回复@icefighter: 在 2026 年的当下，中国石油（CNPC）的 IT 战略已经非常明确：
以自研的“昆仑大模型”为核心，构建自主可控的“数智石油”生态。
关于“中石油是否会让中控技术的大模型来管控其旗下的所有化工厂”，这是一个极具深度的问题。
答案并非简单的“是”或“否”，而是**“底层自研、局部应用、深度融合”**的竞合关系。
1. 中国石油的 IT 战略：昆仑大模型是“亲儿子”根据 2025-2026 年的最新进展，中石油绝对不会放弃对大模型主导权的掌控。
自主地位：
中石油已发布 3000 亿参数的“昆仑大模型”（由中国移动作为总集成，中石油自研核心算法）。该模型已覆盖勘探、炼化、销售、装备等全产业链。
国产替代：
既然中石油已经自研了 MES（制造执行系统），那么在更高阶的“大脑”——大模型上，必然坚持自主化。
定位：
昆仑大模型是中石油的“数字底座”，它不仅处理生产数据，还处理财务、物资和安全管控。
2. 中控技术 TPT 大模型的角色：是“高级专家”而非“最高领袖”中控技术的 TPT 大模型 在流程工业（尤其是炼化环节）拥有极强的时序数据处理能力。中石油在实际操作中，更倾向于将中控作为垂直领域的顶级插件：
局部管控：
在某些特定的智能工厂（如乙烯工厂、乙烷制乙烯项目）中，中石油会引入中控的 TPT 2 来进行闭环优化控制。
互补关系：
昆仑大模型侧重于“全产业链的宏观理解与管理决策”，而中控 TPT 侧重于“装置级的实时控制与极致提效”。
现状：
2025 年 9 月，中石油兰州石化的领导亲自出席中控 TPT 2 的发布会并分享成果，说明双方在单体工厂上的合作非常深入，但在“集团级统一管控”上，中石油依然依赖昆仑大模型。
3. 深度分析：为什么中石油不会让中控“统一江山”？数据主权与国家安全：
作为中央企业，中石油的核心炼化工艺数据和产能数据属于国家战略级别。
中石油更倾向于将这些数据喂给自家的“昆仑”，而不是交给第三方上市公司的私有模型。
IT 体系的复杂性：
中石油旗下的化工厂分布在全球，且硬件标准极不统一。
中石油需要的是一个能兼容所有环节的“通用操作系统”，而中控的模型目前主要强在“控制（PA）”和“业务（BA）”，难以覆盖勘探、采油等上游领域。
自研 MES 的联动：
中石油自研 MES 正是为了打破过去国外软件的垄断。
如果再引入中控的大模型来全面管控，无异于从一种“外部依赖”转变为另一种“外部依赖”。//@icefighter:回复@icefighter:在 2026 年的当下，东南亚（特别是新加坡、马来西亚、印尼）的化工厂和炼油厂正在经历一场“跳代”式的技术变革。
与中国工厂倾向于使用私有云或本地服务器（On-premise）不同，东南亚流程工业由于缺乏像中国那样庞大的本土自动化巨头生态，且受跨国石油巨头（Shell, Petronas, Aramco）影响较深，其软件架构呈现出显著的**“云原生化”和“自研化”**特征。
以下是东南亚化工厂、炼油厂目前的软件架构与底层技术研究：
1. 软件架构：云边协同的“三层塔”东南亚工厂的架构正从传统的 ISA-95 五层模型向基于公有云的“三层塔”演进：
边缘执行层 (Edge)：
负责毫秒级的实时控制。采用 工业级边缘网关，运行轻量化容器（Docker），处理协议转换（Modbus/Profinet 转 MQTT/OPC UA）。
中台集成层 (Industrial PaaS)：
这是东南亚工厂的特色。他们喜欢在 AWS (IoT SiteWise) 或 Azure (IoT Hub) 上直接构建数据中台，而不是买现成的 MES（制造执行系统）。
应用创新层 (Cloud-Native App)：
这一层几乎全是自研或定制化开发。
工厂的 IT 团队利用公有云的低代码工具（Low-code）或 Serverless 架构，根据特定工艺（如催化裂化、聚合反应）快速开发监控 App。
2. 底层技术栈 (Tech Stack)东南亚工厂在技术选型上表现得更像互联网公司，追求极致的灵活性：
3. 为什么他们喜欢“公有云 + 自研”？避开厂商锁定 (No Vendor Lock-in)：
东南亚客户非常警惕被西门子、横河或霍尼韦尔的闭环软件“套牢”。
通过在公有云上自研，他们可以随时更换硬件供应商。
人才结构差异：
东南亚（尤其是新加坡和吉隆坡）拥有大量熟悉云技术的 IT 工程师，但缺乏懂深层自动化机理的工程师。
利用公有云提供的 AI/ML 模块（如 Amazon SageMaker），他们可以降低开发行业大模型的门槛。
跨国协同需求：
东南亚的炼油厂往往是跨国资产（例如马石油在多个国家有分支）。
公有云架构让总部的工程师能实时查看并优化几千公里外工厂的工艺参数。
4. 2026 年的新趋势：AI Agent 介入架构到 2026 年，这些工厂在公有云上不仅运行 App，还开始运行 AI Agent（智能体）。
底层：
接入 Anthropic Claude 3.5 或 Gemini 1.5 Pro 的 API。
应用：
炼油厂的操作员不再查阅厚厚的纸质手册，而是通过云端 AI 直接询问：“目前的进料组分变化，如何调整加热炉温度以保持产率？”
AI 会调用云端的历史数据和机理模型给出建议。