开始做DCS的时候，我们也是以跨国公司的DCS作(zuo)为标杆(gan)，向它们学习。今天我依然认为跨国公司有(you)许(xu)多地方值得学习和尊敬。它们拥有(you)丰富的技(ji)术积累和人才储备，且产品系列也很丰富，它们是中(zhong)控的标杆(gan)和榜样。但在中(zhong)控的第(di)四个十年里(li)，我们有(you)机会在全球，尤其是在流程行业，成为工(gong)业AI领域的领导者之一，至少我们希望能(neng)在这一领域占据重要的一席。

《财经智库》：都说中(zhong)国应用场景丰富，与国外比较如何？

褚健(jian)：我对国外的场景不太熟悉。当(dang)然，中(zhong)国大(da)的石化行业企业在全球也是领先的，其拥有(you)2000万吨炼油规模、几百万吨烯烃或(huo)PTA的规模，国外并(bing)不多见。在传统化工(gong)、精细化工(gong)领域，无论是产业链的深度与广度，还是产品的种类与规模，中(zhong)国在全球均占据举足(zu)轻重的地位(wei)，所以场景比国外更丰富。在深耕中(zhong)国市场的同时，我们应加大(da)与海外企业的合作(zuo)力度，共同探索(suo)新的应用场景和技(ji)术创新。中(zhong)控与这些跨国公司之间既存在合作(zuo)的可能(neng)性，也可能(neng)面临竞争，但无论何种关系，我们都将始终坚持(chi)以客户价(jia)值创造为核心，致力于为客户提供更加优质、高效的产品和服务。

2024年6月(yue)，中(zhong)控技(ji)术在新加坡召开全球新品发布会。

《财经智库》：关于国际标准问题。在工(gong)业领域，欧美企业常常主导国际技(ji)术标准，中(zhong)国企业的技(ji)术创新能(neng)否在未来(lai)引领某些技(ji)术标准的制定？具体(ti)在哪些领域中(zhong)控有(you)机会实现这种突破？

褚健(jian)：中(zhong)控的EPA在2008年成为IEC（国际电工(gong)委(wei)员会）的国际标准，其中(zhong)有(you)一部分也成为德国的国家标准。当(dang)时，时任科技(ji)部部长万钢批示说，以前德国的很多国家标准都进入(ru)了国际标准，而中(zhong)国的标准又都来(lai)自国际标准，所以中(zhong)国总是把(ba)德国的国家标准作(zuo)为自己的标准；而如今中(zhong)控的EPA成为国际标准，被德国纳入(ru)其国家标准，这非(fei)常了不起(qi)。

我认为有(you)两类标准必须(xu)做。第(di)一类，已经获得广泛共识、具有(you)普适性的标准，即(ji)共同的标准，对于这类已经确立的标准，我们应积极(ji)遵(zun)循并(bing)采纳。另一类则(ze)是如何创造并(bing)制定新的标准。这个更为重要，特别是在工(gong)业领域，当(dang)达到(dao)一定规模时，它就是一个事实上的工(gong)业标准。中(zhong)控希望能(neng)够积极(ji)参与并(bing)推动这类标准的制定，牵头与否并(bing)不重要，重要的是能(neng)够在工(gong)业领域被接纳，标准本(ben)来(lai)是无价(jia)的。

在其他方面，中(zhong)控也会积极(ji)参与。比如Ethernet-APL（以太网高级物理层）就是国际上提出来(lai)的标准，目前并(bing)未形(xing)成共识，但我们认为这个技(ji)术代表了未来(lai)方向，所以积极(ji)参与到(dao)标准的制定、完善及应用中(zhong)。也有(you)一些可能(neng)现在大(da)家还不知道，或(huo)者还没(mei)发现，或(huo)者还不认可，如果我们认为正确，就会去推进。

架起(qi)科研和产业的桥(qiao)梁

《财经智库》：从最初自动化之路的设想到(dao)现在的“工(gong)业大(da)脑”，当(dang)时你们几个初次创业的年轻人决定在代理商(shang)和开发商(shang)之间选择了较为艰难的自主创新，您开始的初衷就是想打通科研和产业的通道吗？

褚健(jian)：是的。开始没(mei)想那么多，只觉得要构建一个从科研到(dao)产业的通道。这个通道怎么建？当(dang)时已经证明在学校(xiao)不可能(neng)实现产业化，所以建在学校(xiao)肯定不行。换句话说，学校(xiao)也不应该做产业化的事。

30多年前，社(she)会上很多企业研发能(neng)力相对较弱，不像今天，企业的研发能(neng)力超过了学校(xiao)和研究机构。如何把(ba)这两者结合起(qi)来(lai)构建一个通道，就是我们的初衷。虽(sui)然我们手上没(mei)有(you)产品、没(mei)有(you)钱，几乎不懂市场、经营、管理、制造、服务等，但我们知道要做这件事就应该建一个企业，需要面向市场、转(zhuan)变观念。也就是说，我不再(zai)是教授，而是要走技(ji)术之路、产业之路。

《财经智库》：高校(xiao)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(zuo)长江和黄河，不可交汇。

褚健(jian)：对，科研和产业像是长江与黄河，不相交。学校(xiao)应该做前沿(yan)的技(ji)术突破、原始创新，甚至是科学发现、基础研究，而非(fei)成果转(zhuan)化。在当(dang)今时代，成果转(zhuan)化领域已汇聚了大(da)量专业人才，这与30年前的情况截然不同，他们已具备相应的转(zhuan)化能(neng)力。科技(ji)型企业在于面向市场、贴近用户需求，致力于解决用户的痛(tong)点问题，这一理念自企业初创之时便已明确。

科研有(you)科研的规律，商(shang)业有(you)商(shang)业的逻辑，两者之间，有(you)一个巨大(da)的鸿沟，而我的任务是成为商(shang)业与科研的桥(qiao)梁，在于将科研成果的价(jia)值更好地发挥，同时解决商(shang)业企业在创新技(ji)术源头上所面临的问题。

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

褚健(jian)：可能(neng)要把(ba)这几个概(gai)念分开。科学和技(ji)术要分开；研究和研发（或(huo)开发）要分开。含义不同，不能(neng)混为一谈。

30年前，高校(xiao)的知识或(huo)者技(ji)术能(neng)力相对产业的技(ji)术水平是较高的，那时“三来(lai)一补”（即(ji)来(lai)料加工(gong)、来(lai)样加工(gong)、来(lai)件装配和补偿贸易(yi)）的模式就可以应用了，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(ben)性变化。从某种意义上讲，产业界的技(ji)术水平，虽(sui)未必比跨国公司更高，但相较中(zhong)国高校(xiao)已经不低了。

比如说人工(gong)智能(neng)、无人驾驶等领域，高校(xiao)在与大(da)型科技(ji)企业的对比中(zhong)显得相对弱势。这些大(da)企业不仅(jin)拥有(you)雄厚的人才储备和强大(da)的计算能(neng)力，而且其研发团(tuan)队规模庞大(da)、组织严(yan)密，能(neng)够高效协(xie)同工(gong)作(zuo)。相比之下，高校(xiao)都是相对不稳定的研究生，差距(ju)就会拉大(da)。在我们这个领域，高校(xiao)的科研或(huo)研发与企业也不同。创业办公司是市场导向，而非(fei)论文导向、成果导向，企业的研发必须(xu)有(you)用。当(dang)然，我也跟团(tuan)队说，能(neng)不能(neng)做五年后的研发，或(huo)者是做一些可能(neng)失败的东西，但所有(you)这些努力都必须(xu)面向未来(lai)，具有(you)前瞻性。

《财经智库》：目前强调创新，强调科技(ji)产业化或(huo)科研成果转(zhuan)化，从您的角度，在创新主体(ti)上，像南科大(da)的刘(liu)科教授说，创新就应该以企业为主体(ti)；中(zhong)芯国际原董事长周子学也持(chi)此观点，您怎么看？

褚健(jian)：所谓的“卡脖子”，不是卡技(ji)术，而是卡产品。我们今天被卡的芯片、光刻(ke)机、工(gong)业软件，各种材料、零部件等等都是产品。当(dang)然，产品里(li)存在许(xu)多技(ji)术，但它首先是产品。现阶段的问题需要产业界来(lai)解决，高校(xiao)和科研院所应该想办法解决十年后不再(zai)被“卡脖子”的问题。国外不会停下来(lai)，还会往前走；中(zhong)国的企业能(neng)不能(neng)十年后不再(zai)被“卡脖子”，这才是关键。

中(zhong)国过去40多年工(gong)业化的经验积累已经奠定了非(fei)常雄厚的基础。我们对未来(lai)的判断，或(huo)者说基础储备，按趋势走就应该没(mei)问题；尽管颠覆性的创新可能(neng)会困难些，但大(da)体(ti)不会走错方向。真正的竞争需要经受市场检(jian)验，比如中(zhong)控创新推出的UCS，其质量、可靠性、稳定性，都需要得到(dao)市场的认可。既然是产品，就一定要市场化，锁在实验室无济于事，所以我们要求研发团(tuan)队不仅(jin)要研发产品，还要跟上市场，深入(ru)市场一线。不要等十年后再(zai)攻关，那样或(huo)许(xu)就永(yong)远跟不上了。所以，看清趋势，关注十年、二(er)十年后我们如何不再(zai)被别人卡。当(dang)然，我们也希望加强各种国际合作(zuo)，在开放中(zhong)竞争并(bing)得到(dao)提升。

来(lai)源：财经杂志(zhi)