近日，由中国石油大学（北京）与 景联文创新数字技术研究中心（Jinglianwen Innovation Center for Digital Technology）联合完成的研究成果《Data-Driven Condition-Aware Adaptive Model Predictive Control for Industrial Ethylene Cracking Furnaces》，正式发表于国际学术期刊《Smart Chemical Engineering》。

论文提出了一套面向工业乙烯裂解炉的条件感知自适应预测控制框架（CA-AMPC），通过人工智能技术实现复杂工业过程的实时优化控制，在不同工况下实现最高约1.5%的乙烯收率提升，为流程工业智能化升级提供了新的技术路径。

这不仅是一项学术成果，更再次印证了一个行业共识：

AI时代，算法决定上限，数据决定起点

无论是大模型、具身智能，还是工业智能控制，真正制约科研突破和产业落地的，往往不是模型，而是数据。

在此次研究中，团队基于来自百万吨级乙烯装置的海量工业数据，构建工况识别、状态预测与自适应控制体系，实现了复杂工业过程中的动态决策与优化控制。

而在科研实践中，数据往往面临三大挑战：

1、数据来源分散，采集成本高；

2、行业知识壁垒高，标注门槛高；

3、数据质量参差不齐，难以直接用于AI训练。

因此，越来越多高校、科研院所和产业研究团队开始意识到：

AI研究竞争的本质，正在从“模型竞争”转向“数据竞争”。

科学研究离不开数据

景联文正在构建AI时代的数据基础设施

作为一家专注于人工智能数据服务的企业，景联文始终认为：

高质量数据，是推动科研创新和产业智能化升级的核心生产资料。

围绕这一目标，景联文已形成覆盖数据全生命周期的技术体系，为高校、科研院所、实验室及企业研发团队提供AI-Ready数据能力支撑。

SolarSense：让数据真正具备AI训练价值

在传统数据生产过程中，采集、清洗、标注、质检、管理往往分散在多个系统中完成。

景联文自主研发的 SolarSense数据工程平台，构建了从数据采集到数据交付的全链路闭环能力。

支持： 图像、视频、语音、文本、点云、多模态融合数据。

通过标准化流程与自动化工具链，实现：数据采集 → 数据治理 → 数据标注 → 数据质检 → 数据管理 → 数据交付全流程在线协同。

让科研团队能够将更多精力投入算法创新，而不是耗费大量时间处理数据工程问题。

QApex：突破行业知识壁垒

对于流程工业、能源化工、医疗健康、自动驾驶等专业领域而言，最大的难题并非数据量不足，而是：缺少真正懂行业的人。

例如：

为此，景联文打造了 QApex专家生态平台。

通过汇聚行业专家、博士研究人员与专业审核团队，形成覆盖：专家采集、专家标注、专家审核、专家评测的完整能力体系。

帮助科研团队突破行业知识壁垒，获得真正具备训练价值的高质量数据资产。

从流程工业到具身智能

景联文持续参与前沿科研创新

近年来，景联文已深度参与多个前沿领域的数据工程建设。

l 流程工业

支撑工业智能控制、设备预测维护、数字孪生与工业大模型研究。

本次乙烯裂解炉智能控制研究正是典型案例。

l 具身智能

围绕机器人感知、操作、导航、交互等场景，构建具身智能数据采集与标注体系。

支撑机器人从“会看、会听”走向“会理解、会行动”。

l 大模型

面向推理模型、行业模型和Agent应用，提供高质量语料构建、难题数据生产、专家评测与RLHF数据服务。

推动模型能力持续提升。

每一次AI能力跃迁的背后，都离不开高质量数据的支撑。

未来，景联文将继续以数据为纽带，持续完善SolarSense数据工程平台与QApex专家生态平台能力，为高校、科研院所、实验室及产业客户提供更加专业的数据服务，助力更多科研成果从论文走向产业，从实验室走向真实世界。

因为我们相信：

科学研究离不开数据，而高质量数据，值得被认真生产。