中控作為流程工業(yè)智能制造整體解決方案的領軍企業(yè)，其工業(yè)軟件產品涵蓋了生產控制、供應鏈管理、資產管理、安全環(huán)保和工業(yè)AI軟件等多個方面。歷經31年，中控DCS系統(tǒng)在國內市場占有率達37.8%，連續(xù)13年國內市場占有率第一；通過持續(xù)的研發(fā)投入，實現了工業(yè)軟件SaaS化技術、控制參數在線交叉式鑒定技術等多項技術突破，優(yōu)化了工業(yè)軟件生態(tài)；針對流程工業(yè)所面臨的痛點，助力企業(yè)實現“安全、質量、成本、綠色”核心目標；面向未來技術發(fā)展趨勢和人工智能可能帶來的機會和挑戰(zhàn)，中控提出“1+2+N”智能工廠新架構，以及全球首款通用控制系統(tǒng)UCS和流程工業(yè)時序大模型TPT（Time-series Pre-trained Transformer），為實現企業(yè)的智能化轉型提供路線圖。
近期，中控創(chuàng)始人褚健與《財經智庫》進行了獨家對話，解讀中控的歷史過程、創(chuàng)新成果及愿景。
走出象牙塔30年
《財經智庫》：您被人們稱為“中國自動化產業(yè)第一人”，上世紀80年代末，您就參與了中國早期工業(yè)控制系統(tǒng)DCS（Distributed Control System）的研發(fā)，而當時國內技術環(huán)境和資源相對有限。作為開拓者，是什么促使您堅持走上工業(yè)自動化的道路？是否與您的日本留學經歷有關？
褚健：我不是什么第一人，不妥。相對而言，可能有點故事而已。事實上，在自動化領域方面，起步的時候我并未有意要推動產業(yè)化進程，而是在各種因素的影響下促成了產業(yè)化這件事。首先，在20世紀80年代末90年代初，中國正處于社會轉型的關鍵時期，國家高度重視并大力推動大學科研成果的轉化應用。在此背景下，原國家計劃委員會（后更名為國家發(fā)展和改革委員會）在浙江大學設立了工業(yè)自動化國家工程研究中心，鼓勵構建一條從研究到產業(yè)的通道。在這一政策感召下，我堅定地做了這件事，盡管當時對很多事情不甚了解，但我內心覺得這個方向非常正確。
日本留學的經歷對我影響很大。在1986年至1989年期間，我在日本深入參觀、走訪了日本的多家企業(yè)和研究機構，包括新日鐵、川崎重工、松下電器等，這些企業(yè)的自動化程度非常高，在偌大的車間里幾乎看不到人。其中在參觀松下電器位于大阪的中央研究院的過程中，我更是目睹了機械手精準地夾取并煎制雞蛋的精湛技藝。當時我深感震撼，因為機械手抓取雞蛋的過程中，稍一用力雞蛋會破，而力量不足雞蛋就會掉，這對于機械手的控制要求非常高。雖然今天看來或許并不稀奇，但在當時卻代表了極高的技術水平。這些景象強化了我的認知，我認為所有的工業(yè)企業(yè)，離開了自動化就無法實現現代化。所以，回國之后，我便承擔起了推動科研成果轉化的重任。但當時的我對于技術、產品以及市場都知之甚少，這無疑為產業(yè)化之路增添了許多挑戰(zhàn)與困難。但正是這些挑戰(zhàn)與困難，也讓我更加堅定了在自動化領域深耕細作的決心。
《財經智庫》：當時遇到的最大困難和瓶頸是什么？
褚健：我所面臨的難題并非單純的對技術不了解，而是對系統(tǒng)性技術的陌生。在學校期間，研究的重心多聚焦于某一技術點上的突破，這些研究或許已達到前沿水平，但要將之轉化為產品級的技術創(chuàng)新，卻需要實現從點到面的系統(tǒng)性跨越，這與撰寫學術論文的差別很大。初涉此領域，有很多事情我并不熟悉，但我卻明白，要將一項技術理念轉化為市場所需的產品遠非易事。市場所渴求的并非單純的樣機、科研成果或學術論文，而是能夠切實解決問題的方案或手段。
彼時，中國剛剛改革開放，國外的產品大量涌入，但若我們的產品明顯比國外的差，用戶一定不愿意用國產的產品。譬如我們一開始就研發(fā)了當時最復雜也是最重要的工業(yè)控制系統(tǒng)DCS，對于石油化工這樣的流程工業(yè)企業(yè)，一旦控制系統(tǒng)出問題，則導致停工停產，甚至出現重大事故，所以沒有一家企業(yè)愿意接受相信并采用我們的DCS。DCS不同于其他普通產品——進口的電飯鍋和國產的電飯鍋，兩者都能使用，不會出現大問題，而DCS一旦出問題，就會影響生產。既然下決心要創(chuàng)辦一個企業(yè)，又想做點有意義、有價值的事，肯定要學習，學習如何開發(fā)一款好產品，學習如何管理一家企業(yè)，如何鼓勵一個團隊，如何去營銷，如何去說服客戶⋯⋯有了目標，就有希望。
我們的服務對象涉及煉油、化工、電力、造紙以及制藥等行業(yè)的生產過程，全都用到自動化。這些行業(yè)企業(yè)一年365天、每天24小時不間斷地運行，就像電不能停一樣。如此嚴苛的運行環(huán)境，對控制系統(tǒng)的可靠性提出了極高的要求。打個比方，如果說人的大腦是一個控制器，那么大腦必須有邏輯判斷，而對于一家企業(yè)來說，其控制系統(tǒng)就猶如大腦。
《財經智庫》：這也就是為什么您經常將工業(yè)控制系統(tǒng)稱之為“工業(yè)大腦”。
褚健：在沒有控制系統(tǒng)之前，由于生產規(guī)模較小，各項操作依靠人工完成；然而，隨著生產復雜性的提升，機器控制成為不可或缺的替代方案，這就是我們現在用的計算機、芯片、軟件以及眾多通信技術（ICT）。之所以把DCS比喻成工業(yè)大腦，是因為它已經具備了“大腦”的基本屬性，并需要大量的知識儲備。這些知識就是AI技術。AI技術在工業(yè)大腦里已經開始發(fā)揮作用，能夠實現對整個工廠更準確的控制。這一變革性進展極大地削弱了工程師在傳統(tǒng)生產流程中的重要性，以往需要眾多不同專業(yè)背景的工程師協同工作的任務，如今僅憑一個集成AI的系統(tǒng)即可高效完成，甚至能勝任許多工程師難以單獨解決的復雜任務。我和我的團隊正積極地推動這一領域的發(fā)展。
《財經智庫》：讓中控成為流程工業(yè)的“工業(yè)大腦”是您的追求。去年，正好是中控30年，您將此分成三個階段：第一個十年要解決生存問題；第二個十年參與競爭，也就是跟國際一流企業(yè)競爭高端的國內市場；第三個十年，解決市場占有率問題。您還說，最重要的貢獻就是完成了一個工業(yè)控制體系的國產化。1975年美國Honeywell研制成功TDC2000，世界意義上的現代工業(yè)控制系統(tǒng)（DCS）誕生；同年，日本橫河電機也推出了自己的第一款DCS產品；1981年，一批外資企業(yè)開始進入中國。您能否介紹一下中控這30年經歷的關鍵節(jié)點？
褚健：確實，流程工業(yè)的控制系統(tǒng)從上世紀80年代開始就被大型跨國公司所壟斷。中控首先要解決生存問題。在此基礎上，與一流的跨國公司進行競爭，然后在競爭中學習并超越。目前中控有超過3.2萬家客戶，具有大量的數據積淀和實踐案例，未來我希望中控的客戶數量可以很快達到5萬這個數字。
中控科技園全景。攝影/劉維航
今年是中控第四個十年的起始年，我們希望在未來的十年里，中控能夠依托于對工業(yè)Know-how的理解以及在流程行業(yè)的獨特優(yōu)勢，在全球競爭的基礎上加強工業(yè)AI能力，并在工業(yè)AI方面成為全球領先的企業(yè)，這是我們的目標。30余年來，我們開始是個小舢舨，先在游泳池學游泳，然后在錢塘江游泳，盡管游不到江口，但畢竟可以靠岸；后來成為一條大船，游到了杭州灣出海口，未來，我們希望中控成為一個艦隊，游向更廣闊的大海。
2007年對中控而言是一個標志性的年份。那一年，中控獲得了中國石化武漢分公司500萬噸“油品質量升級煉油改造工程”的項目合同（如今已是2000萬噸煉油規(guī)模），包括四套主裝置：500萬噸/年常減壓，190萬噸/年煤、汽柴油加氫精制，120萬噸/年延遲焦化和6萬噸/年硫磺回收。這個項目非常成功，標志著國產DCS首次進入500萬噸級煉油核心主裝置，也標志著高端市場核心主裝置DCS被跨國公司壟斷的時代結束了。中控從原來只做小項目到承接大型項目主裝置，從500萬噸煉油到千萬噸煉油、百萬噸乙烯及整個煉化一體化，這意味著中控從原來很小的市場占有率，到逐步有能力競爭再到領先。只有擁有這樣重大項目的業(yè)績，中控才能保證在未來市場競爭中不被跨國公司壓垮。
《財經智庫》：從之前的小項目到500萬噸煉油、千萬噸煉油的大項目，中控2023年DCS國內市場占有率已達37.8%，其中化工領域占有率是56.3%。目前，中控的DCS在國內的占比已經很高了，是否已到天花板？
褚健：比如DCS在中國的市場規(guī)模是120億元左右，如果純粹從DCS市場規(guī)模角度來講，肯定是有天花板的；但從自動化、數字化、智能化的角度來講，還看不到天花板。現在用戶最關注的，比如節(jié)能、安全、降本等痛點，未來中控有可能面臨的天花板很高很高，不是幾百億元，而是幾千億元。理論上講，目前在中控的戰(zhàn)略轉型階段，面向的市場大概是500億元到1000億元的環(huán)境，預期的市場前景將會更大。我們要做的，最終是全方位地幫助用戶解決困難和問題，而不僅僅是推銷一款產品。
《財經智庫》：把格局打開，目標鎖定安全、質量、成本、綠色，似乎就不存在天花板了。中控一直根植于制造業(yè)，傳統(tǒng)制造業(yè)從自動化、數字化到智能化這個過程中，怎樣才能更好地實現這個途徑？
褚健：第一，必須把產品體系和服務模式做好；第二，這個服務模式有盡可能大的覆蓋面；第三，要有很多典型的成功案例；第四，廣而告之。目前，中控在全國647個化工園區(qū)及沙特、泰國、哈薩克斯坦等國家設立了近200家5S店，覆蓋全球3.2萬多家用戶，并通過5S店把先進的創(chuàng)新成果、產品技術、解決方案及應用效果傳遞給企業(yè)，讓企業(yè)愿意嘗試，并為企業(yè)帶來實實在在的效果，這才能贏得企業(yè)信任。未來中國的經濟，特別是在原材料工業(yè)領域，競爭還會非常激烈，企業(yè)要在競爭中活下來，主要途徑就是全面消除安全事故、提高產品質量、降低各項成本，并朝著智能化、綠色化發(fā)展方向發(fā)展，這就是中控要干的事。
內驅力：持續(xù)迭代
《財經智庫》：您始終強調工業(yè)軟件的重要性，并認為智能制造是軟件驅動的工業(yè)革命，為什么？
褚健：控制系統(tǒng)就是人的大腦，僅有智商不夠，還需要知識，而工業(yè)領域所指的“知識”是構建軟件的基礎。軟件不僅是各種機器設備實現智能化的關鍵，更是產品設計、生產控制、能源管理、安全管理、質量管理等的主要工具。從工業(yè)3.0到工業(yè)4.0，包括正在來臨的工業(yè)5.0，是從工業(yè)自動化到工業(yè)智能化，再到工業(yè)可持續(xù)發(fā)展的進化過程，也是傳統(tǒng)制造向新型工業(yè)化、新質制造的進化過程，其中數字化轉型是基礎，也就是軟件與材料設備、工藝流程、數實融合的過程。在工業(yè)領域，尤其是在流程行業(yè)的轉型過程中，包括數字化轉型、AI應用、供應鏈韌性、可持續(xù)發(fā)展等都與軟件密切相關。在過去30年，中控始終圍繞行業(yè)需求，加快發(fā)展工業(yè)軟件，已建立了豐富的產品線并自主研發(fā)出一批核心工業(yè)軟件，形成了較為完善的工業(yè)軟件產品譜系。我始終認為，推進智能制造，關鍵在于工業(yè)軟件，智能制造是軟件驅動的工業(yè)革命。
《財經智庫》：然而，中控最初的優(yōu)勢在于硬件。
褚健：最初，中控肯定什么優(yōu)勢都沒有，但優(yōu)勢是逐步建立起來的。我所指的優(yōu)勢不是指市場占有率，而是中控如何能夠把現在保有的3.2萬多家用戶和未來可能達到的5萬家用戶服務好，讓用戶能夠在安全、質量、成本、綠色的核心需求上得到大幅度提升；如何把我們的技術經驗和積累的案例知識與用戶的需求結合在一起，通過AI的運用，幫助用戶創(chuàng)造價值。可以說，中控不是一個DCS公司，也不是一個自動化公司，而是一個工業(yè)AI公司。
《財經智庫》：您提出了“1+2+N”智能工廠新架構，即構建“智能工廠”的概念，但您同時強調這不是一個簡單的概念，而是一種可行的模式，先進的技術和產品，以及一種可能解決的方案。
褚健：“1+2+N”，就是一個工廠操作系統(tǒng)+兩個自動化（生產過程自動化PA和企業(yè)運營自動化BA）+N個工業(yè)APPs。我們聽取了很多企業(yè)領導的意見，包括央企、跨國企業(yè)還有中小企業(yè)，他們都認可中控的框架。“1+2+N”不是一個概念，而是融合了很多技術、產品和解決方案的體系，能夠全面覆蓋從生產線到管理線的自動化需求。它不僅是中控產品技術和關鍵能力的高度凝練，更是中控為廣大行業(yè)客戶數字化轉型、智能化發(fā)展所描繪的藍圖。需要強調的是，這并不意味著中控僅靠一己之力就能包打天下，我們需要打造一個開放合作的生態(tài)系統(tǒng)。誠然，在某些領域，企業(yè)間的競爭或許難以避免，但更為普遍且重要的是合作的可能性。過往十數年間，移動互聯網生態(tài)的蓬勃發(fā)展已充分驗證了這一點。未來在工業(yè)領域里，完全有可能復制類似的生態(tài)合作模式，對此，我充滿信心，并已經看到了希望。
《財經智庫》：中控構建工業(yè)操作系統(tǒng)實現智能工廠和智能制造的跨越（打通5T，形成生態(tài)），其愿景非常宏大，是不是也意味著跟外部科技合作的可能性？畢竟，完全依靠自身力量完成一切是不現實的，在這些方面，優(yōu)勢和短板又有哪些？
褚健：這基于一系列基本的前提和基礎。首先，是否認同工業(yè)3.0到工業(yè)4.0的轉變？是否認同自動化到數字化、智能化的轉型？是否認同沒有哪家企業(yè)能夠包打天下？這就是合作的共識和基礎。同時，工業(yè)企業(yè)最需要什么？現在市場上遇到很多困惑和迥異的觀念，不同的解決方案可能造成混淆甚至混亂。比如什么叫智能工廠？什么叫智能制造？什么是工業(yè)互聯網，概念很多。不能為數字化而數字化，關鍵是要有能力為企業(yè)降低成本、提高效率。因此，強化自身能力、找到解決方案，就要有核心的技術和產品，并得到用戶和合作伙伴的認可。
至于短板，對于中控來說，目前一些技術方面確實有所缺失，比如工藝技術。化工領域的專家往往不具備計算機背景，而自動化領域的專家雖對反應器有所了解，卻可能缺乏化工與計算機知識。以PDH（丙烷脫氫）為例，如何能夠了解它的工藝，使其產量更大、質量更好、能耗更低？我們需要實現5T（自動化技術、信息技術、工藝技術、運營技術、設備技術）的深度融合。
當然，自動化的發(fā)展已今非昔比。過去所學的現代控制理論的狀態(tài)方程、線性控制、非線性控制等，如今是否依然成立？通過“AI+5T”，或許會產生完全不同的新技術。傳統(tǒng)的控制理論和AI之間到底是競爭關系還是合作關系？這需要我們深入研究、積極探索。如果能夠成為一個5T綜合領域的專家，通過專業(yè)知識、數據與AI技術，或許能夠幫助人類解決更現實的問題。
《財經智庫》：前不久，您提出通過工業(yè)AI解決智能工廠行業(yè)痛點。8月12日《財經智庫》來中控調研，你們正在做大模型的突破，為什么中控堅定選擇了投入AI技術？從研發(fā)到實際應用，中控如何確保AI的投入不會成為一場高風險的冒險，而是成為推動持續(xù)創(chuàng)新的動力？
褚健：ChatGPT的橫空出世令我深感震撼，這讓生成式AI和未來的通用AI變成了可能。對于工業(yè)領域而言，它就像把很多前輩的智慧與廣泛的知識體系濃縮于一體。正如愛因斯坦之前的時代，牛頓力學被視為顛撲不破的真理，直至微觀粒子層面的探索才催生了量子力學的誕生。在此之前，我們所學皆源自書本，經由科學驗證與實驗證實，這與ChatGPT所展現的學習與生成過程頗為相似。這種技術發(fā)展，在工業(yè)領域雖然不能精確地解決所有問題，但它無疑揭示了技術發(fā)展的新趨勢。
我認為，隨著AIGC（人工智能生成內容）技術的興起，AI已邁入了一個全新的發(fā)展階段。去年，我曾向公司全員提出，所有中控人都要學會用AI工具，所有中控的產品都應該有AI能力，當然最重要的是有能力開發(fā)完全基于AI的產品，我們的流程工業(yè)時序大模型TPT就是這個方向。在這方面，中控會加大力度，也許是“All in”。
《財經智庫》：人工智能在制造業(yè)中正在發(fā)生作用，但在流程工業(yè)中，AI的應用似乎進展較為緩慢，是因為流程工業(yè)更帶有它的復雜性，難度更大？
褚健：您指的是離散制造業(yè)，這方面應用可能更多的是質檢，而質檢主要是基于圖像處理的，與AIGC并無直接關聯。比較而言，我覺得流程工業(yè)比離散制造業(yè)在AI應用方面具有更為顯著的優(yōu)勢與潛力。為什么？因為流程工業(yè)擁有海量的數據資源，而離散工業(yè)的數據相對不完整，也就是說離散行業(yè)經過清洗、處理后的有效數據可能遠遠不如流程行業(yè)。這使得流程行業(yè)在數據資源上占據了顯著優(yōu)勢。
化工過程最大的特點是“三傳一反”。“三傳”是傳熱、傳質、傳力，即熱量、質量、動力的傳遞；“一反”是指化學反應。這是工程學科中的經典理論。而化工裝置無外乎反應器、分離塔，這些裝置在運行過程中產生的大量數據，能夠真實反映其特性。值得注意的是，化工過程并非Pure chemistry（純化學反應），因為自然界沒有純的東西。反應物料中往往含有雜質，因此，當不同的原料進入化工裝置，經過“三傳一反”，結合數據，出來的東西應該是什么、應該怎么變，其實是有機理存在的。正因為不是純物質，反而有文章可做。
《財經智庫》：您的意思是說，在AI的應用方面，流程工業(yè)比離散工業(yè)更有空間。您剛才提到中控有超過3.2萬家用戶，您也說過Data is food of AI（數據是人工智能的食糧）。在未來的發(fā)展過程中，除了數量上的增長，您怎么看數據質量和深度對工業(yè)AI發(fā)展的影響？中控從化工領域入手，對于不同行業(yè)、不同工藝流程用戶數據的差異性，如何實現數據驅動的個性化解決方案？
褚健：在流程工業(yè)中，數據不僅豐富，且其歸類相對容易。上一個問題講到“三傳一反”，涉及諸多裝置。具體而言，化工行業(yè)是流程工業(yè)的典型代表，而除此之外，如鋼鐵、有色、建材等行業(yè)，雖然不是傳統(tǒng)意義上的石油化工或有機化工，其機理與“三傳一反”完全不同，但同樣產生化學反應。傳統(tǒng)的無機化工也與有機化工不同，但它們都具有大量數據和機理的相似之處，因為它們都是化學反應過程，這都是工業(yè)AI應用的重要基礎。所以，數據的龐大不代表數據的有效性。但如我剛才所強調的，流程工業(yè)具有大量的數據，結合機理過程以及裝置，有效性顯然高于離散行業(yè)。目前中控諸多案例和成果，已經證明這條路是行得通的，盡管還有“坎”，但我們會力爭突破。
以無機化工中的氯堿行業(yè)為例，中國絕大部分的氯堿廠用的是中控的控制系統(tǒng)，中控與這些客戶關系密切。它們現在提出了很多需求，比如擴產時能否不再招“操作工”？能否降低能耗？能否延長離子膜的壽命？能否提高產能？哪些潛在故障在早期能預警預報？解決這些問題，主要依靠的就是“工程師”。但若能夠把所有的知識聯通，把不同的用戶數據與經驗匯聚，就能發(fā)現問題所在，數據就變得有效。盡管氯堿廠規(guī)模、原料可能所有不同，但其工藝原理相近，這不就是我們要學習的嗎？以前人力難以完成，但現在AI可以做到。
《財經智庫》：您將下一代工業(yè)控制系統(tǒng)稱之為UCS（Universal Control System），以軟件定義、全數字化、云原生，來試圖顛覆應用近50年的傳統(tǒng)DCS技術架構，工業(yè)市場是否已經準備好接受這種轉型？您預期在技術和市場的成熟度上，未來會發(fā)生什么變化？
褚健：DCS最早是由Honeywell在1975年提出來的，經過近50年的發(fā)展，架構大同小異，但技術完全不同。這套體系主要存在的問題，一是成本下降有限，當然隨著整個IT技術的下降，它也會下降；二是傳統(tǒng)的DCS多基于ARM芯片構建，算力有限。當AI應用于DCS中時，ARM無法實現。
基于當前先進的服務器技術，特別是高性能的CPU和GPU，讓實現數據的實時處理及AI的實時在線應用成為可能。因此，通過UCS顛覆DCS的傳統(tǒng)架構是非常有希望的。中控的年輕團隊創(chuàng)新性地提出了UCS的框架，將原來成百上千面機柜清零，變成了一面機柜；將原本需要數億元投資的電纜銅纜，用一對光纖來解決；控制系統(tǒng)通過云化技術實現統(tǒng)一控制，將無數個“小腦袋”變成一個“大腦袋”，所有數據都在這個“大腦袋”上，AI就可以充分發(fā)揮作用，把項目生命周期大幅度提升，真正實現了軟件定義優(yōu)化。我們原以為可能需要兩三年的時間才能夠被中國客戶接受，如同上世紀80年代初國外DCS引入中國時，盡管上海煉油廠率先使用，但大量企業(yè)仍在懷疑并質疑。然而，在UCS發(fā)布后，眾多企業(yè)，包括跨國公司，均表現出強烈的試用意愿，這一速度大大超出了我們的預期。究其原因，一是UCS能夠顯著降低系統(tǒng)成本；二是AI技術的充分應用成為可能。
《財經智庫》：看來持續(xù)迭代是你們的內驅力，還有一批年輕人基于數據研究，開發(fā)了實時數據的流程工業(yè)時序大模型TPT？
褚健：這個模型不足以稱“大”，但非常管用，都是基于時間序列的。以前很多軟件都是通過不同專家，有些企業(yè)可能都沒有專家，即通過高級工程師或有專業(yè)才能的技術人員去管控不同的部門，且流程很長。但今天通過TPT不僅能解決操作問題，還能解決設備運維問題。如果要提高產品質量或者產能的同時降低能耗，都可以采用類似與ChatGPT溝通方式，把數據輸入大模型，利用以前學到的數據構建模型，通過一個TPT來管控一個工廠。
《財經智庫》：您多次提到中控的年輕人，好像一些突破性的項目都由年輕人完成。據了解，中控每年的研發(fā)占比在10%以上，對年輕人你們有哪些機制來確保這種創(chuàng)新能力的實現？
褚健：肯定有。但如果通過某種機制，可能新的東西就出不來了。
構建事實上的工業(yè)標準
《財經智庫》：剛才提到中控的控制系統(tǒng)等產品在國內的占比很高，那你們在未來的國際化方面有無整體設想？核心目標與方法各是什么？
褚健：目前中控在中國的市場占有率很高，但在全球市場影響力還小，知名度還不夠。從全球角度，中控將面臨更大的競爭和壓力。盡管中控已在全球布局，包括在中東、東南亞、歐洲、北美和南美等地，增速也較快，但目前占比還不高，我們希望今后海外營收占比能夠實現大幅的、快速的提升，一系列的戰(zhàn)略制定及保障機制也在逐步明確和優(yōu)化。
《財經智庫》：不可否認，中控在全球的控制系統(tǒng)市場上也面臨著激烈的競爭，國際企業(yè)在AI領域的布局如何？
褚健：我相信這些大的跨國公司在AI應用方面均有所布局。中控在全球率先發(fā)布UCS和TPT，這些企業(yè)也會與我們交流，它們對中控所做的事情表示認可。但事實上，這些企業(yè)也都在積極布局AI領域。或許，許多成果要等到實際推出后才會為世人所知。技術的發(fā)展趨勢是顯而易見的，無非看誰的速度更快。
回顧中控剛開始做DCS的時候，我們也是以跨國公司的DCS作為標桿，向它們學習。今天我依然認為跨國公司有許多地方值得學習和尊敬。它們擁有豐富的技術積累和人才儲備，且產品系列也很豐富，它們是中控的標桿和榜樣。但在中控的第四個十年里，我們有機會在全球，尤其是在流程行業(yè)，成為工業(yè)AI領域的領導者之一，至少我們希望能在這一領域占據重要的一席。
《財經智庫》：都說中國應用場景豐富，與國外比較如何？
褚健：我對國外的場景不太熟悉。當然，中國大的石化行業(yè)企業(yè)在全球也是領先的，其擁有2000萬噸煉油規(guī)模、幾百萬噸烯烴或PTA的規(guī)模，國外并不多見。在傳統(tǒng)化工、精細化工領域，無論是產業(yè)鏈的深度與廣度，還是產品的種類與規(guī)模，中國在全球均占據舉足輕重的地位，所以場景比國外更豐富。在深耕中國市場的同時，我們應加大與海外企業(yè)的合作力度，共同探索新的應用場景和技術創(chuàng)新。中控與這些跨國公司之間既存在合作的可能性，也可能面臨競爭，但無論何種關系，我們都將始終堅持以客戶價值創(chuàng)造為核心，致力于為客戶提供更加優(yōu)質、高效的產品和服務。
2024年6月，中控技術在新加坡召開全球新品發(fā)布會。
《財經智庫》：關于國際標準問題。在工業(yè)領域，歐美企業(yè)常常主導國際技術標準，中國企業(yè)的技術創(chuàng)新能否在未來引領某些技術標準的制定？具體在哪些領域中控有機會實現這種突破？
褚健：中控的EPA在2008年成為IEC（國際電工委員會）的國際標準，其中有一部分也成為德國的國家標準。當時，時任科技部部長萬鋼批示說，以前德國的很多國家標準都進入了國際標準，而中國的標準又都來自國際標準，所以中國總是把德國的國家標準作為自己的標準；而如今中控的EPA成為國際標準，被德國納入其國家標準，這非常了不起。
我認為有兩類標準必須做。第一類，已經獲得廣泛共識、具有普適性的標準，即共同的標準，對于這類已經確立的標準，我們應積極遵循并采納。另一類則是如何創(chuàng)造并制定新的標準。這個更為重要，特別是在工業(yè)領域，當達到一定規(guī)模時，它就是一個事實上的工業(yè)標準。中控希望能夠積極參與并推動這類標準的制定，牽頭與否并不重要，重要的是能夠在工業(yè)領域被接納，標準本來是無價的。
在其他方面，中控也會積極參與。比如Ethernet-APL（以太網高級物理層）就是國際上提出來的標準，目前并未形成共識，但我們認為這個技術代表了未來方向，所以積極參與到標準的制定、完善及應用中。也有一些可能現在大家還不知道，或者還沒發(fā)現，或者還不認可，如果我們認為正確，就會去推進。架起科研和產業(yè)的橋梁
《財經智庫》：從最初自動化之路的設想到現在的“工業(yè)大腦”，當時你們幾個初次創(chuàng)業(yè)的年輕人決定在代理商和開發(fā)商之間選擇了較為艱難的自主創(chuàng)新，您開始的初衷就是想打通科研和產業(yè)的通道嗎？
褚健：是的。開始沒想那么多，只覺得要構建一個從科研到產業(yè)的通道。這個通道怎么建？當時已經證明在學校不可能實現產業(yè)化，所以建在學校肯定不行。換句話說，學校也不應該做產業(yè)化的事。
30多年前，社會上很多企業(yè)研發(fā)能力相對較弱，不像今天，企業(yè)的研發(fā)能力超過了學校和研究機構。如何把這兩者結合起來構建一個通道，就是我們的初衷。雖然我們手上沒有產品、沒有錢，幾乎不懂市場、經營、管理、制造、服務等，但我們知道要做這件事就應該建一個企業(yè)，需要面向市場、轉變觀念。也就是說，我不再是教授，而是要走技術之路、產業(yè)之路。
《財經智庫》：高校的科研和研發(fā)與企業(yè)的研發(fā)不是一回事。您曾將科研界和產業(yè)界比作長江和黃河，不可交匯。
褚健：對，科研和產業(yè)像是長江與黃河，不相交。學校應該做前沿的技術突破、原始創(chuàng)新，甚至是科學發(fā)現、基礎研究，而非成果轉化。在當今時代，成果轉化領域已匯聚了大量專業(yè)人才，這與30年前的情況截然不同，他們已具備相應的轉化能力。科技型企業(yè)在于面向市場、貼近用戶需求，致力于解決用戶的痛點問題，這一理念自企業(yè)初創(chuàng)之時便已明確。
科研有科研的規(guī)律，商業(yè)有商業(yè)的邏輯，兩者之間，有一個巨大的鴻溝，而我的任務是成為商業(yè)與科研的橋梁，在于將科研成果的價值更好地發(fā)揮，同時解決商業(yè)企業(yè)在創(chuàng)新技術源頭上所面臨的問題。
《財經智庫》：您已經把高校、研究機構以及企業(yè)在成果轉化的角色定位說得很清楚了，您是比較典型的產學研結合之人。在科研成果的轉化過程中，您認為哪些是特別重要的關鍵點？
褚健：可能要把這幾個概念分開。科學和技術要分開；研究和研發(fā)（或開發(fā)）要分開。含義不同，不能混為一談。
30年前，高校的知識或者技術能力相對產業(yè)的技術水平是較高的，那時“三來一補”（即來料加工、來樣加工、來件裝配和補償貿易）的模式就可以應用了，但訂單、市場、設備都是別人的；然而，時至今日，情況已發(fā)生根本性變化。從某種意義上講，產業(yè)界的技術水平，雖未必比跨國公司更高，但相較中國高校已經不低了。
比如說人工智能、無人駕駛等領域，高校在與大型科技企業(yè)的對比中顯得相對弱勢。這些大企業(yè)不僅擁有雄厚的人才儲備和強大的計算能力，而且其研發(fā)團隊規(guī)模龐大、組織嚴密，能夠高效協同工作。相比之下，高校都是相對不穩(wěn)定的研究生，差距就會拉大。在我們這個領域，高校的科研或研發(fā)與企業(yè)也不同。創(chuàng)業(yè)辦公司是市場導向，而非論文導向、成果導向，企業(yè)的研發(fā)必須有用。當然，我也跟團隊說，能不能做五年后的研發(fā)，或者是做一些可能失敗的東西，但所有這些努力都必須面向未來，具有前瞻性。
《財經智庫》：目前強調創(chuàng)新，強調科技產業(yè)化或科研成果轉化，從您的角度，在創(chuàng)新主體上，像南科大的劉科教授說，創(chuàng)新就應該以企業(yè)為主體；中芯國際原董事長周子學也持此觀點，您怎么看？
褚健：所謂的“卡脖子”，不是卡技術，而是卡產品。我們今天被卡的芯片、光刻機、工業(yè)軟件，各種材料、零部件等等都是產品。當然，產品里存在許多技術，但它首先是產品。現階段的問題需要產業(yè)界來解決，高校和科研院所應該想辦法解決十年后不再被“卡脖子”的問題。國外不會停下來，還會往前走；中國的企業(yè)能不能十年后不再被“卡脖子”，這才是關鍵。
中國過去40多年工業(yè)化的經驗積累已經奠定了非常雄厚的基礎。我們對未來的判斷，或者說基礎儲備，按趨勢走就應該沒問題；盡管顛覆性的創(chuàng)新可能會困難些，但大體不會走錯方向。真正的競爭需要經受市場檢驗，比如中控創(chuàng)新推出的UCS，其質量、可靠性、穩(wěn)定性，都需要得到市場的認可。既然是產品，就一定要市場化，鎖在實驗室無濟于事，所以我們要求研發(fā)團隊不僅要研發(fā)產品，還要跟上市場，深入市場一線。不要等十年后再攻關，那樣或許就永遠跟不上了。所以，看清趨勢，關注十年、二十年后我們如何不再被別人卡。當然，我們也希望加強各種國際合作，在開放中競爭并得到提升。
免責聲明：本網注明“來源：XXX”的作品，均為轉載自其它媒體，版權歸原作者所有，本網僅限于傳遞更多信息之目的，不作為商業(yè)用途，亦不代表本網贊同其觀點和對其真實性負責，轉載或下載使用，必須保留本網注明的"稿件來源"。如涉及內容、版權和其它問題，請在30日內與本公眾號聯系，我們將在第一時間更正或刪除。
