文章介绍了中控技术的TPT大模型在工业生产中的应用，该模型能实时监控工业数据，发现问题并预警，帮助企业降本增效。TPT2通过多技术体系融合，降低了工业AI使用门槛，支持自然语言交互，无需编程即可使用。作为拥有全部工业门类的中国，工业AI市场年复合增长率超50%，未来可突破330亿元市场空间，国产工业软件正书写中国制造新神话。

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说起今年炙手可热的AI，市场上的注意力几乎全在AI硬件上，像什么算力芯片、光模块、PCB等等。关于能落地的商业化的AI应用，大家印象中似乎只有DeepSeek、豆包这样的聊天大模型。但你知道吗？AI大模型其实已经用在工业生产上了。

你像国内一家叫中控技术的上市公司，就是专注于用TPT大模型帮助制造业企业更聪明、更高效运转的。区别于AI在互联网的应用，业务根植于传统工业产业的AI应用，因为对企业有实实在在的业务提升，业绩的确定性其实更高。从这个角度上来看，中控技术可以说是工业AI大模型中的DeepSeek。

在工业化生产当中，最常见的场景就是一位工程师在设备仪表前对实时的动态数据进行监控、记录、分析和决策。这种强依赖于工程师的经验、精力及专注度，工作压力大不说，还很容易出错。而中控技术的TPT大模型就像是一位永不疲倦的智能工程师，实时监控工业场景中秒级甚至毫秒级的温度、压力、流量等数据流，以及关键设备比如泵、阀门运行时是否正常，怎么按照最有效率的方法调控参数。

一旦发现问题，TPT不仅能够预警，还能提前推演可能发生的问题，把隐患消除在萌芽状态，形成从数据到认知再到行动的高效闭环，帮助企业降本增效。在万华化学宁波氯碱生产基地65万吨烧碱装置的实际应用当中，中控TPT大模型通过碳酸钠投加优化实现了精准控制，年节省碳酸钠用量是1000吨，并且还将pH中和时间从5小时压缩至1小时，中和效率提升了80%。

通过这个例子，我们可以清楚地看到中控技术TPT大模型对于工业企业优化生产流程的重要作用，不仅能够直接解决生产当中的实际问题，而且能够带来肉眼可见的经济效益，所以更加容易被企业所接受。正是基于这份信任，截至目前，中控服务过3.7万+企业，TPT已成功落地超110个项目。

今年8月28号，中控技术重磅发布了时间序列大模型升级版TPT2。通过深度融合了模拟、优化、控制、预测、评估和统计等多技术体系，能够覆盖所有生产装置及各类复杂的工业场景，实现了一句话为工业问题提供解决方案，并生成可执行的工业Agent和应用程序。

TPT2依托10万套控制系统沉淀的100EB工业数据进行预训练，可实现每秒数万传感信号的实时分析，形成"全流程智能化"体系。更为关键的是，这个TPT2通过"低门槛设计"降低了工业AI使用的门槛，用户无需复杂数据清洗，仅需提供装置运行数据即可启动分析，支持自然语言交互，工程师无需编程即可口头提出专业需求。

为了降低使用门槛，TPT2还针对性地发布了个人版及企业版。其中个人版通过积分制实现个人使用中报告生成、下载、Agent生成等功能按需付费，灵活支配，让中小企业有机会用AI来提升工业生产效率。企业版则通过订阅制的方式实现各项功能的最高性价比使用。

众所周知，中国是唯一拥有全部工业门类的国家，而全球工业AI市场年复合增长率是超过50%的。因此，TPT大模型在国内石化、化工、能源、电力、油气、医药、食品等核心领域未来可开拓空间或突破330亿元每年。以中控技术为代表的国产工业软件正在用自主创新书写下一个中国制造的新神话。

随着大模型的持续火爆，各行各业纷纷开始探索和搭建属于自己的私有化大模型，这无疑将催生大量对大模型人才的需求，也带来了前所未有的就业机遇。**正如雷军所说：“站在风口，猪都能飞起来。”**如今，大模型正成为科技领域的核心风口，是一个极具潜力的发展机会。能否抓住这个风口，将决定你是否能在未来竞争中占据先机。

那么，我们该如何学习AI大模型呢？

得益于新岗位相较于被取代岗位更高的生产效率，全社会的整体生产效率实际上是不断提升的。

然而对每个个体而言，更准确的说法是：

“率先掌握AI技术的人，将比后来者更具竞争优势”。

这个道理，在计算机、互联网乃至移动互联网兴起的每一个时代初期，都同样适用。

作为一名在互联网一线企业拥有十多年工作经验的老兵，我指导过许多同行和后辈，也帮助了不少人实现能力提升和职业成长。

在这个过程中，我积累了许多值得分享的经验和知识，也希望能用自己的专业能力，为正在学习人工智能的你答疑解惑。尽管日常工作已经非常繁忙，我仍然坚持整理和输出这些内容。但由于信息传播渠道有限，许多互联网人难以获取系统、可靠的学习资料来实现自我提升。因此，我决定免费分享一批重要的AI大模型资料，包括：AI大模型入门学习思维导图、精选学习书籍与手册、配套视频教程，以及部分实战学习录播视频。

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为什么大家都在学大模型？

最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人，传统岗位不断缩减，但AI相关技术岗疯狂扩招，有3-5年经验，大厂薪资就能给到50K*20薪！

不出1年，“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。

风口之下，与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰，不如先人一步，掌握AI大模型原理+应用技术+项目实操经验，“顺风”翻盘！

大模型入门到实战全套学习大礼包📚

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大模型系统化学习路线

作为学习AI大模型技术的新手，方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间，少走弯路；方向不对，努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划，带你从零基础入门到精通！

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面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我精心整理了一份大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

06

全套AI大模型应用开发视频教程

（包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点）

一、初阶应用：建立AI基础认知

在第一阶段（10天），重点是对大模型 AI 的基本概念和功能进行深入了解。这将帮助您在相关讨论中发表高级、独特的见解，而不仅仅是跟随他人。您将学习如何调教 AI，以及如何将大模型与业务相结合。

主要学习内容：

• 大模型AI的功能与应用场景：探索AI在各个领域的实际应用
• AI智能的起源与进化：深入了解AI如何获得并提升其智能水平
• AI的核心原理与心法：掌握AI技术的核心概念和关键原理
• 大模型应用的业务与技术架构：学习如何将大模型AI应用于业务场景和技术架构中
• 代码实践：向GPT-3.5注入新知识的示例代码
• 提示工程的重要性与核心思想：理解提示工程在AI应用中的关键作用
• Prompt的构建与指令调优方法：学习如何构建有效的Prompt和进行指令调优
• 思维链与思维树的应用：掌握思维链和思维树在AI推理和决策中的作用
• Prompt攻击与防范策略：了解Prompt攻击的类型和如何进行有效的防范
  
  
  、、、

二、中阶应用：深入AI实战开发

在第二阶段（30天），您将进入大模型 AI 的进阶实战学习。这将帮助您构建私有知识库，扩展 AI 的能力，并快速开发基于 agent 的对话机器人。适合 Python 和 JavaScript 程序员。

主要学习内容：

• RAG的重要性：理解RAG在AI应用中的关键作用
• 构建基础ChatPDF：动手搭建一个简单的ChatPDF应用
• 检索基础：掌握信息检索的基本概念和原理
• 理解向量表示：深入探讨Embeddings的原理和应用
• 向量数据库与检索技术：学习如何使用向量数据库进行高效检索
• 基于 vector 的 RAG 实现：掌握基于向量的RAG构建方法
• RAG系统的高级扩展：探索RAG系统的进阶知识和技巧
• 混合检索与RAG-Fusion：了解混合检索和RAG-Fusion的概念和应用
• 向量模型的本地部署策略：学习如何在本地环境中部署向量模型
  

三、高阶应用：模型训练

在这个阶段，你将掌握模型训练的核心技术，能够独立训练和优化大模型AI。你将了解模型训练的基本概念、技术和方法，并能够进行实际操作。

• 模型训练的意义：理解为什么需要进行模型训练。
• 模型训练的基本概念：学习模型训练的基本术语和概念。
• 求解器与损失函数：了解求解器和损失函数在模型训练中的作用。
• 神经网络训练实践：通过实验学习如何手写一个简单的神经网络并进行训练。
• 训练与微调：掌握训练、预训练、微调和轻量化微调的概念和应用。
• Transformer结构：了解Transformer的结构和原理。
• 轻量化微调：学习如何进行轻量化微调以优化模型性能。
• 实验数据集构建：掌握如何构建和准备实验数据集。
  
  

四、专家应用：AI商业应用与创业

在这个阶段，你将了解全球大模型的性能、吞吐量和成本等方面的知识，能够在云端和本地等多种环境下部署大模型。你将找到适合自己的项目或创业方向，成为一名被AI武装的产品经理。

• 硬件选型：学习如何选择合适的硬件来部署和运行大模型AI。
• 全球大模型概览：了解全球大模型的发展趋势和主要玩家。
• 国产大模型服务：探索国产大模型服务的优势和特点。
• OpenAI代理搭建：学习如何搭建OpenAI代理以扩展AI的功能和应用范围。
• 热身练习：在阿里云 PAI 上部署 Stable Diffusion
• 本地化部署：在个人计算机上运行大型模型
• 私有化部署策略：大型模型的内部部署方法
• 利用 vLLM 进行模型部署：高效部署大型模型的技术
• 案例分析：如何在阿里云上优雅地私有部署开源大型模型
• 开源 LLM 项目的全面部署：从零开始部署开源大型语言模型
• 内容安全与合规：确保AI应用的内容安全和合规性
• 算法备案流程：互联网信息服务算法的备案指南
  

通过这些学习内容，您不仅能够掌握大模型 AI 的基本技能，还能够深入理解其高级应用，从而在市场竞争中占据优势。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你无疑是AI领域的佼佼者。然而，即使你只能完成60-70%的内容，你也已经展现出了成为一名大模型AI大师的潜力。

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