从TPT杜绝“幻觉”背后看中控技术强大护城河
$中控技术(SH688777)$ 很多投资者知道很多大模型会“胡言乱语”，所以担心中控技术的大模型会出现幻觉，由于流程工业等都是以不间断连续生产方式，因此一旦出现幻觉，其后果必然是致命性的。为此，有相当多的资金一直不敢投中控技术，认为其商业模式存在重大致命风险，其实这完全是对中控TPT大模型的错误认识。
中控技术用了通过“数据、模型、应用”三重防护机制，来保证其推理结果在实际工业流程中不会出现不能接受的“幻觉”。
首先，在数据与训练层面，TPT融合第一性原理,对数据机构化标注，以确保AI的“常识”正确，从源头杜绝违背科学规律的“胡言乱语”。这使得TPT不仅能学习数据之间的相关性，还能理解其背后的因果关系，从层面杜绝幻觉的基础。为了让数据继续优化，中控进一步利用科学“铁律”，引入核心的、创新的算法机制（即物理损失函数，非单独出售的“黑盒”算法），该算法再度确保计算的精确性符合物理与工程规律，从而极大地减少了AI的幻觉现象。
在模型层面：首先TPT是基于transform打造的时间序列模型，并非大语言LLM模型。它处理的是温度、压力、流量、振动等工业时序数据，这是连续变化的物理信号，代表工业世界的运行本质，这些都不是文字，也不是图像。从根本上最大程度避免“幻觉”。
TPT2基于Transformer架构，又采用MoE（混合专家模型）架构，让TPT1从一个全能但平庸的通用AI，变成了一个集成了众多各有所长的“专科专家”的TPT2（如控制专家、趋势专家、装置专家、多变量因果专家等），它通过智能调度、专家协同和快速学习，最终实现了在千变万化的工业场景中，提供精准、高效、可靠的专家级解决方案。
在面对具体装置时，TPT2仅需少量现场数据微调即可快速适配。这打破了传统“一场景一模型”的烟囱式困境，使模型具备强大的跨装置、跨工况的泛化能力，避免因数据不足或场景变化产生的误判.
值得一提的是：中控技术的核心竞争力不在于采用了MoE架构，而在于将这项通用技术与自身独有的工业数据、行业知识和工程化能力深度结合，创造出了真正能解决工业核心问题的TPT时序大模型。
最终公司为了确保它绝对安全可靠，在应用与执行层面从四个关键环节给它上了“枷锁”：
· 第一道“感知锁”：实时监测输入数据的质量，并对模型输出的结果附加“靠谱指数”，对结果的可靠性进行量化评估。比如AI得出一个结论“设备要出故障了”，这个结论会附带一个 “靠谱指数”，又比如“风险确认度99%”或“当前数据有噪声，建议仅供参考”。目的是让操作员一眼就知道这个AI的判断是高度确信的结论，还是仅供参考的提示，避免被“胡言乱语”误导。
· 第二道“执行锁”：一旦模型指令需要控制泵、阀门等物理设备，所有指令必须在预设的工艺安全约束、上下限和速率内执行，确保操作安全。
· 第三道“进化锁”：通过引入专家评分和强化学习，使模型在使用中不断获得反馈，在正确的方向上进行迭代优化，越用越准。
最后分级授权机制：对于核心生产参数（如反应釜温度、压力）的调整，采取AI分析+人工复核双重确认，避免单一AI决策的风险。
这种设计确保了TPT从根本上满足了流程工业对绝对安全、零幻觉、高可靠的严苛要求，实现从分析建议到闭环控制跨越的关键。
TPT大模型最为核心的数据标注得到的高质量数据过程，本质上就是中控技术三十年来深耕流程工业、积累数据和KNOW HOW的系统化总结。
最后值得一提得是，supOS工厂操作系统是TPT关键里程碑,在发布TPT大模型之前，公司已经推出了 supOS工厂操作系统(创始人褚健控制），supOS的核心作用之一是 “让工业数据变得AI Ready”，这一系统标志着其已经完成了对企业内部多源、异构数据的统一治理、清洗和结构化，为大规模、高质量的AI训练做好了充分的数据基础准备。
之前也提过TPT的数据底座也包括APEX, APEX是 “国内首个流程工业过程模拟与设计平台”，其成功研发标志着 “填补国内流程工业基础软件在该领域的空白”，技术指标与国际先进软件Aspen持平。APEX为TPT提供科学原理的精确数学表达和模型，确保TPT的训练和推理不违反科学规律，从根源上避免“幻觉”
从上面的几个角度再看TPT之AI生态平台，足可以发现其护城河之深、之宽。
$蓝色光标(SZ300058)$ $汇川科技(NQ831903)$
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注：本人写的中控技术所有文章皆是来源于官方或权威第一手资料，都是经过个人反复学习后编辑而成。由于投资中控过程中苦于无人交流，只能把所有学习及思考的过程一一记录，为的是整理自己投资逻辑，更是为见证又一个伟大企业的诞生。
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