中控创始人褚健教授。

走出象牙塔(ta)30年

《财经(jing)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)，您就参(can)与了中国早(zao)期工(gong)业控制系统DCS（Distributed Control System）的研发，而当时(shi)国内技术环境和资源相对有限。作为开拓者，是什么促使您坚持走上工(gong)业自动化的道路(lu)？是否(fou)与您的日本留学经(jing)历有关(guan)？

褚健：我不是什么第一人，不妥。相对而言(yan)，可能有点故事而已。事实上，在自动化领(ling)域方(fang)面，起步的时(shi)候我并未有意要推动产业化进程，而是在各种因(yin)素的影响下促成了产业化这件(jian)事。首(shou)先，在20世纪80年代末(mo)90年代初，中国正(zheng)处于社会转型的关(guan)键时(shi)期，国家(jia)高度重视(shi)并大力(li)推动大学科研成果的转化应用。在此背(bei)景下，原国家(jia)计划委员会（后更名为国家(jia)发展和改革委员会）在浙江大学设立了工(gong)业自动化国家(jia)工(gong)程研究中心，鼓励构建一条从研究到产业的通道。在这一政(zheng)策感召下，我坚定地做了这件(jian)事，尽管(guan)当时(shi)对很多事情不甚了解，但我内心觉(jue)得这个方(fang)向非常正(zheng)确。

日本留学的经(jing)历对我影响很大。在1986年至1989年期间，我在日本深(shen)入参(can)观、走访了日本的多家(jia)企(qi)业和研究机构，包括新日铁(tie)、川(chuan)崎重工(gong)、松下电器等，这些企(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(can)观松下电器位于大阪的中央(yang)研究院的过程中，我更是目(mu)睹了机械手(shou)精准地夹取并煎制鸡蛋的精湛技艺。当时(shi)我深(shen)感震撼(han)，因(yin)为机械手(shou)抓取鸡蛋的过程中，稍一用力(li)鸡蛋会破，而力(li)量不足(zu)鸡蛋就会掉，这对于机械手(shou)的控制要求非常高。虽然(ran)今天看来或许并不稀奇，但在当时(shi)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(gong)业企(qi)业，离开了自动化就无(wu)法实现现代化。所以，回国之后，我便承担起了推动科研成果转化的重任。但当时(shi)的我对于技术、产品以及市(shi)场都知之甚少(shao)，这无(wu)疑(yi)为产业化之路(lu)增添了许多挑战与困难。但正(zheng)是这些挑战与困难，也让(rang)我更加坚定了在自动化领(ling)域深(shen)耕细作的决心。

《财经(jing)智库》：当时(shi)遇到的最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不了解，而是对系统性技术的陌生。在学校期间，研究的重心多聚焦于某一技术点上的突破，这些研究或许已达到前(qian)沿(yan)水平，但要将之转化为产品级(ji)的技术创新，却需要实现从点到面的系统性跨越(yue)，这与撰写学术论文的差别很大。初涉此领(ling)域，有很多事情我并不熟悉，但我却明白，要将一项技术理念(nian)转化为市(shi)场所需的产品远非易事。市(shi)场所渴求的并非单纯的样机、科研成果或学术论文，而是能够切(qie)实解决问题的方(fang)案或手(shou)段。

彼时(shi)，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。譬如我们一开始就研发了当时(shi)最复杂(za)也是最重要的工(gong)业控制系统DCS，对于石油(you)化工(gong)这样的流(liu)程工(gong)业企(qi)业，一旦(dan)控制系统出问题，则导(dao)致停工(gong)停产，甚至出现重大事故，所以没有一家(jia)企(qi)业愿意接(jie)受相信并采用我们的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(liang)者都能使用，不会出现大问题，而DCS一旦(dan)出问题，就会影响生产。既然(ran)下决心要创办一个企(qi)业，又想做点有意义、有价值的事，肯(ken)定要学习，学习如何开发一款好产品，学习如何管(guan)理一家(jia)企(qi)业，如何鼓励一个团队(dui)，如何去营销，如何去说服客(ke)户⋯⋯有了目(mu)标(biao)，就有希望(wang)。

我们的服务对象涉及炼油(you)、化工(gong)、电力(li)、造纸(zhi)以及制药等行业的生产过程，全都用到自动化。这些行业企(qi)业一年365天、每天24小时(shi)不间断地运行，就像电不能停一样。如此严苛的运行环境，对控制系统的可靠性提出了极高的要求。打个比方(fang)，如果说人的大脑是一个控制器，那么大脑必须有逻(luo)辑判断，而对于一家(jia)企(qi)业来说，其控制系统就犹如大脑。

中控创始人褚健与《财经(jing)智库》对话。

《财经(jing)智库》：这也就是为什么您经(jing)常将工(gong)业控制系统称之为“工(gong)业大脑”。

褚健：在没有控制系统之前(qian)，由于生产规模较小，各项操作依靠人工(gong)完成；然(ran)而，随着(zhe)生产复杂(za)性的提升，机器控制成为不可或缺的替(ti)代方(fang)案，这就是我们现在用的计算机、芯(xin)片、软(ruan)件(jian)以及众多通信技术（ICT）。之所以把(ba)DCS比喻成工(gong)业大脑，是因(yin)为它已经(jing)具备了“大脑”的基本属性，并需要大量的知识储备。这些知识就是AI技术。AI技术在工(gong)业大脑里已经(jing)开始发挥作用，能够实现对整个工(gong)厂更准确的控制。这一变革性进展极大地削弱了工(gong)程师在传统生产流(liu)程中的重要性，以往需要众多不同专(zhuan)业背(bei)景的工(gong)程师协同工(gong)作的任务，如今仅凭一个集成AI的系统即(ji)可高效完成，甚至能胜任许多工(gong)程师难以单独解决的复杂(za)任务。我和我的团队(dui)正(zheng)积极地推动这一领(ling)域的发展。

《财经(jing)智库》：让(rang)中控成为流(liu)程工(gong)业的“工(gong)业大脑”是您的追求。去年，正(zheng)好是中控30年，您将此分成三个阶(jie)段：第一个十年要解决生存问题；第二个十年参(can)与竞争，也就是跟国际一流(liu)企(qi)业竞争高端的国内市(shi)场；第三个十年，解决市(shi)场占(zhan)有率问题。您还说，最重要的贡献(xian)就是完成了一个工(gong)业控制体系的国产化。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，日本横河(he)电机也推出了自己的第一款DCS产品；1981年，一批外资企(qi)业开始进入中国。您能否(fou)介绍一下中控这30年经(jing)历的关(guan)键节点？

褚健：确实，流(liu)程工(gong)业的控制系统从上世纪80年代开始就被大型跨国公司所垄断。中控首(shou)先要解决生存问题。在此基础(chu)上，与一流(liu)的跨国公司进行竞争，然(ran)后在竞争中学习并超(chao)越(yue)。目(mu)前(qian)中控有超(chao)过3.2万家(jia)客(ke)户，具有大量的数据(ju)积淀和实践案例，未来我希望(wang)中控的客(ke)户数量可以很快(kuai)达到5万这个数字。

中控科技园全景。摄影/刘维(wei)航

今年是中控第四个十年的起始年，我们希望(wang)在未来的十年里，中控能够依托于对工(gong)业Know-how的理解以及在流(liu)程行业的独特优势，在全球竞争的基础(chu)上加强工(gong)业AI能力(li)，并在工(gong)业AI方(fang)面成为全球领(ling)先的企(qi)业，这是我们的目(mu)标(biao)。30余年来，我们开始是个小舢舨(ban)，先在游泳池(shi)学游泳，然(ran)后在钱塘江游泳，尽管(guan)游不到江口，但毕竟(jing)可以靠岸；后来成为一条大船，游到了杭州湾出海口，未来，我们希望(wang)中控成为一个舰队(dui)，游向更广阔的大海。

2007年对中控而言(yan)是一个标(biao)志性的年份(fen)。那一年，中控获得了中国石化武汉分公司500万吨(dun)“油(you)品质量升级(ji)炼油(you)改造工(gong)程”的项目(mu)合同（如今已是2000万吨(dun)炼油(you)规模），包括四套(tao)主装(zhuang)置(zhi)：500万吨(dun)/年常减压，190万吨(dun)/年煤、汽柴油(you)加氢精制，120万吨(dun)/年延迟焦化和6万吨(dun)/年硫(liu)磺回收。这个项目(mu)非常成功，标(biao)志着(zhe)国产DCS首(shou)次进入500万吨(dun)级(ji)炼油(you)核心主装(zhuang)置(zhi)，也标(biao)志着(zhe)高端市(shi)场核心主装(zhuang)置(zhi)DCS被跨国公司垄断的时(shi)代结束(shu)了。中控从原来只做小项目(mu)到承接(jie)大型项目(mu)主装(zhuang)置(zhi)，从500万吨(dun)炼油(you)到千万吨(dun)炼油(you)、百万吨(dun)乙烯及整个炼化一体化，这意味着(zhe)中控从原来很小的市(shi)场占(zhan)有率，到逐步有能力(li)竞争再到领(ling)先。只有拥有这样重大项目(mu)的业绩，中控才能保证在未来市(shi)场竞争中不被跨国公司压垮。

《财经(jing)智库》：从之前(qian)的小项目(mu)到500万吨(dun)炼油(you)、千万吨(dun)炼油(you)的大项目(mu)，中控2023年DCS国内市(shi)场占(zhan)有率已达37.8%，其中化工(gong)领(ling)域占(zhan)有率是56.3%。目(mu)前(qian)，中控的DCS在国内的占(zhan)比已经(jing)很高了，是否(fou)已到天花板(ban)？

褚健：比如DCS在中国的市(shi)场规模是120亿元左右，如果纯粹从DCS市(shi)场规模角度来讲，肯(ken)定是有天花板(ban)的；但从自动化、数字化、智能化的角度来讲，还看不到天花板(ban)。现在用户最关(guan)注的，比如节能、安全、降本等痛点，未来中控有可能面临的天花板(ban)很高很高，不是几百亿元，而是几千亿元。理论上讲，目(mu)前(qian)在中控的战略转型阶(jie)段，面向的市(shi)场大概是500亿元到1000亿元的环境，预期的市(shi)场前(qian)景将会更大。我们要做的，最终是全方(fang)位地帮助用户解决困难和问题，而不仅仅是推销一款产品。

《财经(jing)智库》：把(ba)格局打开，目(mu)标(biao)锁定安全、质量、成本、绿色(se)，似乎就不存在天花板(ban)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，怎样才能更好地实现这个途径？

褚健：第一，必须把(ba)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，要有很多典型的成功案例；第四，广而告之。目(mu)前(qian)，中控在全国647个化工(gong)园区及沙特、泰国、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，并通过5S店把(ba)先进的创新成果、产品技术、解决方(fang)案及应用效果传递(di)给企(qi)业，让(rang)企(qi)业愿意尝试，并为企(qi)业带(dai)来实实在在的效果，这才能赢得企(qi)业信任。未来中国的经(jing)济，特别是在原材料工(gong)业领(ling)域，竞争还会非常激烈，企(qi)业要在竞争中活下来，主要途径就是全面消(xiao)除安全事故、提高产品质量、降低(di)各项成本，并朝着(zhe)智能化、绿色(se)化发展方(fang)向发展，这就是中控要干的事。

中控创始人褚健与《财经(jing)智库》对话。

内驱力(li)：持续(xu)迭代

《财经(jing)智库》：您始终强调工(gong)业软(ruan)件(jian)的重要性，并认为智能制造是软(ruan)件(jian)驱动的工(gong)业革命，为什么？

褚健：控制系统就是人的大脑，仅有智商不够，还需要知识，而工(gong)业领(ling)域所指的“知识”是构建软(ruan)件(jian)的基础(chu)。软(ruan)件(jian)不仅是各种机器设备实现智能化的关(guan)键，更是产品设计、生产控制、能源管(guan)理、安全管(guan)理、质量管(guan)理等的主要工(gong)具。从工(gong)业3.0到工(gong)业4.0，包括正(zheng)在来临的工(gong)业5.0，是从工(gong)业自动化到工(gong)业智能化，再到工(gong)业可持续(xu)发展的进化过程，也是传统制造向新型工(gong)业化、新质制造的进化过程，其中数字化转型是基础(chu)，也就是软(ruan)件(jian)与材料设备、工(gong)艺流(liu)程、数实融(rong)合的过程。在工(gong)业领(ling)域，尤其是在流(liu)程行业的转型过程中，包括数字化转型、AI应用、供应链(lian)韧性、可持续(xu)发展等都与软(ruan)件(jian)密切(qie)相关(guan)。在过去30年，中控始终围绕行业需求，加快(kuai)发展工(gong)业软(ruan)件(jian)，已建立了丰富的产品线并自主研发出一批核心工(gong)业软(ruan)件(jian)，形成了较为完善的工(gong)业软(ruan)件(jian)产品谱(pu)系。我始终认为，推进智能制造，关(guan)键在于工(gong)业软(ruan)件(jian)，智能制造是软(ruan)件(jian)驱动的工(gong)业革命。

《财经(jing)智库》：然(ran)而，中控最初的优势在于硬(ying)件(jian)。

褚健：最初，中控肯(ken)定什么优势都没有，但优势是逐步建立起来的。我所指的优势不是指市(shi)场占(zhan)有率，而是中控如何能够把(ba)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)的核心需求上得到大幅度提升；如何把(ba)我们的技术经(jing)验和积累的案例知识与用户的需求结合在一起，通过AI的运用，帮助用户创造价值。可以说，中控不是一个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(jing)智库》：您提出了“1+2+N”智能工(gong)厂新架构，即(ji)构建“智能工(gong)厂”的概念(nian)，但您同时(shi)强调这不是一个简单的概念(nian)，而是一种可行的模式，先进的技术和产品，以及一种可能解决的方(fang)案。

褚健：“1+2+N”，就是一个工(gong)厂操作系统+两(liang)个自动化（生产过程自动化PA和企(qi)业运营自动化BA）+N个工(gong)业APPs。我们听取了很多企(qi)业领(ling)导(dao)的意见，包括央(yang)企(qi)、跨国企(qi)业还有中小企(qi)业，他们都认可中控的框架。“1+2+N”不是一个概念(nian)，而是融(rong)合了很多技术、产品和解决方(fang)案的体系，能够全面覆盖从生产线到管(guan)理线的自动化需求。它不仅是中控产品技术和关(guan)键能力(li)的高度凝练，更是中控为广大行业客(ke)户数字化转型、智能化发展所描绘的蓝图。需要强调的是，这并不意味着(zhe)中控仅靠一己之力(li)就能包打天下，我们需要打造一个开放合作的生态(tai)系统。诚然(ran)，在某些领(ling)域，企(qi)业间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。过往十数年间，移(yi)动互联网生态(tai)的蓬勃发展已充分验证了这一点。未来在工(gong)业领(ling)域里，完全有可能复制类似的生态(tai)合作模式，对此，我充满信心，并已经(jing)看到了希望(wang)。

《财经(jing)智库》：中控构建工(gong)业操作系统实现智能工(gong)厂和智能制造的跨越(yue)（打通5T，形成生态(tai)），其愿景非常宏大，是不是也意味着(zhe)跟外部科技合作的可能性？毕竟(jing)，完全依靠自身力(li)量完成一切(qie)是不现实的，在这些方(fang)面，优势和短板(ban)又有哪些？

褚健：这基于一系列基本的前(qian)提和基础(chu)。首(shou)先，是否(fou)认同工(gong)业3.0到工(gong)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)认同没有哪家(jia)企(qi)业能够包打天下？这就是合作的共识和基础(chu)。同时(shi)，工(gong)业企(qi)业最需要什么？现在市(shi)场上遇到很多困惑和迥(jiong)异的观念(nian)，不同的解决方(fang)案可能造成混淆甚至混乱。比如什么叫智能工(gong)厂？什么叫智能制造？什么是工(gong)业互联网，概念(nian)很多。不能为数字化而数字化，关(guan)键是要有能力(li)为企(qi)业降低(di)成本、提高效率。因(yin)此，强化自身能力(li)、找到解决方(fang)案，就要有核心的技术和产品，并得到用户和合作伙伴的认可。

至于短板(ban)，对于中控来说，目(mu)前(qian)一些技术方(fang)面确实有所缺失，比如工(gong)艺技术。化工(gong)领(ling)域的专(zhuan)家(jia)往往不具备计算机背(bei)景，而自动化领(ling)域的专(zhuan)家(jia)虽对反应器有所了解，却可能缺乏化工(gong)与计算机知识。以PDH（丙烷(wan)脱(tuo)氢）为例，如何能够了解它的工(gong)艺，使其产量更大、质量更好、能耗更低(di)？我们需要实现5T（自动化技术、信息技术、工(gong)艺技术、运营技术、设备技术）的深(shen)度融(rong)合。

当然(ran)，自动化的发展已今非昔(xi)比。过去所学的现代控制理论的状态(tai)方(fang)程、线性控制、非线性控制等，如今是否(fou)依然(ran)成立？通过“AI+5T”，或许会产生完全不同的新技术。传统的控制理论和AI之间到底是竞争关(guan)系还是合作关(guan)系？这需要我们深(shen)入研究、积极探(tan)索。如果能够成为一个5T综合领(ling)域的专(zhuan)家(jia)，通过专(zhuan)业知识、数据(ju)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(jing)智库》对话。

《财经(jing)智库》：前(qian)不久，您提出通过工(gong)业AI解决智能工(gong)厂行业痛点。8月12日《财经(jing)智库》来中控调研，你们正(zheng)在做大模型的突破，为什么中控坚定选择了投入AI技术？从研发到实际应用，中控如何确保AI的投入不会成为一场高风险的冒险，而是成为推动持续(xu)创新的动力(li)？

褚健：ChatGPT的横空(kong)出世令我深(shen)感震撼(han)，这让(rang)生成式AI和未来的通用AI变成了可能。对于工(gong)业领(ling)域而言(yan)，它就像把(ba)很多前(qian)辈的智慧与广泛(fan)的知识体系浓缩于一体。正(zheng)如爱因(yin)斯坦之前(qian)的时(shi)代，牛(niu)顿(dun)力(li)学被视(shi)为颠扑不破的真理，直至微观粒(li)子(zi)层面的探(tan)索才催生了量子(zi)力(li)学的诞生。在此之前(qian)，我们所学皆源自书本，经(jing)由科学验证与实验证实，这与ChatGPT所展现的学习与生成过程颇为相似。这种技术发展，在工(gong)业领(ling)域虽然(ran)不能精确地解决所有问题，但它无(wu)疑(yi)揭示了技术发展的新趋势。

我认为，随着(zhe)AIGC（人工(gong)智能生成内容）技术的兴起，AI已迈入了一个全新的发展阶(jie)段。去年，我曾向公司全员提出，所有中控人都要学会用AI工(gong)具，所有中控的产品都应该(gai)有AI能力(li)，当然(ran)最重要的是有能力(li)开发完全基于AI的产品，我们的流(liu)程工(gong)业时(shi)序大模型TPT就是这个方(fang)向。在这方(fang)面，中控会加大力(li)度，也许是“All in”。

《财经(jing)智库》：人工(gong)智能在制造业中正(zheng)在发生作用，但在流(liu)程工(gong)业中，AI的应用似乎进展较为缓慢，是因(yin)为流(liu)程工(gong)业更带(dai)有它的复杂(za)性，难度更大？

褚健：您指的是离散制造业，这方(fang)面应用可能更多的是质检，而质检主要是基于图像处理的，与AIGC并无(wu)直接(jie)关(guan)联。比较而言(yan)，我觉(jue)得流(liu)程工(gong)业比离散制造业在AI应用方(fang)面具有更为显(xian)著的优势与潜(qian)力(li)。为什么？因(yin)为流(liu)程工(gong)业拥有海量的数据(ju)资源，而离散工(gong)业的数据(ju)相对不完整，也就是说离散行业经(jing)过清洗(xi)、处理后的有效数据(ju)可能远远不如流(liu)程行业。这使得流(liu)程行业在数据(ju)资源上占(zhan)据(ju)了显(xian)著优势。

化工(gong)过程最大的特点是“三传一反”。“三传”是传热、传质、传力(li)，即(ji)热量、质量、动力(li)的传递(di)；“一反”是指化学反应。这是工(gong)程学科中的经(jing)典理论。而化工(gong)装(zhuang)置(zhi)无(wu)外乎反应器、分离塔(ta)，这些装(zhuang)置(zhi)在运行过程中产生的大量数据(ju)，能够真实反映其特性。值得注意的是，化工(gong)过程并非Pure chemistry（纯化学反应），因(yin)为自然(ran)界没有纯的东(dong)西。反应物料中往往含有杂(za)质，因(yin)此，当不同的原料进入化工(gong)装(zhuang)置(zhi)，经(jing)过“三传一反”，结合数据(ju)，出来的东(dong)西应该(gai)是什么、应该(gai)怎么变，其实是有机理存在的。正(zheng)因(yin)为不是纯物质，反而有文章可做。

《财经(jing)智库》：您的意思(si)是说，在AI的应用方(fang)面，流(liu)程工(gong)业比离散工(gong)业更有空(kong)间。您刚才提到中控有超(chao)过3.2万家(jia)用户，您也说过Data is food of AI（数据(ju)是人工(gong)智能的食粮）。在未来的发展过程中，除了数量上的增长，您怎么看数据(ju)质量和深(shen)度对工(gong)业AI发展的影响？中控从化工(gong)领(ling)域入手(shou)，对于不同行业、不同工(gong)艺流(liu)程用户数据(ju)的差异性，如何实现数据(ju)驱动的个性化解决方(fang)案？

褚健：在流(liu)程工(gong)业中，数据(ju)不仅丰富，且其归类相对容易。上一个问题讲到“三传一反”，涉及诸多装(zhuang)置(zhi)。具体而言(yan)，化工(gong)行业是流(liu)程工(gong)业的典型代表，而除此之外，如钢铁(tie)、有色(se)、建材等行业，虽然(ran)不是传统意义上的石油(you)化工(gong)或有机化工(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(wu)机化工(gong)也与有机化工(gong)不同，但它们都具有大量数据(ju)和机理的相似之处，因(yin)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(chu)。所以，数据(ju)的庞大不代表数据(ju)的有效性。但如我刚才所强调的，流(liu)程工(gong)业具有大量的数据(ju)，结合机理过程以及装(zhuang)置(zhi)，有效性显(xian)然(ran)高于离散行业。目(mu)前(qian)中控诸多案例和成果，已经(jing)证明这条路(lu)是行得通的，尽管(guan)还有“坎”，但我们会力(li)争突破。

以无(wu)机化工(gong)中的氯碱行业为例，中国绝(jue)大部分的氯碱厂用的是中控的控制系统，中控与这些客(ke)户关(guan)系密切(qie)。它们现在提出了很多需求，比如扩产时(shi)能否(fou)不再招“操作工(gong)”？能否(fou)降低(di)能耗？能否(fou)延长离子(zi)膜(mo)的寿命？能否(fou)提高产能？哪些潜(qian)在故障在早(zao)期能预警预报？解决这些问题，主要依靠的就是“工(gong)程师”。但若能够把(ba)所有的知识联通，把(ba)不同的用户数据(ju)与经(jing)验汇(hui)聚，就能发现问题所在，数据(ju)就变得有效。尽管(guan)氯碱厂规模、原料可能所有不同，但其工(gong)艺原理相近，这不就是我们要学习的吗？以前(qian)人力(li)难以完成，但现在AI可以做到。

《财经(jing)智库》：您将下一代工(gong)业控制系统称之为UCS（Universal Control System），以软(ruan)件(jian)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(gong)业市(shi)场是否(fou)已经(jing)准备好接(jie)受这种转型？您预期在技术和市(shi)场的成熟度上，未来会发生什么变化？

褚健：DCS最早(zao)是由Honeywell在1975年提出来的，经(jing)过近50年的发展，架构大同小异，但技术完全不同。这套(tao)体系主要存在的问题，一是成本下降有限，当然(ran)随着(zhe)整个IT技术的下降，它也会下降；二是传统的DCS多基于ARM芯(xin)片构建，算力(li)有限。当AI应用于DCS中时(shi)，ARM无(wu)法实现。

基于当前(qian)先进的服务器技术，特别是高性能的CPU和GPU，让(rang)实现数据(ju)的实时(shi)处理及AI的实时(shi)在线应用成为可能。因(yin)此，通过UCS颠覆DCS的传统架构是非常有希望(wang)的。中控的年轻团队(dui)创新性地提出了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资的电缆铜缆，用一对光纤来解决；控制系统通过云化技术实现统一控制，将无(wu)数个“小脑袋(dai)”变成一个“大脑袋(dai)”，所有数据(ju)都在这个“大脑袋(dai)”上，AI就可以充分发挥作用，把(ba)项目(mu)生命周期大幅度提升，真正(zheng)实现了软(ruan)件(jian)定义优化。我们原以为可能需要两(liang)三年的时(shi)间才能够被中国客(ke)户接(jie)受，如同上世纪80年代初国外DCS引入中国时(shi)，尽管(guan)上海炼油(you)厂率先使用，但大量企(qi)业仍在怀疑(yi)并质疑(yi)。然(ran)而，在UCS发布后，众多企(qi)业，包括跨国公司，均(jun)表现出强烈的试用意愿，这一速度大大超(chao)出了我们的预期。究其原因(yin)，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(jing)智库》：看来持续(xu)迭代是你们的内驱力(li)，还有一批年轻人基于数据(ju)研究，开发了实时(shi)数据(ju)的流(liu)程工(gong)业时(shi)序大模型TPT？

褚健：这个模型不足(zu)以称“大”，但非常管(guan)用，都是基于时(shi)间序列的。以前(qian)很多软(ruan)件(jian)都是通过不同专(zhuan)家(jia)，有些企(qi)业可能都没有专(zhuan)家(jia)，即(ji)通过高级(ji)工(gong)程师或有专(zhuan)业才能的技术人员去管(guan)控不同的部门，且流(liu)程很长。但今天通过TPT不仅能解决操作问题，还能解决设备运维(wei)问题。如果要提高产品质量或者产能的同时(shi)降低(di)能耗，都可以采用类似与ChatGPT沟通方(fang)式，把(ba)数据(ju)输(shu)入大模型，利(li)用以前(qian)学到的数据(ju)构建模型，通过一个TPT来管(guan)控一个工(gong)厂。

《财经(jing)智库》：您多次提到中控的年轻人，好像一些突破性的项目(mu)都由年轻人完成。据(ju)了解，中控每年的研发占(zhan)比在10%以上，对年轻人你们有哪些机制来确保这种创新能力(li)的实现？

褚健：肯(ken)定有。但如果通过某种机制，可能新的东(dong)西就出不来了。

中控创始人褚健与《财经(jing)智库》对话。

构建事实上的工(gong)业标(biao)准

《财经(jing)智库》：刚才提到中控的控制系统等产品在国内的占(zhan)比很高，那你们在未来的国际化方(fang)面有无(wu)整体设想？核心目(mu)标(biao)与方(fang)法各是什么？

褚健：目(mu)前(qian)中控在中国的市(shi)场占(zhan)有率很高，但在全球市(shi)场影响力(li)还小，知名度还不够。从全球角度，中控将面临更大的竞争和压力(li)。尽管(guan)中控已在全球布局，包括在中东(dong)、东(dong)南亚(ya)、欧洲、北美和南美等地，增速也较快(kuai)，但目(mu)前(qian)占(zhan)比还不高，我们希望(wang)今后海外营收占(zhan)比能够实现大幅的、快(kuai)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(jing)智库》：不可否(fou)认，中控在全球的控制系统市(shi)场上也面临着(zhe)激烈的竞争，国际企(qi)业在AI领(ling)域的布局如何？

褚健：我相信这些大的跨国公司在AI应用方(fang)面均(jun)有所布局。中控在全球率先发布UCS和TPT，这些企(qi)业也会与我们交流(liu)，它们对中控所做的事情表示认可。但事实上，这些企(qi)业也都在积极布局AI领(ling)域。或许，许多成果要等到实际推出后才会为世人所知。技术的发展趋势是显(xian)而易见的，无(wu)非看谁的速度更快(kuai)。

回顾中控刚开始做DCS的时(shi)候，我们也是以跨国公司的DCS作为标(biao)杆(gan)，向它们学习。今天我依然(ran)认为跨国公司有许多地方(fang)值得学习和尊敬。它们拥有丰富的技术积累和人才储备，且产品系列也很丰富，它们是中控的标(biao)杆(gan)和榜样。但在中控的第四个十年里，我们有机会在全球，尤其是在流(liu)程行业，成为工(gong)业AI领(ling)域的领(ling)导(dao)者之一，至少(shao)我们希望(wang)能在这一领(ling)域占(zhan)据(ju)重要的一席。

《财经(jing)智库》：都说中国应用场景丰富，与国外比较如何？

褚健：我对国外的场景不太熟悉。当然(ran)，中国大的石化行业企(qi)业在全球也是领(ling)先的，其拥有2000万吨(dun)炼油(you)规模、几百万吨(dun)烯烃或PTA的规模，国外并不多见。在传统化工(gong)、精细化工(gong)领(ling)域，无(wu)论是产业链(lian)的深(shen)度与广度，还是产品的种类与规模，中国在全球均(jun)占(zhan)据(ju)举足(zu)轻重的地位，所以场景比国外更丰富。在深(shen)耕中国市(shi)场的同时(shi)，我们应加大与海外企(qi)业的合作力(li)度，共同探(tan)索新的应用场景和技术创新。中控与这些跨国公司之间既存在合作的可能性，也可能面临竞争，但无(wu)论何种关(guan)系，我们都将始终坚持以客(ke)户价值创造为核心，致力(li)于为客(ke)户提供更加优质、高效的产品和服务。

2024年6月，中控技术在新加坡召开全球新品发布会。

《财经(jing)智库》：关(guan)于国际标(biao)准问题。在工(gong)业领(ling)域，欧美企(qi)业常常主导(dao)国际技术标(biao)准，中国企(qi)业的技术创新能否(fou)在未来引领(ling)某些技术标(biao)准的制定？具体在哪些领(ling)域中控有机会实现这种突破？

褚健：中控的EPA在2008年成为IEC（国际电工(gong)委员会）的国际标(biao)准，其中有一部分也成为德国的国家(jia)标(biao)准。当时(shi)，时(shi)任科技部部长万钢批示说，以前(qian)德国的很多国家(jia)标(biao)准都进入了国际标(biao)准，而中国的标(biao)准又都来自国际标(biao)准，所以中国总是把(ba)德国的国家(jia)标(biao)准作为自己的标(biao)准；而如今中控的EPA成为国际标(biao)准，被德国纳入其国家(jia)标(biao)准，这非常了不起。

我认为有两(liang)类标(biao)准必须做。第一类，已经(jing)获得广泛(fan)共识、具有普适性的标(biao)准，即(ji)共同的标(biao)准，对于这类已经(jing)确立的标(biao)准，我们应积极遵循并采纳。另(ling)一类则是如何创造并制定新的标(biao)准。这个更为重要，特别是在工(gong)业领(ling)域，当达到一定规模时(shi)，它就是一个事实上的工(gong)业标(biao)准。中控希望(wang)能够积极参(can)与并推动这类标(biao)准的制定，牵头(tou)与否(fou)并不重要，重要的是能够在工(gong)业领(ling)域被接(jie)纳，标(biao)准本来是无(wu)价的。

在其他方(fang)面，中控也会积极参(can)与。比如Ethernet-APL（以太网高级(ji)物理层）就是国际上提出来的标(biao)准，目(mu)前(qian)并未形成共识，但我们认为这个技术代表了未来方(fang)向，所以积极参(can)与到标(biao)准的制定、完善及应用中。也有一些可能现在大家(jia)还不知道，或者还没发现，或者还不认可，如果我们认为正(zheng)确，就会去推进。

架起科研和产业的桥(qiao)梁(liang)

《财经(jing)智库》：从最初自动化之路(lu)的设想到现在的“工(gong)业大脑”，当时(shi)你们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，您开始的初衷就是想打通科研和产业的通道吗？

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

30多年前(qian)，社会上很多企(qi)业研发能力(li)相对较弱，不像今天，企(qi)业的研发能力(li)超(chao)过了学校和研究机构。如何把(ba)这两(liang)者结合起来构建一个通道，就是我们的初衷。虽然(ran)我们手(shou)上没有产品、没有钱，几乎不懂市(shi)场、经(jing)营、管(guan)理、制造、服务等，但我们知道要做这件(jian)事就应该(gai)建一个企(qi)业，需要面向市(shi)场、转变观念(nian)。也就是说，我不再是教授，而是要走技术之路(lu)、产业之路(lu)。

《财经(jing)智库》：高校的科研和研发与企(qi)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(he)，不可交汇(hui)。

褚健：对，科研和产业像是长江与黄河(he)，不相交。学校应该(gai)做前(qian)沿(yan)的技术突破、原始创新，甚至是科学发现、基础(chu)研究，而非成果转化。在当今时(shi)代，成果转化领(ling)域已汇(hui)聚了大量专(zhuan)业人才，这与30年前(qian)的情况截然(ran)不同，他们已具备相应的转化能力(li)。科技型企(qi)业在于面向市(shi)场、贴(tie)近用户需求，致力(li)于解决用户的痛点问题，这一理念(nian)自企(qi)业初创之时(shi)便已明确。

科研有科研的规律，商业有商业的逻(luo)辑，两(liang)者之间，有一个巨大的鸿沟，而我的任务是成为商业与科研的桥(qiao)梁(liang)，在于将科研成果的价值更好地发挥，同时(shi)解决商业企(qi)业在创新技术源头(tou)上所面临的问题。

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

褚健：可能要把(ba)这几个概念(nian)分开。科学和技术要分开；研究和研发（或开发）要分开。含义不同，不能混为一谈。

30年前(qian)，高校的知识或者技术能力(li)相对产业的技术水平是较高的，那时(shi)“三来一补”（即(ji)来料加工(gong)、来样加工(gong)、来件(jian)装(zhuang)配(pei)和补偿贸易）的模式就可以应用了，但订单、市(shi)场、设备都是别人的；然(ran)而，时(shi)至今日，情况已发生根本性变化。从某种意义上讲，产业界的技术水平，虽未必比跨国公司更高，但相较中国高校已经(jing)不低(di)了。

比如说人工(gong)智能、无(wu)人驾驶(shi)等领(ling)域，高校在与大型科技企(qi)业的对比中显(xian)得相对弱势。这些大企(qi)业不仅拥有雄厚(hou)的人才储备和强大的计算能力(li)，而且其研发团队(dui)规模庞大、组织严密，能够高效协同工(gong)作。相比之下，高校都是相对不稳定的研究生，差距就会拉大。在我们这个领(ling)域，高校的科研或研发与企(qi)业也不同。创业办公司是市(shi)场导(dao)向，而非论文导(dao)向、成果导(dao)向，企(qi)业的研发必须有用。当然(ran)，我也跟团队(dui)说，能不能做五年后的研发，或者是做一些可能失败的东(dong)西，但所有这些努力(li)都必须面向未来，具有前(qian)瞻性。

《财经(jing)智库》：目(mu)前(qian)强调创新，强调科技产业化或科研成果转化，从您的角度，在创新主体上，像南科大的刘科教授说，创新就应该(gai)以企(qi)业为主体；中芯(xin)国际原董事长周子(zi)学也持此观点，您怎么看？

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

中国过去40多年工(gong)业化的经(jing)验积累已经(jing)奠定了非常雄厚(hou)的基础(chu)。我们对未来的判断，或者说基础(chu)储备，按趋势走就应该(gai)没问题；尽管(guan)颠覆性的创新可能会困难些，但大体不会走错(cuo)方(fang)向。真正(zheng)的竞争需要经(jing)受市(shi)场检验，比如中控创新推出的UCS，其质量、可靠性、稳定性，都需要得到市(shi)场的认可。既然(ran)是产品，就一定要市(shi)场化，锁在实验室(shi)无(wu)济于事，所以我们要求研发团队(dui)不仅要研发产品，还要跟上市(shi)场，深(shen)入市(shi)场一线。不要等十年后再攻关(guan)，那样或许就永远跟不上了。所以，看清趋势，关(guan)注十年、二十年后我们如何不再被别人卡。当然(ran)，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(jing)杂(za)志