期;同时,UCS也把云计算,大数据及 I 等先进技术引入了工厂控制环节,破解了原有 DCS系统无法融合最新的技术的难点。公司将会秉持着稳健的 UCS推进策略,从外围装置到主装置各方面高效衔接现有系统,实现迭代升级,并计划在今年进行UCS批量的规范性和规模化推广,为企业提供更加高效、更加智能、更加可靠的控制系统解决方案。 问:请简要介绍一下流程工业首款 AI 时序大模型 TPT 的功能作用,以及 TPT的产品矩阵、序列是什么样的? 答:TPT 作为流程工业领域推出的首款 I 大模型,利用先进的 I 技术为工业生产过程带来巨大的变革。TPT 基于海量的工艺、设备、生产运行等多源数据训练而成,作用于流程工业装置运行、决策优化等领域,实现装置运行过程、控制策略与参数等多层级决策优化,给装置赋予智慧。 在产品矩阵上,一方面公司将运用 TPT大模型能力赋能、重构现阶段中控的工业软件,以形成具有 TPT能力的全新工业软件形态;另一方面,除了赋能中控自身的工业软件之外,公司也将运用 TPT为广大流程工业用户的生产运行进行赋能,无论该企业是否已使用中控的工业软件。 问:请介绍一下 TPT的人员投入情况和后续版本迭代规划。 答:中控技术积极推动“工业 I+”模式的探索与实践,推出流程工业首款 I时序大模型 TPT,通过自主研发生成式 I算法架构,基于工业多源数据进行融合训练,建立流程工业高泛化、高可靠的大模型,为客户提供 I+安全、I+质量、I+效益、I+低碳的智能化解决方案。 公司持续加大 TPT研发投入力度,在投资、软件硬件配置、人员和算力投入等方面,TPT投入力度已超过传统工业软件。在版本迭代方面,公司将每年进行一到两次的版本更新,基于 TPT应用场景和可解释化、多模态方向做出更广大的尝试。在最新版本发布后,公司将第一时间向市场公布,与广大用户共享成果。 问:请简要介绍一下公司 UCS和 TPT两款新产品中数据的使用权、所有权,以及未来数据能否进一步反哺到产品的训练和迭代中? 答:中控技术始终坚守数据的隐私保护与合规使用原则,可以明确的是,在 UCS和 TPT两款新产品的研发与部署、运行过程中,数据的使用权与所有权完全归属于客户。在 TPT大模型预训练过程中,公司已与客户签订了严格的保密协议,确保数据的收集合法合规;公司仅通过服务形式提升 TPT的能力,模型训练成果将反哺到客户生产活动中。中控技术 UCS控制系统采用云原生架构,但考虑到流程工业的特殊需求,UCS系统的部署基于用户私有云,位于客户的数据中心内,确保数据边界清晰,能够完全由用户控制。 UCS和 TPT的设计之初,已经在数据流、数据的反向访问控制以及权限管理等方面,通过可信和零信任等机制内置了全面的安全措施。公司网络安全与数据安全解决方案均达到了行业最高标准,包括第三方认证在内的多项安全措施均达到或超过行业安全等级要求,能够最大程度确保客户数据的安全。 问:如何理解 TPT大模型“让装置更加智能”的属性?公司对 TPT未来发展的展望是怎么样的? 答:TPT大模型除了提高人效方面的效果显著之外,其基于数据量化定性决策的特性可以保证装置运行过程中判断、决策、执行方式的一致性,消除人工操作中的个体差异,确保装置的长周期稳定运行,降低人为因素导致的运行风险。 同时,TPT根据时序大模型未来变化以及各个参数之间的变量关系自主定义基于不同状态的优化目标,降低了工业场景中传统优化模式之下对于优化工具及算法的过度依赖,将过去复杂的、高难度的优化门槛大幅降低。未来,公司将展开基于通用大模型的技术体系的重构,将优化、控制、模拟分析等功能集成于大模型之上,使工业生产更加高效和可持续,推动行业向更高层次的智能化迈进。 中控技术(688777)主营业务:面向工业3.0+工业4.0全力构建“1+2+N”智能工厂新架构,构建4大数据基座+1个智能引擎,4大数据基座包括设备基座(PRIDE)、运行基座(OMC)、质量基座(Q-Lab)和模拟基座(APEX),基于工业多源数据进行融合训练,建立流程工业高泛化、高可靠的智能引擎,构建AI+数据核心竞争力,将数据价值最大化,定义和重塑流程工业新形态,深入构建5S线下门店+S2B线上平台的一站式工业服务新模式,5S线下门店为客户提供贴近用户的工业领域端到端、门对门专业服务。 中控技术2024年一季报显示,公司主营收入17.38亿元,同比上升20.25%;归母净利润1.45亿元,同比上升57.39%;扣非净利润1.19亿元,同比上升76.05%;负债率42.7%,投资收益3895.32万元,财务费用-2962.12万元,毛利率31.03%。 该股最近90天内共有30家机构给出评级,买入评级26家,增持评级4家;过去90天内机构目标均价为56.47。 以下是详细的盈利预测信息: 融资融券数据显示该股近3个月融资净流入1217.72万,融资余额增加;融券净流出86.6万,融券余额减少。 以上内容由证券之星根据公开信息整理,由算法生成(网信算备310104345710301240019号),与本站立场无关,如数据存在问题请联系我们。本文为数据整理,不对您构成任何投资建议,投资有风险,请谨慎决策。lg...