论文标题：Foundation Models for the Process Industry: Challenges and Opportunities

期刊：Engineering

DOI：https://doi.org/10.1016/j.eng.2025.03.023

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当前，大模型技术在多个领域展现出颠覆性潜力，正深刻重塑人类与工业复杂系统的交互模式。面对流程工业“机理复杂、控制困难、知识碎片化、研发周期长”等长期存在的关键难题，通用大模型在泛化能力、可信性与可持续学习等方面难以满足工业场景的高要求。为此，北京航空航天大学任磊教授团队于中国工程院院刊《Engineering》发表了题为“Foundation Models for the Process Industry: Challenges and Opportunities”的文章，提出了首个流程工业大模型框架——ProcessFM，融合“数据+机理+知识+计算”的多层架构，该架构从资源层、基础层、适配层到应用层进行系统设计，构建适用于流程工业的大模型技术底座，具备机理认知、知识问答、仿真生成、智能控制、优化决策、科学发现六大核心能力，旨在实现高度融合的工业智能。未来，流程工业大模型将从多模态数据及机理融合、可解释决策、边缘部署等方向全面突破，赋能新材料、新工艺的科学探索，力求为流程工业带来可落地、可演进的智能解决方案。

1. 挑战

流程工业是现代工业体系的重要组成部分，涵盖了石油化工、化学工业、钢铁及有色金属冶炼加工等领域，主要涉及连续化或大批量生产方式的制造过程。其在自然资源利用、全球环境保护和人类健康保障等方面发挥着关键作用。融合大数据与人工智能（AI）技术的智能制造，是提升流程工业核心竞争力的重要战略，同时也是各国提高生产效率和资源利用率、迈向工业5.0的关键路径。

近年来，随着新一代人工智能技术与通用大模型（如 GPT）的快速发展，这些模型在文本、图像和视频等多模态数据处理方面展现出卓越的生成与交互能力。大模型已在法律、医疗、教育等多个领域得到初步应用并显示出巨大潜力。在工业领域，一些离散制造行业已开始尝试将大模型应用于生产实践，例如，西门子公司利用大模型自动生成可编程逻辑控制器（PLC）代码，OpenAI 等企业则探索通过大模型驱动的机器人控制。这些应用被认为是实现通用人工智能（AGI）过程中的重要里程碑。学术界与工业界对面向流程工业的工业大模型充满期待。然而，流程制造业的高度复杂性以及通用大模型在技术层面的局限，使得构建适用于该场景的大模型面临诸多挑战。

1.1 流程工业中的挑战难题

流程工业具有高度复杂的机理过程、高不确定性的反应动力学及多工序并行制造的特征，且其生产过程通常是连续且不可中断的。这些特性导致建模与控制难度较大，进而阻碍了研发与优化的进程。主要挑战如下：

（1）深层机理建模难：流程工业中的制造过程常涉及复杂的物理和化学机理，如热力学、化学反应动力学、流体力学等。这些反应过程具有高度非线性和相互依赖性，难以通过简单的数学模型或经验公式准确刻画各工艺参数间的交互作用。因此，现有模型难以全面描述制造过程中的复杂反应关系，精确的机理建模尚未实现。

（2）过程控制精度要求高：流程生产过程中存在多种不确定性。例如，在有色金属冶炼过程中，温度、压力、浓度或组分比的微小波动都可能显著影响最终产品质量。同时，该行业具有原材料变化频繁、反应条件动态变化等特征，而生产过程却需保持持续稳定运行。随着反应过程不断演化，亟需依赖模型实现对关键参数的实时、精确控制。

（3）全流程协同优化难度大：流程工业涉及众多生产环节，且环节之间存在复杂耦合关系，不同工序之间的参数与反应过程相互影响，单一环节的波动可能引发连锁反应，影响整体工艺的稳定性与效率。实现全流程的协同优化，必须同时考虑多工段之间的协同约束与整体生产效率的最优提升，这在实际工程中具有相当大的难度。

（4）新材料工艺研发效率低：新材料或新工艺的研发通常需要大量实验验证其可行性与性能。例如，开发新型电池材料时，常需合成数百乃至上千种候选材料，并逐一测试其电化学性能。这不仅需要大量人力与物力投入，还涉及复杂的实验设计、数据分析与结果验证流程，从而导致材料与工艺研发周期长、成本高。

1.2 当前大模型在流程工业中的局限性

现有大模型在技术上的内在缺陷，使其在流程工业中的应用面临重大挑战，具体表现如下：

（1）大规模泛化能力不足：流程工业大模型需要能够处理来自不同工艺、设备及生产条件的数据，适用于多个行业的应用场景。由于每个行业拥有独特的生产流程与工艺特征，当面临新型生产条件或行业差异显著的应用场景时，通用大模型往往难以泛化工业物理化学知识，难以适应复杂多变的流程制造场景。

（2）可信性、可靠性与可解释性差：流程工业对模型的可信度、可靠性及可解释性要求极高。流程生产过程常涉及复杂的物理化学反应，若模型出现预测错误或决策失误，可能引发严重的生产事故或产品质量问题。由于大模型的底层架构通常为概率性输出，难以保障其可信性并解释其预测或决策的依据。

（3）灾难性遗忘现象：流程工业常常面临新的工况与新工艺场景，因此大模型必须具备持续学习能力。但现有大模型在吸收新知识时，往往出现“灾难性遗忘”现象，即原有知识被覆盖，导致其在长期生产支持中效果不稳定。

综上所述，当前通用大模型难以胜任流程工业在建模、控制与优化等方面的复杂需求。因此，工业大模型不应被视为通用大模型的直接应用，而应通过对新型基础理论与关键技术的深入研究，构建面向流程工业的新一代大模型。为此，本文提出一种流程工业大模型框架——ProcessFM，该框架包括资源层、基础层、适配层与应用层四个层次。在此基础上，进一步总结流程工业大模型应具备的六大核心能力：机理认知、知识问答、仿真生成、过程控制、优化与决策支持、科学发现，并结合具体应用场景予以示例说明。最后，本文还探讨了未来研究方向及流程工业大模型面临的关键科学问题，旨在推动流程工业的智能化发展。

2. 流程工业大模型框架ProcessFM

本文提出了名为ProcessFM的流程工业大模型框架。该框架包括四个核心层次：资源层、基础层、适配层与应用层，如图1所示。

图1. 流程行业工业大模型框架ProcessFM

2.1 资源层

资源层作为基础支撑，整合了三大核心要素：一是涵盖传感器信号、工业图像、工艺文档和CAE文件等多模态数据资源；二是深度融合化学反应机理、物理过程规律等专业知识；三是构建云边协同的计算体系，云端负责大模型训练，边缘端保障实时推理，保证边缘应用过程的实时性。

2.2 基础层

基础层首先通过多模态预训练实现异构数据的特征统一提取，将流程工业中的多种模态数据映射到统一的特征空间中；其次采用机理嵌入微调技术，将领域知识图谱、工艺方程等专业内容深度融入模型；同时创新性的人–机–物–网–社（CPSS）协同机制，使智能体具备动态环境感知和自主决策能力。

2.3 适配层

在适配层中，通过面向具体任务与行业场景的微调操作，增强大模型的泛化能力，包括工业任务适配和行业领域适配两大内容。工业任务适配包括机理认知、知识问答、仿真生成、智能控制、优化决策和科学发现六大专业模型；而行业领域适配则通过领域后训练和知识内化技术，可快速适配电力、石化、冶金等不同行业需求，显著提升模型的产业适用性。

2.4 应用层

应用层推动场景落地：将基础模型转化为主动感知、自主决策的工业智能体。这些智能体能够实现实时过程控制、智能优化等核心功能，通过CPSS系统实现人机高效协同，为流程工业提供从生产操作到经营决策的全栈式智能服务，如图2所示。

图2. 流程工业大模型应用场景

3. 应用

3.1 机理认知

机理认知是理解复杂工业系统的基础，指对流程工业底层物理与化学机制的认知能力。工业大模型具备从数据中挖掘参数关系与工艺机制的能力，从而辅助工艺优化与改进。通过学习历史数据与相关机理理论，大模型可以揭示关键变量之间的关系，帮助工程师优化操作条件。例如，模型可学习化学反应动力学原理，预测影响反应速率、产物质量和产率的因素，从而为工程师推理出原料浓度、反应温度、pH 值等变量的最优区间，提升产线运行效率。

3.2 知识问答

流程工业领域涉及大量专业、复杂的知识。知识问答能力体现为大模型提供相关专业技术知识的能力，为工程师与操作人员在生产过程中快速解答技术问题。通过集成并学习大量文献资料、实验数据与工艺知识库，模型可以对工程师提出的问题提供精准、专业的答案，显著缩短决策时间。进一步地，通过引入人类反馈机制，模型能够持续适应工业标准的演进，提供更精准、上下文相关的指导。例如，若生产过程中出现异常情况，工程师可向模型提问，模型将基于历史经验和当前工艺参数迅速生成可能原因列表，辅助问题定位。

3.3 仿真生成

仿真生成能力体现为模型基于已有数据与机制进行高精度过程仿真、预测反应过程的行为与结果，支持工艺优化与风险规避。在开发新工艺或进行参数测试时，工程师可使用大模型生成不同工况下的仿真结果，以评估调整方案的效果。例如，模型可用于预测不同操作条件下的产品质量，辅助确定最优参数组合。同时，通过输入控制策略与参数条件，模型可输出关键物理场（如温度场、磁场）的分布模拟结果，支持生产过程的可视化监控。

3.4 过程控制

过程控制能力体现为大模型对关键过程参数的实时监测与调节能力，确保工艺运行的稳定性与一致性。模型可通过实时数据分析，动态调整控制策略，应对生产过程中的波动与不确定性。例如，在连续生产过程中，模型可持续监测温度、压力、流量等关键指标，自动反馈并调整控制变量，避免产品质量波动。同时，模型可根据当前状态输出推荐调整方案供操作人员参考。模型在微调阶段还可嵌入运行安全约束，确保其输出建议始终在温度、压力、流量等设定安全阈值内，保障工艺安全。

3.5 优化与决策支持

优化与决策能力是指模型在多变量、多目标条件下的全局优化能力，帮助企业制定经济效益与资源利用最大化的生产计划。通过集成企业资源计划系统（ERP）等信息，模型可在复杂约束下寻优决策。例如，在原材料采购与库存管理方面，模型可综合考虑原料价格波动、供应链稳定性、生产需求与库存成本等因素，制定最优采购与库存方案，确保生产连续性、降低成本并提升企业响应市场的能力。未来，可通过构建与工业知识融合的提示词库（prompt library）提升模型在优化决策方面的实用性与可控性。

3.6 科学发现

科学发现能力体现为大模型支持新材料、新工艺与新产品开发的能力。通过分析大量实验数据与过程参数，模型可辅助研究人员发现潜在的科学规律、新材料性能或创新工艺路径，加速技术突破。例如，在新材料性能预测方面，模型可结合历史数据与机理知识，预测材料在实际应用中的表现，识别潜在的合成路径，从而缩短研发周期、提升效率、降低实验成本。此外，模型还能结合已有知识，提出具有创新性的实验设计方案，在控制多变量条件下快速迭代实验，提高研发成功率。

4. 未来发展方向

4.1 工业多模态数据与机理的联合表征

流程工业的生产过程高度复杂，融合了物理、化学、力学等多学科知识，涉及的工业数据类型多样，如传感器数据、图像、文本等，各数据模态之间具有强耦合特性。当前模型面临的关键挑战是如何在理解这些多模态数据的同时，准确建模显性与隐性的工业机理。未来，流程工业大模型需具备跨模态分析能力，在统一特征空间中联合表示多源数据与工业机制，并在此基础上实现高效推理，为建模、控制与优化任务提供理论支撑。

4.2 具有机理约束的多目标过程控制

流程工业的控制目标通常存在冲突，如提高产率与降低能耗、控制排放与保障产品质量间的平衡。大模型需要在复杂约束条件下实现多目标控制与最优决策。为此，未来应引入高精度物理化学仿真技术与动态工艺自适应技术，结合分子动力学模拟等理论模型，深入理解和建模实际生产过程。同时，可通过增量学习、元学习等算法，赋予模型动态调整与自适应能力，使其在不断变化的数据环境中持续优化控制策略，保持稳定性能。

4.3 可解释的优化与决策机制

流程工业的高风险与高成本特性决定了决策过程需具备较高的透明度。然而，现有大模型多数为“黑箱”结构，缺乏可解释性，限制了其在工业场景中的可信应用。提高大模型输出结果的可解释性将成为未来的一个重要关注点。例如，集成可解释机器学习技术，解析模型输出的逻辑与依据，提升决策过程的透明度与可控性。可进一步结合工业专家知识与反馈机制，构建“人机共决策”系统，使用户能够对模型决策进行质疑、调整与修正，提升模型的可信度与实用性。

4.4 面向边缘设备的轻量化工业大模型

在边缘计算或嵌入式设备部署大模型的场景中，受限于存储、算力与能耗等资源，模型需具备轻量化、高效运行的特性，且必须在保障实时性能的同时保持较高的预测精度。未来可通过模型压缩技术（如量化、剪枝、知识蒸馏）实现复杂度与资源占用的最小化。例如，参数量化可降低模型计算需求，剪枝技术可移除冗余结构，保持模型性能的同时简化其结构。此外，发展适用于 AI 模型的专用硬件，也将进一步提升模型在边缘侧的处理效率。

4.5 面向新工艺与新材料的生成式模型

现有流程工业模型在材料设计环节仍面临显式与隐式约束不足、材料稳定性预测能力弱等问题，限制了其在关键领域的适用性。为突破这一瓶颈，未来可引入多维度约束优化算法，提升模型对材料性能的预测准确性。同时，模型可结合自动化合成平台进行闭环反馈与调整，提高材料合成的成功率。在稳定性分析方面，通过结合分子动力学与其他物理机制，精细刻画材料微观结构，识别潜在缺陷与能量不稳定点，提前规避材料失效风险，最终提升材料生成的可行性与实用性，加速流程工业中新材料、新工艺的迭代发展。

论文信息：

Lei Ren, Haiteng Wang, Yuqing Wang, Keke Huang, Lihui Wang, Bohu Li, Foundation Models for the Process Industry: Challenges and Opportunities, Engineering, 2025.

开放获取：

https://doi.org/10.1016/j.eng.2025.03.023

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