AI如何真正读懂化工现场？

和利时XMagital2.0为流程工业装上“工业大脑”

在流程工业的智能化浪潮中，AI落地长期面临一道隐形门槛——系统能看见海量数据，却读不懂复杂现场。当工业制造的智能化进入“深水区”，行业需要的未来不再是设备被动地执行指令，而是通过工业智能体实现主动感知、精准决策、自主优化。近日，在西安召开的XMagital工业AI生态伙伴大会上，和利时正式发布以XWorld工业世界模型驱动的XMagital2.0智能系统，向化工等流程行业展示了一条从“看见数据”到“看懂工厂”再到“自主运行”的清晰路径。

技术升级：破解工业AI认知难题

“流程工业进行了这么多年自动化，基础控制、报警、联锁、历史库都不缺，可一旦遇到跨装置、跨工段、跨班组的协同判断，信息就开始散，经验就开始断。”和利时工业AI总裁刘栋坦言这一长期存在的行业痛点。

然而，当前工业AI主要分为两条技术路线，一条是基于通用大模型进行微调适配，另一条是构建专有工业世界模型。而前者无法填补这个缺口，和利时将战略眼光转向了后者。

“工业AI的核心挑战不是能不能实现自然语言对话或生成代码，而是AI能不能真正理解工业现场工艺和设备机理、在规定的时间内做出正确的决策并保证长期安全稳定运行。”和利时集团中央研究院总工程师朱毅明解释说，通用大模型本质是基于概率的序列预测模型，而工业控制要求高确定、可重复、有边界，通用大模型的“幻觉”问题可能导致误操作甚至安全事故，其推理执行延迟和可靠性难以满足工业现场要求毫秒级响应与7×24小时无故障运行。

和利时科技集团董事长兼联席总裁徐悦强调，工业AI的核心命题，是在“工业世界的确定性”与“数字世界的概率性”之间搭建起桥梁。

据朱毅明介绍，和利时新发布的XMagital2.0相比XMagital1.0最大的技术跨越，是建立了以XWorld工业世界模型为核心的认知内核，强化了XMagital自主运行能力，提供了基于大模型的智能体编排和多智能体实时协同机制，进一步提升了可自由定义的能力。XMagital2.0完全兼容XMagital1.0，升级了智能体开发和编排工具，增加了XWorld工业世界模型相关的接口和服务，不会增加第三方开发者的接入成本。

那么，XWorld究竟是什么？记者了解到，它在工业智能体系里承担认知底座的角色。以一座典型的磷化工基地为例，硫酸、磷酸、合成氨、复合肥等几套装置首尾相连，原料、中间品、公用工程、能量介质在装置之间反复传递，一处工况波动，往往牵动上下游一连串对象。某台关键设备一减量、一短停，影响会顺着工艺链一路传开。

而XWorld服务于一刻不停运行的真实工厂，能够让设备、测点、控制回路、工艺段、运行边界、操作规程、检修记录、历史曲线等在同一个语境里被读懂、被调用、被验证。

“这层底座立住了，工业AI才谈得上从看见数据走到看懂现场。”朱毅明强调。

从技术路径上看，朱毅明进一步解释说，和利时提出的工业世界模型本质上是采用数据和知识双驱动的模式，融合数据驱动的多模态大模型/时序模型和知识驱动的因果机理模型/本体语义模型，用数据模型实现泛化，用知识模型形成可解释、因果与边界约束，形成“黑箱+白箱”的混合驱动系统。XWorld工业世界模型包含本体模型、时序模型、机理模型、决策模型四大模型。通过多模型并行融合，时序模型负责感知和预测，本体模型负责约束，决策模型负责推理，机理模型负责校验，多模型互相引导、互相修正，形成一套具备强解释性的智能系统。

直击卡点：让智能摆脱悬浮困境

“企业用户在产品研发和生产过程中的最大困难是，工艺关键卡点的突破以及生产过程全局复杂性的应对。”和利时流程工业总裁刘桐杰指出，“想通过数字化和智能化升级、通过工业AI加持解决工艺关键卡点，首要问题是描述清楚对象、提炼清楚问题、解析清楚逻辑、构建清楚关系。”

“企业进行智能化改造的前提是先提升企业自身工艺与管理能力。 打好AI升级基础后，再以AI友好化转型完成数据统一认知，依托时序模型与机理模型构建时空与因果关系，最终依靠决策模型与多智能体协同实现全局优化。”刘桐杰表示，这也是该方案的核心理念，将有效助力流程工业用户培育发展新质生产力，依靠创新驱动实现经营侧根本性突破，为产业高质量发展贡献力量。

然而，流程行业的转型面临着诸多难点。刘栋坦言：“行业里有个普遍现象，一半以上的企业还在靠文档管理数据，真正能直接喂给模型的高质量数据并不多；化工的工艺门槛又高、场景碎得厉害，复制扩展更难。”

而作为XMagital平台的AI认知内核，XWorld工业世界模型可以直面多源异构数据的治理鸿沟、机理与AI的融合边界、连续生产的上线风险、碎片化场景的复用瓶颈、可信准入能否闭环五大共性工程卡点，逐步沉淀出一套可复制、可落地的攻坚方法论。

具体而言，对象先行——先把现场对象和关系理顺，让系统从一堆零散位号变成一个个有上下文、有边界、有历史的工业对象；数据治理前置——先把时间、质量、事件和证据基础打牢；场景边界先于模型判断——先搞清楚当前能不能判断、能判断到什么程度；建议分级先于自动执行——先把问题讲清楚，再推动闭环；模板沉淀先于大规模铺开——先做成一个，再复制一批。

刘栋强调：“XWorld要解决的，是工业AI在复杂工厂里能不能把对象读懂、把工况看清、把判断讲透、把经验留下。这件事一旦做成，工业AI才算真正有了扎根现场、持续放大价值的根基。”

在化工等流程行业中，生产连续性、工艺安全性、合规严谨性是绝对红线，而场景高度碎片化、行业工艺差异大、生产工况个性化强，是工业AI规模化落地的最大难点。

刘栋进一步指出，数据驱动模型基于历史工况训练，一旦遇到原料波动、工况漂移等未见过的场景，就容易输出超出工艺安全边界的决策，轻则引发质量波动，重则触发安全风险。但既完全依赖机理建模，又存在周期长、适配成本高、难以应对多参数强耦合工况的问题。既要AI的灵活性，又要机理的可靠性，是工程化落地的核心技术卡点。

面对这一矛盾，XMagital2.0的解决方案是依托XWorld的推演与决策能力，构建起“感知—分析—决策—执行—优化”的完整管控闭环。在单业务域内，智慧运营、安环管理、生产过程控制、设备全生命周期管理等应用集群均可实现自主运行；通过全局协同调度，进一步打破业务壁垒，实现跨域联动。

价值落地：让多维数据量化有效

“工业AI落地的核心困惑，从来不是技术好不好，而是价值能不能体现出来。”刘栋表示，“对于化工这类对投入产出高度敏感的流程行业，效益量化是检验工业AI真实价值的试金石。”

记者了解到，效益量化不能靠笼统的“降本增效”表述，必须拆解到具体业务场景，用可追溯的生产数据完成对标核算。和利时基于三十年流程行业深耕经验，建立了一套覆盖全维度、可对标、可验证的效益评估体系——效益评估并非项目交付后的事后复盘，而是贯穿立项、实施、验收、运营全周期的核心标尺。

刘栋以某60万吨/年煤制烯烃企业的全流程智能优化项目为例谈道，该企业基于XMagital智能系统落地了XWorld驱动的工艺优化、智能监盘、设备预测性维护等核心场景，实现全程生产不中断。项目从五大维度完成全口径效益核算，所有指标均可通过生产系统原始数据反向验证。

在生产运行维度，烯烃产品综合收率提升1.8%，吨烯烃综合能耗下降4.2%；在安全运行维度，装置非计划停车次数下降42%，可燃气体泄漏、工艺超温超压等安全隐患预警准确率达96%；在设备资产维度，设备维修成本降低18%，关键备件库存占用减少15%；在运营管理维度，单班操作岗人员监盘负荷下降60%，生产管理人员事务性工作量减少40%；在质量管控维度，产品优等品率从96.2%提升至99.1%。

刘栋坦言：“工业AI最后都要落到给工业客户真正带来价值。降本增效能不能算清楚，如果答得太虚，项目推不下去。”

据和利时披露，XMagital自2025年6月首次发布至今，已累计超过400套工业AI项目在运行；今年以来前五个月，工业软件、智能工厂、工业AI业绩同比增长率达87%。平台已覆盖石化、化工、绿氢等多个领域。

刘桐杰谈道：“当技术革命性突破与生产要素创新性配置都到位时，产业深度升级将是必然结果。和利时希望以XWorld工业世界模型为核心的XMagital智能系统，助力行业培育新质生产力、实现经营提质突破，助力国内流程工业完成智能化、绿色化转型，在全球制造业竞争中塑造本土产业核心竞争力。”