Yu Haibin von SUPCON: KI treibt die Prozessindustrie zu ihrer nächsten Entwicklungsstufe | 36Kr 2026 Industrie-Zukunftskonferenz

Im Jahr 2026 ist die industrielle Investition in eine tiefe Phase eingetreten, in der Kapital, Technologie und Industrie sich beschleunigt verbinden, alte Investitionslogiken nicht mehr anwendbar sind und ein neuer Konsens entsteht. Die 2026 Industrial Future Conference konzentriert sich auf die Chancen im neuen Zyklus und erforscht gemeinsam die Zukunft der Industrie sowie die Entstehung des „Lichts Chinas“. Vom 9. bis 10. September fand die von 36Kr veranstaltete 2026 Industrial Future Conference in Yizhuang, Peking, unter dem Motto „Über dem tiefen Wasser, Resonanz für neues Wachstum“ statt. Vertreter von staatseigenen Plattformen, industriellen Investitionsfonds, Unternehmens-CVCs, innovativen Unternehmen sowie Experten und Wissenschaftlern kamen zusammen, um die Industrialisierung zukünftiger Industrien wie die Quantentechnologie zu fördern. Auf der Konferenz wurden die aktuellen Spitzentechnologien und industriellen Perspektiven tiefgehend erörtert, Durchbrüche bei technischen Routen wie Supraleitung, Lichtquanten und Ionenfallen vorgestellt, eine Vielzahl spezifischer industrieller Szenarien, der Aufbau von Industrialsystemen und die Perspektiven des heterogenen Rechnens geteilt, um gemeinsam die Zukunft der Investitionen in die Technologieindustrie zu erörtern.

Im Folgenden der Vortragsinhalt, bearbeitet und zusammengestellt von 36Kr: 

Vortragender: YU Haibin, stellvertretender Direktor des Strategieausschusses und Strategieberater auf Präsidentenebene von Supcon Technology

Sehr geehrte Gäste, Freunde aus der Branche, hallo zusammen! Ich bin YU Haibin von Supcon Technology, vielen Dank für die Einladung von 36Kr. Das Motto der heutigen Konferenz lautet „Über dem tiefen Wasser, Resonanz für neues Wachstum“.

Für uns Menschen, die in der Industrie arbeiten, ist das „tiefe Wasser“ sehr konkret – in der Prozessindustrie wie Chemie und Petrochemie herrschen hohe Temperaturen und Drücke, die Stoffe sind leicht brennbar und explosiv. In den letzten Jahren haben sich die Kapitalausgaben verringert, die gesamte Branche befindet sich am unteren Ende des Zyklus.

Aber wo liegt die Richtung für das „neue Wachstum“? Ich möchte den heutigen Beitrag mit einem Satz zusammenfassen – lassen Sie Fabriken von der automatischen Steuerung zum autonomen Betrieb übergehen. Das ist auch mein Thema: KI treibt die nächste Stufe der Prozessindustrie an.

Der heutige Beitrag gliedert sich in drei Teile: industrielle Chancen, der Weg von Supcon, Wertschöpfung – am Ende beantworte ich anhand echter Fälle die Frage: Hat die industrielle KI tatsächlich in der Praxis Fuß gefasst?

Zuerst eine grundlegende Einschätzung: KI wird zu einer Kernvariable der Modernisierung der Fertigungsindustrie, alle Industrien haben die Möglichkeit, „neu erstellt zu werden“. Aber es muss klargestellt werden: KI ist keine Ergänzung für die Automatisierung – die Automatisierung existiert schon lange. KI lässt Fabriken von „Befehlen folgen“ zu „selbst denken“ übergehen. Das neue Wachstum der fortschrittlichen Fertigung liegt nicht im Austausch von Maschinen, sondern im Austausch des „Gehirns“. Zahlen bestätigen diese Einschätzung: Im Jahr 2025 betrug der Marktumfang der chinesischen industriellen KI 128,7 Milliarden Yuan, ein Anstieg von 26,3 % gegenüber dem Vorjahr, der weit über die Wachstumsrate des gesamten KI-Marktes hinausgeht – die industrielle KI ist bereits aus der Konzeptphase in die Phase der starken Expansion eingetreten.

Die politischen Signale sind ebenso klar. In den ersten drei Monaten des Jahres 2026 wurden vier nationale Politiken nacheinander umgesetzt – von der Grundlegung industrieller Daten, der Integration von industriellem Internet und KI bis hin zu der Sonderaktion von acht Ministerien für „Künstliche Intelligenz + Fertigung“ und der Richtlinie von fünf Ministerien für Null-Kohlenstoff-Fabriken: Alle vier Dimensionen – Daten, Technologie, Szenarien und Nachhaltigkeit – werden umfassend unterstützt.

Zusammengefasst: Die industrielle Intelligenz wird von einer „Wahlaufgabe“ zu einer „Pflichtaufgabe“.

Wo liegt also das Hauptanwendungsfeld der KI? In der Prozessindustrie. Der Gesamtumsatz der chinesischen Industrie beträgt 140 Billionen Yuan, davon entfallen 60 Billionen Yuan auf die Prozessindustrie, hinter der 55.000 Unternehmen mit über definierter Größe stehen – aus Bereichen wie Petrochemie, Chemie, Energieversorgung und Metallurgie.

Noch wichtiger sind die Kohlenstoffemissionen: Die jährlichen Kohlenstoffemissionen Chinas betragen 13 Milliarden Tonnen, 80 % davon stammen aus der Prozessindustrie. Unter dem Ziel des doppelten Kohlenstoffreduktionsziels ist der Druck zur Emissionsminderung genau der Antrieb für den Wandel. Der bestehende Markt im Wert von 60 Billionen Yuan zusammen mit dem dringenden Bedarf an Kohlenstoffreduzierung für das doppelte Kohlenstoffziel – das ist das historische Chancenfenster für die industrielle KI.

Aber die heutigen Fabriken sind noch lange nicht bereit. Die Form von Fabriken hat vier Phasen durchlaufen.

Die erste Phase: traditionelle Fabriken, die von Menschen angetrieben werden, aber auch durch die menschlichen Fähigkeiten begrenzt sind.

Anfahren und Anhalten von Anlagen, Änderung der Last, Änderung der Rohstoffe – die Betriebsbedingungen ändern sich täglich. Um die Ausbeute zu maximieren und den spezifischen Verbrauch zu minimieren, sind „erfahrene alte Meister“ erforderlich, Tausende von Bedienpersonal beobachten die Anlagen, passen Parameter an und beheben Störungen auf Grundlage ihrer Erfahrung.

Aber angesichts der dichten Warnmeldungen kann ein Bediener pro Stunde nur etwa ein Dutzend Warnungen effektiv bearbeiten. Die Erfahrung ist im Gedächtnis der Menschen gespeichert, die Generation erfahrener Fachkräfte geht verloren, selbst die erfahrensten Ingenieure können nicht garantieren, dass jede Entscheidung optimal ist.

Die zweite Phase: die dunkle Fabrik der Industrie 4.0, die die Automatisierung auf das Maximum treibt, aber das ist „unbemannt“ und nicht „autonom“ – die Maschinen führen nur vordefinierte Programme aus, sind außerhalb des Geltungsbereichs machtlos, sie haben starke „Gliedmaßen“ aber ein einfaches „Gehirn“.

Die dritte Phase: Die Industrie 5.0 der Europäischen Union will Verbesserungen vornehmen, aber auf der Grundlage einer entleerten Industriestruktur wirkt sie eher wie eine Werterklärung als ein technisches Architekturkonzept.

Die vierte Phase: Der autonome Betrieb, der von China angeführt wird – lässt die physische Industrie zum ersten Mal ein „autonomes Bewusstsein“ erhalten: Das TPT-Großmodell ist das Gehirn der industriellen KI, das Steuersystem ist das neuronale Netz, Wahrnehmung, Entscheidung und Ausführung bilden einen geschlossenen Kreislauf, der Übergang von „Maschinen ersetzen Menschen“ zu „Maschinen handeln autonom“ wird vollzogen.

Die Grenze der dunklen Fabrik ist „unbemannt“, das Ziel des autonomen Betriebs ist „autonom“ – das ist der echte Paradigmenwechsel.

Warum wird der autonome Betrieb höchstwahrscheinlich zuerst in China entstehen? Er erfordert vier notwendige Bedingungen: physische Fabriken, industrielle Daten, industrielle Großmodelle und ein unabhängig kontrollierbares Steuersystem. Im Ausland fehlt genau diese Grundlage – der Anteil der verarbeitenden Industrie am BIP der Europäischen Union ist von 30 % in den 1980er Jahren auf 14,3 % im Jahr 2024 gefallen, etwa 5 Millionen Arbeitsplätze sind verloren gegangen, die Musterfabriken der Industrie 4.0 wurden stillgelegt, das industrielle System weist Lücken auf.

Aber China ist der weltweit einzige Super-Teststandort, der alle vier Bedingungen erfüllt:

Blut – im Jahr 2025 wurden 8,53 ZB industrielle Daten erzeugt, weltweit der Spitzenwert; Körper – als einziges Land der Welt verfügt China über 41 große Industriekategorien, der Umsatz der über definierten großen Industriebetriebe im Jangtse-Delta übersteigt 40 Billionen Yuan, mehr als die Summe von Großbritannien und Frankreich; Nerven – die Steuersysteme sind unabhängig kontrollierbar und wurden über mehr als drei Jahrzehnte entwickelt; Gehirn – bei industriellen Großmodellen hält China 23,9 % des globalen Marktes, mit einer Wachstumsrate von 51,3 %. In den letzten hundert Jahren wurden industrielle Standards von Europa und Amerika festgelegt;

Aber bei diesem Paradigmenwechsel von der Automatisierung zum autonomen Betrieb kann China die Standards definieren.

Im zweiten Teil erzähle ich von Supcon selbst – mehr als 30 Jahre, drei Sprünge im Zuge der industriellen Modernisierung.

Die Entwicklungsgeschichte von Supcon ist ein Abbild der Modernisierung der chinesischen Prozessindustrie. In den 1990er Jahren begannen wir mit der inländischen Substitution von DCS, durchbrachen das Monopol von Honeywell und Emerson und realisierten die „Gleichberechtigung der Produkte“. Bis heute beträgt der inländische Marktanteil von DCS über 45,1 %, wir sind seit 15 Jahren in Folge Branchenführer.

Im Jahr 2024 kündigte Supcon Technology an, voll auf KI zu setzen, veröffentlichte das erste Zeitreihen-Großmodell TPT (Time-series Pre-trained Transformer) für die Prozessindustrie und das universelle Steuersystem UCS (Universal Control System), und schuf das System für autonom betriebene Fabriken AOP (Autonomous Operating Plant).

Manche fragen: Es gibt viele Unternehmen, die industrielle KI entwickeln – warum kann Supcon Technology das schaffen? Die Antwort ist einfach: Daten sind die Nahrung der KI, Daten müssen über Jahre angesammelt werden.

33 Jahre, mehr als 50 Teilbranchen, über 100.000 Steuersysteme, mehr als 40.000 Kunden – ein großer Teil der zentralen Produktionsdaten der chinesischen Prozessindustrie fließt durch unsere Steuersysteme. Hochwertige industrielle Datensätze lassen sich nicht mit Geld kaufen. Heute gibt es bereits hunderte von Referenzanwendungen von TPT, mehr als 10.000 Unternehmen haben es in der Cloud eingesetzt.

Die 30-jährige Akkumulation zeigt sich auch in der harten Stärke: Wir haben den ersten Preis des Nationalen Preises für Fortschritte in Wissenschaft und Technologie, den zweiten Preis des Nationalen Preises für technische Erfindungen und den ersten Preis des chinesischen Beitragspreises für Standardinnovation erhalten, wir haben 8 internationale Standards und 111 nationale Standards angeführt oder an deren Entwicklung mitgewirkt.

Besonders möchte ich über den neuesten Fortschritt berichten: Im August dieses Jahres wurden drei nationale Standards für industrielle künstliche Intelligenz, an denen Supcon Technology tief mitgewirkt hat, offiziell veröffentlicht und umgesetzt – das Standardssystem der industriellen KI wird nun von chinesischen Unternehmen maßgeblich aufgebaut.

Als Nächstes beantworte ich eine Schlüsselfrage: Wie misst man den Grad des autonomen Betriebs einer Fabrik? Unter Bezugnahme auf die Klassifizierungslogik des autonomen Fahrens von Automobilen haben wir das Klassifizierungsrahmenwerk für den autonomen Betrieb von Fabriken von L0 bis L5 eingeführt.

L0 bis L2 sind die Phasen der traditionellen Automatisierung, ähnlich der Geschwindigkeitsregelung von Autos; L3 ermöglicht den Betrieb ohne Sichtkontakt, der Mensch kann bei Bedarf übernehmen, ähnlich dem „erweiterten Fahrassistenzsystem“ von Autos, von hier aus geht es zum autonomen Betrieb – ähnlich wie FSD das Auto „selbst fahren lässt“, das ist der aktuelle Angriffspunkt von AOP von Supcon Technology; L5 ist vollständig autonom und stellt die endgültige Form der industriellen KI dar.

Wo liegt der wesentliche Unterschied zwischen dem autonomen Betrieb und der Automatisierung?

Drei Ebenen des Sprungs: Erstens, von der Überwachung durch mehrere Menschen zum autonomen Betrieb der Maschine – das System erkennt 24 Stunden am Tag ununterbrochen Anomalien, bewertet Risiken, trifft Entscheidungen und führt sie aus; Zweitens, von der Aufrechterhaltung des stabilen Betriebs zur Verfolgung des Optimums – früher war das Ziel „sicherer und stabiler Betrieb ohne ungeplantes Anhalten“, heute soll der Betrieb „immer auf der optimalen Kurve“ gehalten werden, um dynamisch die Echtzeit-Optimallösung zu finden; Drittens, von der passiven Absicherung zur aktiven Immunität – bauen Sie ein digitales Immunsystem für die Fabrik auf, das Risiken mit einer Genauigkeit von über 98 % im Voraus vorhersagt, um ungeplantes Anhalten von Anlagen zu beseitigen, bevor es eintritt.

Bitte beachten Sie: Das bedeutet nicht, die traditionelle Steuerungstechnik zu ersetzen, sondern der traditionellen Steuerung ein „KI-Gehirn“ hinzuzufügen. Heute befindet sich die Prozessindustrie in einem zehnjährigen Zeitfenster für den Sprung von L2 zu L3 und L4, AOP von Supcon Technology wurde bereits bei Hubei Xingrui auf Ebene L3 implementiert.

FSD lässt ein Auto autonom fahren, AOP lässt eine Fabrik autonom betrieben werden. Und ich möchte betonen: Eine Fabrik ist viel schwieriger zu handhaben als ein Auto – ein Auto hat nur einen Fahrer, eine chemische Fabrik hat Tausende von „Fahrern“, die gleichzeitig „fahren“.

Der noch wichtigere Unterschied liegt in der Absicherung der Sicherheit: Wenn ein Auto Probleme hat, kann der Mensch möglicherweise noch übernehmen. Aber in einer Fabrik ist es unmöglich, rechtzeitig einzugreifen, wenn Reaktoren außer Kontrolle geraten, Explosionen auftreten oder giftige Medien auslaufen. Deshalb ist die Sicherheitsredundanz von AOP viel strenger als die von FSD – wir stützen die Sicherheit nicht darauf, dass „Menschen jederzeit übernehmen“, sondern beseitigen auf Architekturebene die Szenarien, in denen ein menschliches Eingreifen erforderlich ist.

Wie wird AOP realisiert? Der Kern ist der doppelte Antrieb von TPT und UCS. Zuerst eine Einschätzung: Der Engpass der industriellen KI liegt nicht in der Rechenleistung – die Rechenleistung ist überall verfügbar, es kommt auf den Algorithmus an. Es funktioniert nicht, allgemeine große Sprachmodelle direkt in Fabriken einzusetzen. In industriellen Anlagen gibt es Zeitreihendaten von Temperatur, Druck und Durchfluss, die mit Zeitreihen-Großmodellen modelliert werden müssen. Das Zeitreihen-Großmodell TPT ist genau das Gehirn der Fabrik.

Es wurde speziell für Zeitreihendaten der Prozessindustrie entwickelt, versteht Verfahren tiefgehend, erkennt Zustände in Echtzeit, prognostiziert Trends präzise und trifft autonome Entscheidungen zur Ausführung. Gerade weil es die physikalischen Gesetze respektiert, vermeidet es grundsätzlich das „Halluzinationsproblem“ von allgemeinen großen Modellen – in chemischen Fabriken ist das die Sicherheitsgrundlinie, keine zusätzliche Vorteilsfunktion. Es ist auch eine Plattform zur Generierung von Agenten, mit der man mit einem einzigen Satz spezielle Agenten zur Lösung spezifischer Produktionsprobleme erzeugen kann.

Das universelle Steuersystem UCS ist das Nervenzentrum der Fabrik. Die minimalistische Architektur aus Steuerdatenzentrum und reinem optischen Netzwerk lässt die Felddaten parallel hundertmal schneller als auf herkömmliche Weise ankommen und liefert TPT mit Echtzeit- und vollständigen „Daten als Nahrung“. TPT plus UCS, Gehirn plus Nerven – das ist der vollständ