随着新一轮科技革命的推进，人工智能与制造业的深度融合成为推动新质生产力发展的重要方向；当前全国两会期间，业界对于如何通过技术创新实现制造业转型升级的讨论更加深入。 褚健在接受人民网采访时，以汽车全自动驾驶为参照，提出了流程工业智能化的新目标——自主运行工厂（AOP）。这个概念的核心是通过人工智能技术，使复杂的工业生产过程逐步实现自动化和少人化运营。褚健指出，以大型炼化一体化工厂为例，这类企业通常需要数千名操作工程师。如果能够通过AOP技术实现全自主运行，不仅能大幅提升生产效率，还能有效降低人力成本和运营风险。 当前，流程工业面临的核心挑战在于生产过程的复杂性和参数众多。褚健以日常生活中的塑料饭盒为例深入分析，相同的原料和相似的生产工艺，因为工艺参数和添加剂的微小差别，最终产品质量却有天壤之别。在化工、冶金等流程工业领域，这种差异更加明显。即使提高一个百分点的生产效率或产品质量，带来的经济效益也是巨大的。这正是人工智能技术大有可为的领域。 为了实现这一目标，中控技术运用自身在流程工业领域三十多年的积累优势，已拥有超过10万套控制系统和3.8万家企业用户的支撑。基于这一基础，中控技术构建了工业AI数据联盟，动员合作企业将温度、压力、流量、液位等关键生产数据共享出来，形成庞大的工业数据集。通过对这些数据的深度挖掘和算法开发，中控技术正在构建专门面向流程工业的大模型。目前，这一工业AI模型已在300多个实际案例中为企业创造了显著的经济效益，包括提升产品质量、降低能耗和污染排放等多个上。 从安全、质量、成本、低碳四个维度看，褚健认为这是所有企业在激烈市场竞争中必须保证的核心目标。人工智能技术的应用，正是同时实现这四个目标的有效途径。通过智能化运营，企业既能提升安全管理水平，保证产品质量稳定，又能优化成本结构，实现绿色低碳发展。这与国家双碳目标和制造业高质量发展的要求高度契合。 关于技术创新的国际竞争力，褚健表现出充分的自信。他指出，过去人们常认为中国品牌在国际市场上缺乏竞争优势，但近年来与海外企业的交流中，他明显感受到国际市场对中国技术的需求不断增加。中国制造业增加值已占全球比重接近30%，拥有庞大的数据资源、丰富的实践经验和多样化的应用场景。这些因素综合起来，使中国在人工智能赋能工业领域具有独特的机会和竞争优势。中国的流程工业数据规模、产业基础和应用需求，为工业AI的发展提供了得天独厚条件。 褚健预计，三到五年后至十年时间内，自主运行工厂有望像汽车全自动驾驶一样实现大规模普及和应用。这一时间表的提出，既基于现有技术发展的加速趋势，也反映了流程工业智能化改造的紧迫需求。随着越来越多企业认识到人工智能的价值，投入力度不断加大，技术突破和应用推广的进程将不断加快。
从"看得见的自动化"到"算得准的优化"再到"管得住的自主运行"，流程工业的智能化跃迁正与绿色低碳目标形成合力；推进自主运行工厂，不仅是降低成本、提升效率的技术选择，更是以更高水平安全支撑高质量发展、以更高能效支撑可持续转型的系统工程。抓住数据、场景与工程化落地三大关键点，才能让面向未来的"少人化、低碳化、高韧性"工业图景加快从愿景走向现实。