提及2024年热度居高不下的AI领域，市场目光似乎总聚焦在算力芯片、光模块、PCB等硬件赛道，或是DeepSeek、豆包这类广为人知的聊天大模型上。在大众认知里，能真正落地并创造商业价值的AI应用，好像总绕不开“人机对话”的场景。但很少有人注意到，AI大模型早已悄然渗透进工业生产的核心环节，用技术力量改写着传统制造业的效率天花板。

国内上市公司中控技术，正是工业AI赛道的“隐形冠军”——它深耕的TPT大模型，不是用来陪人聊天，而是专注于让制造业企业的生产流程更智能、运转更高效。和互联网领域AI应用常面临“落地难、价值模糊”的困境不同，扎根传统工业的AI应用，每一步优化都能直接转化为企业的业务提升：比如降低原材料消耗、缩短生产周期、减少设备故障，这种“看得见、摸得着”的价值，让其业绩增长具备更强的确定性。从这个角度看，中控技术的TPT大模型，堪称工业领域里“务实版”的DeepSeek，用技术解决真问题。

在传统工业化生产中，“工程师盯仪表”是最常见的场景：工作人员需要紧盯设备仪表盘上的实时数据，手动记录参数、分析趋势，再根据经验做出生产决策。这种模式不仅高度依赖个人经验和专注力，长时间高强度工作还容易导致疲劳失误——哪怕一个微小的参数判断偏差，都可能引发生产效率下降甚至设备故障。而中控技术的TPT大模型，就像一位“永不疲倦的智能工程师”，能实时捕捉工业场景中秒级、甚至毫秒级的关键数据：从温度、压力、流量的细微波动，到泵、阀门等核心设备的运行状态，它都能精准监控，还能根据生产目标自动计算最优参数调控方案，把人工决策的“经验依赖”变成“数据驱动”。

更重要的是，TPT大模型不只是“数据监控员”，更是“风险预警者”。一旦发现数据异常，它能快速定位潜在问题，甚至提前推演风险发展趋势，把隐患消除在萌芽阶段，形成“数据采集—智能认知—决策行动”的高效闭环。在万华化学宁波氯碱生产基地的65万吨烧碱装置项目中，中控TPT大模型的价值得到了充分验证：通过优化碳酸钠投加方案，实现了精准控制，每年能为企业节省1000吨碳酸钠用量；同时将pH中和时间从5小时压缩到1小时，中和效率直接提升80%——这样的成果，既解决了生产中的实际痛点，又带来了肉眼可见的经济效益，也难怪工业企业对这类AI应用的接受度越来越高。

截至目前，中控技术已经服务了超过3.7万家企业，TPT大模型的落地项目也突破了110个。而在2024年8月28日，中控技术又推出了重磅升级产品——时间序列大模型TPT2，进一步拓宽了工业AI的应用边界。

相比前代产品，TPT2的核心突破在于“多技术融合”与“低门槛使用”。它深度整合了模拟、优化、控制、预测、评估、统计等六大技术体系，不再局限于单一生产环节，而是能覆盖所有生产装置及各类复杂工业场景。最直观的变化是，工程师现在只需用自然语言提出需求，比如“优化某装置的能耗参数”，TPT2就能直接生成解决方案，甚至自动创建可执行的工业Agent（智能体）和应用程序，彻底打破了“AI技术需要专业团队才能用”的壁垒。

能实现这样的突破，背后离不开海量数据的支撑。TPT2依托中控技术10万套控制系统沉淀的100EB工业数据进行预训练，具备每秒分析数万条传感信号的能力，最终构建起“全流程智能化”体系。而针对工业场景中“数据格式复杂、清洗难度大”的痛点，TPT2特别设计了“低门槛模式”：用户无需进行复杂的数据预处理，只要提供装置运行数据，就能启动智能分析；加上自然语言交互功能，哪怕不懂编程的工程师，也能通过口头描述提出专业需求，真正让工业AI从“专业工具”变成“人人可用的助手”。

为了适配不同规模企业的需求，TPT2还推出了个人版和企业版两个版本。其中个人版采用积分制，用户可以根据自身需求，为报告生成、下载、Agent创建等功能按需付费，灵活控制成本，这让资金和技术资源相对有限的中小企业，也能用上工业AI来提升生产效率；企业版则采用订阅制，能为大型企业提供更全面的功能支持，以更高的性价比满足规模化生产需求。

要知道，中国是全球唯一拥有全部工业门类的国家，工业体系的完整性为AI应用提供了广阔的舞台；而根据行业数据，全球工业AI市场的年复合增长率超过50%，增长潜力巨大。在此背景下，TPT大模型在国内石化、化工、能源、电力、油气、医药、食品等核心工业领域的未来市场空间，预计每年可突破330亿元。

从聊天大模型到工业大模型，AI正在从“娱乐化、生活化”向“产业化、价值化”深度渗透。而以中控技术为代表的国产工业软件企业，正凭借自主创新能力，将AI技术与工业场景深度融合，不仅改写着中国制造业的效率标准，更在书写“中国制造+AI”的新神话——未来，随着工业AI的进一步普及，我们或许会看到更多传统工厂变身“智能工厂”，用技术力量推动中国工业向更高质量的发展阶段迈进。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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为什么要学习大模型？

我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着AI技术飞速发展，预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。

大模型入门到实战全套学习大礼包

1、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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2、大模型学习书籍&文档

学习AI大模型离不开书籍文档，我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档（电子版），它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。

3、AI大模型最新行业报告

2025最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

4、大模型项目实战&配套源码

学以致用，在项目实战中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。

5、大模型大厂面试真题

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。

适用人群

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。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，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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