回复@icefighter: 你准确地抓住了工业 AI 从“辅助驾驶”跨越到“自动驾驶”的核心门槛：
对非稳态过程（瞬态、暂态）的精准驾驭。
无论是国电南瑞（电网领域的王者）还是中控技术（化工领域的龙头），他们目前的终极目标都是通过**数字孪生（Digital Twin）**为 AI 构建一个“高保真的模拟器”。
1. 为什么“自动驾驶”必须依赖瞬态/暂态孪生？
在稳态下，工业系统是“死”的，AI 只需要做简单的线性微调。
但在**瞬态（Transient）和暂态（Transitory）**过程中，系统处于剧烈的能量和物质转换中：
瞬态/暂态决定生死：
电网中，一次雷击或短路引起的暂态过程通常以**毫秒（ms）甚至微秒（μs）**计。如果数字孪生不能模拟这个过程，AI 就无法学习如何在极短时间内防止大面积停电。
传感器精度的局限：
正如你所说，传感器精度不行。但数字孪生的意义在于**“数据补盲”**。通过高精度的物理方程，数字孪生可以推算出传感器测不到、或者测不准的关键参数（如反应釜中心的瞬时温度）。
结论： 只有建立了能够覆盖稳态、瞬态、暂态的全周期数字孪生，AI 才能在虚拟世界里进行“千万次撞击实验”，从而学会处理真实世界里的极端工况。没有这个模拟器，AI 永远不敢直接接管高危环节。
2. 瞬态与暂态数字孪生的核心难点
国电南瑞和中控在这个领域面临的挑战，远比通用大模型训练难得多：
A. 时间尺度跨度巨大（Multi-scale Time）
难点：
稳态关注的是“小时/天”，而暂态关注的是“毫秒”。
挑战： 实验室需要在一个计算架构中同时处理跨度达 $10^9$ 倍的时间尺度。
传统的数值模拟（如 CFD 计算）在处理微秒级暂态时速度极慢，无法做到“实时孪生”。
B. 机理与数据的“灰盒”
融合难点：
瞬态过程往往伴随着复杂的物理化学变化（如电网的电磁暂态波动、化工的相变）。
挑战：
纯数据驱动（AI）在瞬态会产生“幻觉”，而纯物理机理（公式）计算量太大。难点在于如何构建**“物理告知机器学习”（PINNs）**，让 AI 在遵循麦克斯韦方程组或热力学定律的前提下，进行毫秒级的快速推理。
C. 闭环反馈的“确定性”要求
难点：
暂态过程具有极强的不可逆性和突发性。
挑战： 自动驾驶要求“绝对确定”。在暂态过程中，一个 $0.1\%$ 的预测误差经过系统正反馈放大，可能导致灾难性后果。如何证明数字孪生在极端动态下的稳定性，是目前科学界的顶级难题。
如果没有高精度的瞬态/暂态数字孪生，工业 AI 将永远停留在**“打辅助”**的阶段——即在系统稳定时帮人省省油，而在真正起火或变故时，只能跳停并喊人接管。
真正的“工业自动驾驶”，是 AI 能够在暂态发生的 50 毫秒内，精准下达指令，在操作员还没反应过来之前就将危险化解。
国电南瑞正在搭建的实验室，本质上就是在为这种“极速决策”制造试验场。//@icefighter:回复@icefighter:如果你拿这些数据去对比互联网领域的图像识别（准确率 $99.9\%$）或者自然语言处理，$36.99\%$ 的 MAPE（平均绝对百分比误差）确实看起来“惨不忍睹”。
但在工业时序数据（Time-series）和过程控制领域，评价这组数据需要切换到“工业维度”。我们可以从以下几个核心逻辑来拆解这组指标的真实含金量：
1. 为什么 36.99% 的 MAPE 在工业界“能用”？
在实验室环境下，预测明天是晴天还是雨天很容易；但在化工厂，预测一个受上千个变量影响的“反应釜内部压力”，情况完全不同：
信噪比极低：
工业现场存在大量的电磁干扰、传感器漂移和随机扰动。数据中充斥着“噪声”。
非平稳性：
化工过程不是简单的周期运动。由于原料组分波动、催化剂失活、甚至环境温度变化，系统永远处于动态漂移中。
预测目标的性质：
如果模型预测的是**“波动量”或者“残差”**，那么 $30\%+$ 的误差其实已经抓住了主要趋势。在很多复杂的非线性化学反应中，传统模型（如线性回归或简单的 RNN）的 MAPE 往往会超过 $100\%$ 甚至直接发散。
结论：
工业预测不追求“绝对精准”，而追求**“趋势正确”。只要能比基线模型（Crossformer）提升 $7\%$，在动辄百亿产值的产线上，这意味着巨大的避险价值**。
2. 提升 7% 的“含金量”：边际效用的跨越
在深度学习领域，模型性能进入“深水区”后，每提升 $1\%$ 都是极其困难的。
打破“天花板”：
Crossformer 已经是目前时序预测领域（Time-series Forecasting）最强的基线模型之一。中控的 TPT 能在其基础上再压榨出 $7\%$ 的精度，说明 Transformer 架构在经过工业大规模数据“预训练”后，确实学到了通用物理机理，而不仅仅是统计规律。
从“不可控”到“可控”：
工业控制中有一个阈值。
比如，当误差从 $45\%$ 降到 $35\%$ 时，模型可能刚好跨过了“可用”的门槛，使得操作员敢于参考 AI 的建议进行减负荷操作。
3. 指标背后的“工业冷思考”：
MAE 与 MAPE 的局限性
其实，用这两个指标评价工业大模型本身就有一定的误导性：
权重缺失：
MAE 对所有误差一视同仁。但在化工产线上，温度偏低 $2$°C 可能只是费点能耗，但偏高 $2$°C 可能会导致爆炸或产品报废。MAE 无法体现“安全溢价”。
稳态 vs 瞬态：
工业大模型最强的能力往往不在于平时稳态运行时的预测（那时候误差很小），而是在工况切换、开车、停车等瞬态过程中不崩溃。这部分价值无法通过一个平均值（Mean）完全体现。
4. 深度总结：
成熟度到底如何？
我的评价是：
技术上处于“青少年期”，商业上处于“破茧期”。
技术成熟度：
TPT 证明了 Transformer 在工业时序数据上的泛化性（即换个工厂也能用）。虽然 $36.99\%$ 的 MAPE 离“AI 代替人”还很远，但它已经足以作为**“高级巡检员”和“操作辅助”**。
商业成熟度：
它的价值不在于那 $7\%$ 的精度提升，而在于**“交付效率”**。
以前靠专家手动建模要 3 个月，现在用大模型微调只要 3 天。这才是中控技术敢于大规模推行“订阅制”的底气。