近日，中控技术联合兴发集团、湖北三宁公司主办的“2025工业🌟具身智能TPT+UCS落地应用成果展示大会”在湖北宜昌顺利举😎行。活动展示了中控技术的工业具身智能最新落地成果，为新型工业❤️化注入动能。 上证报中国证券网讯（陈铭 记者 杨烨）近🔥日，中控技术联合兴发集团、湖北三宁公司主办的“2025工业具🤗身智能TPT+UCS落地应用成果展示大会”在湖北宜昌顺利举行😁。活动展示了中控技术的工业具身智能最新落地成果，为新型工业化🤔注入动能。 “它不仅能理解和判断，还能直接执行。”中控😀技术董事长兼总裁崔山表示，工业具身智能的核心，在于让智能真正❤️嵌入生产环节，形成从“虚拟思考”到“物理执行”的一体化闭环，😍其实现依赖于通过时间序列大模型TPT与通用控制系统UCS的深😁度融合，二者共同构成了工厂的“中枢神经系统”，缺一不可。 🙄 中控技术的工业具身智能方案已在兴发集团旗下湖北兴瑞化工有🥳限公司落地。“UCS替换了湖北兴瑞30万吨氯碱、3.5万吨钾😂碱、7.5万吨双氧水等五套传统控制系统的几十个机柜，用一个机😢柜管控上下游全流程。”中控技术相关负责人介绍，值守工程师不再😆需要逐一监控，系统能够自动识别工艺参数波动，及时做出调整，并😅在发现异常趋势时主动推送预警。TPT与UCS的协同构建了完整🌟的生产闭环，成为兴瑞氯碱装置的第81号“数字员工”。 ⭐据介绍，TPT大模型可聚焦工业时序数据，在毫秒级参数波动中捕🤗捉潜在趋势，UCS则通过架构创新实现了控制体系的升级，采用云👏原生与全光网络架构，实现机柜空间减少90%、电缆成本降低80👍%、项目建设周期缩短50%等成效。 大会期间，近20家😢投资机构走进兴发集团生产线，实地体验了工业具身智能的运行场景🔥，投资方关注的安全与扩展性问题，也在现场得到解答。中控技术表🤩示，系统采用分布式冗余设计与AI分级授权机制，确保运行稳定与💯安全可靠。同时，TPT并非局限于单一场景的“定制模型”，而是😍可跨行业快速适配的“通用模板”，已在石化、冶金、建材等领域开😴展应用。返回搜狐，查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

近日，《Nature》杂志的最新一期封面论文引起了广泛关注，🙄研究主题是 DeepSeek-R1。这项研究由梁文锋教授团队👏主导，内容围绕如何通过强化学习来提升大型语言模型（LLM）的😂推理能力。早在今年1月，该研究已在 arXiv 上发布，受到😀学术界的高度评价。 在封面介绍中，《Nature》指出🙄，如果大型模型能够规划解决问题的步骤，往往会得到更好的解决方🤔案。这种推理能力与人类处理复杂问题的方式相似，但在人工智能领👍域实现这一点面临着巨大的挑战。研究团队展示了如何在极少人工干👍预的情况下训练出具备推理能力的模型。 DeepSeek⭐-R1模型的训练采用强化学习策略，模型在正确解答数学问题时会🌟获得高分奖励，而答错则会受到惩罚。通过这样的机制，DeepS🤔eek-R1学会了逐步推理、解决问题，并在给出答案前进行自我⭐验证，从而提高了其在编程和科学研究中的表现。 值得一提🚀的是，DeepSeek-R1被认为是首个经过权威学术期刊同行😴评审的语言模型，这一成就标志着 AI 领域的一个重要里程碑。😀Hugging Face 的工程师 Lewis Tunsta🤗ll 对此表示，这是一个重要的先例，强调了行业规范的重要性，🚀尤其是在评估 AI 系统潜在风险时。 此外，研究团队在👍论文中对模型的训练数据类型和安全性进行了详细说明，避免了对模😎型的拟人化描述，确保研究的严谨性和透明度。这一开放模式得到了😀同行的广泛赞誉，认为有助于提升公众对 AI 的信任。 👏划重点:返回搜狐，查看更多