【國(guó)內(nèi)】 “AI+”化工：加什么，怎么加？2025-09-12

“AI+”新紀(jì)元，“化”出好風(fēng)景

下棋、作詩(shī)、繪畫……十八般武藝樣樣精通，人工智能(AI)開始融入并重塑人類生活的方方面面。除了民用領(lǐng)域，包括石油和化工在內(nèi)的工業(yè)界對(duì)AI應(yīng)用的探索也已漸入佳境——提高收率、診斷故障、預(yù)警風(fēng)險(xiǎn)……AI工業(yè)應(yīng)用之路上，還將有哪些創(chuàng)新風(fēng)景?會(huì)有怎樣的發(fā)展溝壑?又該如何面對(duì)產(chǎn)業(yè)陰晴？

8月26日發(fā)布的《國(guó)務(wù)院關(guān)于深入實(shí)施“人工智能+”行動(dòng)的意見》(以下簡(jiǎn)稱《意見》)，提出了一個(gè)雄心勃勃的愿景：推動(dòng)人工智能與經(jīng)濟(jì)社會(huì)各行業(yè)各領(lǐng)域廣泛深度融合，重塑人類生產(chǎn)生活范式，促進(jìn)生產(chǎn)力革命***躍遷和生產(chǎn)關(guān)系深層次變革，加快形******機(jī)協(xié)同、跨界融合、共創(chuàng)分享的智能經(jīng)濟(jì)和智能社會(huì)新形態(tài)。

“AI+”新紀(jì)元，一起“化”出好風(fēng)景。

《意見》指出，到2027年，率先實(shí)現(xiàn)人工智能與6大重點(diǎn)領(lǐng)域廣泛深度融合。“人工智能+”產(chǎn)業(yè)發(fā)展就是其中之一，其中多方面與石油和化工行業(yè)息息相關(guān)。

中國(guó)石油和化學(xué)工業(yè)聯(lián)合會(huì)智能制造工作委員會(huì)常務(wù)副秘書長(zhǎng)李海洋表示，《意見》的出臺(tái)，為石油和化工行業(yè)的“三化”轉(zhuǎn)型提供了系統(tǒng)***的“組合拳”，不僅將推動(dòng)技術(shù)應(yīng)用深化，更將重塑發(fā)展模式。

“現(xiàn)在從上到下，大家都在思考怎樣通過AI賦能，將中國(guó)的制造業(yè)推向更高的高度。”萬(wàn)華化學(xué)(寧波)有限公司總工程師徐寶學(xué)對(duì)即將發(fā)生的變化充滿期待，  “《意見》的出臺(tái)是從政府層面為AI落地作出了規(guī)劃，期望能產(chǎn)生‘1+1>2’的效果。”

中國(guó)石化鎮(zhèn)海煉化公司信息和數(shù)字化中心經(jīng)理干建甫也表示：“《意見》對(duì)石油和化工行業(yè)的推動(dòng)作用非常強(qiáng)，是國(guó)家層面上的引導(dǎo)。實(shí)際上，現(xiàn)在很多企業(yè)已經(jīng)在應(yīng)用AI模型了，這是一個(gè)順勢(shì)而為的行動(dòng)，未來(lái)應(yīng)該大規(guī)模推廣AI應(yīng)用于工業(yè)領(lǐng)域。”

近年來(lái)，AI相關(guān)的政策文件發(fā)布了不少，為何《意見》在石油和化工行業(yè)內(nèi)引發(fā)熱議?華東理工大學(xué)特聘教授、國(guó)家流程制造智能調(diào)控技術(shù)創(chuàng)新中心副主任馮恩波指出：“這次的《意見》中有兩個(gè)詞讓我特別留意，一個(gè)是‘深入’，另一個(gè)是‘行動(dòng)’。”

馮恩波解釋說，強(qiáng)調(diào)“深入”，說明當(dāng)前石化行業(yè)內(nèi)現(xiàn)有的AI和大模型應(yīng)用仍處在“淺灘”，還達(dá)不到全產(chǎn)業(yè)深入應(yīng)用的“深水區(qū)”，例如借助通用AI的文字對(duì)話能力開展知識(shí)問答。而談及“行動(dòng)”，他指出，現(xiàn)在***要緊的是將先進(jìn)的AI技術(shù)趕快應(yīng)用到工業(yè)場(chǎng)景中，特別是借助AI賦能工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)通信集成、可視化，讓AI真正改變工業(yè)領(lǐng)域的工作方式。

華為算力平臺(tái)先遣隊(duì)成員、化工行業(yè)發(fā)展專家付業(yè)茂也認(rèn)為，《意見》的出臺(tái)將推動(dòng)AI在研發(fā)、生產(chǎn)、中試等關(guān)鍵環(huán)節(jié)發(fā)揮作用。“我們一直在提新質(zhì)生產(chǎn)力，如果僅僅拿AI去做知識(shí)問答，停留在‘聊天’層面，很難真正提升行業(yè)的生產(chǎn)力。”他告訴記者，“近幾年，我國(guó)AI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)取得長(zhǎng)足進(jìn)步，訓(xùn)練場(chǎng)、語(yǔ)料庫(kù)等都已初步具備，在這一背景下《意見》提出‘深入實(shí)施’，我的理解是——下一步應(yīng)重點(diǎn)發(fā)展AI與行業(yè)知識(shí)結(jié)合，讓AI在應(yīng)用端走深向?qū)崱！?/span>

多位受訪者都表示，盡管石油和化工行業(yè)已經(jīng)有AI大模型應(yīng)用，但距離《意見》標(biāo)題中所提到的“深入”二字，還有不小的距離。

“應(yīng)該說，我們對(duì)AI本身的認(rèn)識(shí)還存在偏差。”馮恩波一針見血地指出，“AI不只是我們熟悉的ChatGPT等自然語(yǔ)言大模型，還包括強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型，視覺、語(yǔ)音、文字系統(tǒng)等小模型。特別是對(duì)于我們流程工業(yè)來(lái)說，有很多非自然語(yǔ)言大模型可以做。”

中國(guó)化學(xué)東華公司信息中心主任任申龍也坦言，對(duì)標(biāo)《意見》提出的“到2027年，實(shí)現(xiàn)人工智能與6大重點(diǎn)領(lǐng)域廣泛深度融合，新一代智能終端、智能體等應(yīng)用普及率超70%”的目標(biāo)，石油和化工行業(yè)還有很長(zhǎng)的路要走。“相當(dāng)于自設(shè)計(jì)研發(fā)環(huán)節(jié)始，我們就要實(shí)行智能化方面的優(yōu)化。”他解釋說，“在后續(xù)的工廠運(yùn)營(yíng)，也要配上智能化儀表、部署智能攝像頭、圖頻識(shí)別等設(shè)備，實(shí)現(xiàn)真正的數(shù)字孿生。”

為何AI在石油和化工領(lǐng)域的落地不像寫詩(shī)作畫那樣容易?在上述兩位專家看來(lái)，一方面是認(rèn)知不足，另一方面是應(yīng)用不足。還有不容忽視的一點(diǎn)是，石油和化工行業(yè)本身工藝流程長(zhǎng)、可靠***要求高、知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)難等特殊屬***，使其對(duì)AI技術(shù)本身有著更高的要求。

付業(yè)茂解釋道：“石化行業(yè)的專業(yè)門檻很高，工藝、裝置都很復(fù)雜，AI若想在這樣的領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)深度應(yīng)用，實(shí)際上有很深的鴻溝需要跨越。AI怎么才能攻克‘幻覺’，實(shí)現(xiàn)安全可靠，在創(chuàng)新思考的同時(shí)而不超越邊界?這正是華為在探索的事情。”

“發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)我們總是提‘***后一公里’難以打通，今天討論AI，會(huì)不會(huì)到***后也是‘差一口氣’?我認(rèn)為這兩個(gè)問題的核心是一樣的，都在于有沒有‘效益’。”馮恩波告訴記者，“如果沒有效益，轉(zhuǎn)型和發(fā)展就成了‘兩張皮’。為了往前走，我們必須從場(chǎng)景出發(fā)，讓AI嵌入場(chǎng)景、產(chǎn)生效益。”

石油和化工哪些環(huán)節(jié)***需要AI?

記者了解到，***需要AI取代人力的，其實(shí)并非行業(yè)******進(jìn)的領(lǐng)域，反而是那些自動(dòng)化難以切入的場(chǎng)景，并且需要在工廠建設(shè)的初期盡早部署。

“過去存在一種觀點(diǎn)，認(rèn)為自動(dòng)化水平較低，或者人力參與較多的環(huán)節(jié)不適合推行自動(dòng)化或智能化。但如今我們反而應(yīng)當(dāng)思考：為什么這些場(chǎng)景需要大量人工干預(yù)?”馮恩波指出，“因?yàn)檫@些環(huán)節(jié)高度依賴人的智能，而傳統(tǒng)的自動(dòng)化和信息化手段難以解決這類問題。這類場(chǎng)景正是AI能夠發(fā)揮巨大作用的領(lǐng)域。”

“特別是產(chǎn)品研發(fā)領(lǐng)域，無(wú)論是石油煉化還是高端材料，整個(gè)研發(fā)范式都是經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)。”博控股集團(tuán)董事兼集團(tuán)CIO唐亮表示，隨著AI技術(shù)的發(fā)展，企業(yè)在實(shí)驗(yàn)路徑設(shè)計(jì)、自動(dòng)化執(zhí)行等方面都做了數(shù)據(jù)和模型驅(qū)動(dòng)型研發(fā)范式的嘗試。

如今，AI技術(shù)在視覺、聽覺、觸覺等多模態(tài)感知方面取得顯著進(jìn)展，能夠高度模擬人類專家的感官判斷與決策過程。馮恩波告訴記者，感知升級(jí)后的AI已在石化領(lǐng)域進(jìn)行了應(yīng)用實(shí)踐。例如原料油調(diào)和，過去獲取配方依賴昂貴的優(yōu)化求解器，現(xiàn)在直接將數(shù)據(jù)輸入AI大模型即可完成調(diào)和。這種方式不僅可以大幅減少成本，也降低了技術(shù)門檻。

而在任申龍看來(lái)，化工企業(yè)對(duì)AI的需求呈現(xiàn)明顯的“場(chǎng)景優(yōu)先級(jí)”差異。他認(rèn)為，生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)和工程建設(shè)環(huán)節(jié)的需求***迫切，設(shè)計(jì)與研發(fā)環(huán)節(jié)的需求則隨智能化進(jìn)程逐步釋放。

“我認(rèn)為在工廠建設(shè)初期就要重點(diǎn)利用AI提質(zhì)、降本、增效。”任申龍解釋說，“例如在配煤環(huán)節(jié)，通過向AI模型輸入煤質(zhì)分析、鍋爐負(fù)荷、燃燒工況等多維數(shù)據(jù)，可精準(zhǔn)優(yōu)化配煤比例，提升燃燒效率；在工藝開發(fā)中，AI驅(qū)動(dòng)的仿真模擬能替代部分物理試驗(yàn)，縮短工藝調(diào)試周期。隨著工廠智能化實(shí)踐的深入，對(duì)AI的需求將逐步向上游延伸，推動(dòng)各設(shè)計(jì)院開展智能化設(shè)計(jì)，以滿足新的需求。”

干建甫也表示：“通過AI應(yīng)用，我們今后將不再依賴‘老師傅’就可以對(duì)齊新老員工的技能，及時(shí)應(yīng)對(duì)生產(chǎn)過程中的突發(fā)問題；還可以實(shí)現(xiàn)質(zhì)量預(yù)測(cè)、故障預(yù)測(cè)，******風(fēng)險(xiǎn)，節(jié)約消耗，指導(dǎo)操作，對(duì)高危險(xiǎn)高能耗的企業(yè)而言意義重大。”

“我們發(fā)展AI的初心是什么?是為了讓人的工作更輕松、更******。”馮恩波強(qiáng)調(diào)，“先把‘人工’兩個(gè)字拿掉，看看‘智能’在當(dāng)前場(chǎng)景下能發(fā)揮什么作用、怎么發(fā)揮作用，搞清楚這件事后，再加回‘人工’，通過硬件、軟件、大模型、小模型等工具，嘗試去替代人工、幫助人工。”

“就像造汽車，你沒必要重復(fù)去造‘輪子’(大模型)，只要選好你需要的型號(hào)，根據(jù)自己的業(yè)務(wù)和流程組裝好汽車就行了。”談及今天工業(yè)大模型的應(yīng)用現(xiàn)狀，付業(yè)茂生動(dòng)地比喻道。隨著技術(shù)不斷更新迭代，AI產(chǎn)品層出不窮，現(xiàn)在AI已不再像剛剛問世時(shí)那樣遙不可及，正變得更親民。

馮恩波告訴記者，今天，僅需一個(gè)成本約四五萬(wàn)元的攝像頭即可替代部分昂貴儀表，大幅降低了硬件門檻。但他始終強(qiáng)調(diào)——提升認(rèn)知至關(guān)重要。

“當(dāng)前，AI對(duì)于數(shù)據(jù)的要求實(shí)際上已趨于寬松，而非更加嚴(yán)格。然而，這并不意味著我們可以忽視數(shù)據(jù)治理。”馮恩波表示，“企業(yè)里必須有人能夠正確認(rèn)識(shí)AI應(yīng)用的趨勢(shì)，理解其原理，并推動(dòng)實(shí)施。否則一旦出現(xiàn)問題，企業(yè)就可能放棄項(xiàng)目，導(dǎo)致智能化進(jìn)程受阻。”

大模型本身能力強(qiáng)大，但要使其在實(shí)際業(yè)務(wù)中創(chuàng)造價(jià)值。付業(yè)茂強(qiáng)調(diào)，不應(yīng)任由AI天馬行空地創(chuàng)造，而是必須施加約束、設(shè)定邊界。他說：“我們正在探索一條技術(shù)路徑，將大模型和行業(yè)特有的Know-how結(jié)合起來(lái)，為模型設(shè)定明確的邊界，通過‘卡邊’實(shí)現(xiàn)安全可靠。”

記者了解到，日前中控技術(shù)也發(fā)布了該公司******的工業(yè)AI大模型。據(jù)工作人員介紹，該產(chǎn)品是以流程工業(yè)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)，基于持續(xù)混合專家MoE打造的平臺(tái)。盡管路徑不同，但廠商們不約而同都將“可信***”作為工業(yè)AI的核心競(jìng)爭(zhēng)力。

李海洋建議，對(duì)于石油和化工企業(yè)而言，深入實(shí)施“人工智能+”行動(dòng)，應(yīng)以戰(zhàn)略引領(lǐng)、場(chǎng)景切入、數(shù)據(jù)筑基、人才支撐、迭代推進(jìn)為核心策略，將AI深度融入企業(yè)的“血液”和“神經(jīng)”，***終實(shí)現(xiàn)從“傳統(tǒng)制造”向“智能創(chuàng)造”的躍遷。

石油和化工行業(yè)包羅萬(wàn)象，涵蓋石油化工、精細(xì)化工、化肥、塑料、橡膠等多個(gè)子行業(yè)，更涉及設(shè)計(jì)、施工、裝備等配套行業(yè)。多位受訪專家提到，《意見》給出了實(shí)施AI的行動(dòng)綱領(lǐng)，但其在不同領(lǐng)域的落地還需要“因地制宜”。

任申龍從行業(yè)工程設(shè)計(jì)領(lǐng)域出發(fā)，將AI應(yīng)用分為三個(gè)階段：******階段是通過“知識(shí)庫(kù)+大模型”構(gòu)建對(duì)話機(jī)器人，解決“知識(shí)復(fù)用效率低、標(biāo)準(zhǔn)執(zhí)行不統(tǒng)一”的問題；第二階段側(cè)重于作業(yè)現(xiàn)場(chǎng)AI應(yīng)用，例如智慧工地，通過AI對(duì)攝像頭、傳感器采集的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，自動(dòng)識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)，及時(shí)向管理人員推送報(bào)警與預(yù)警信息；第三階段旨在實(shí)現(xiàn)AI與具體設(shè)計(jì)場(chǎng)景的深度融合，例如基于智能的PID圖紙繪制，用AI自動(dòng)完成管道在空間中的定位與布置等設(shè)計(jì)，這也是目前******挑戰(zhàn)的部分。

“目前設(shè)計(jì)行業(yè)仍然采用終身負(fù)責(zé)制，需要設(shè)計(jì)師在校核上簽名，因此我認(rèn)為AI還不能取代人。”任申龍說，“但AI顯然影響人的效率，同樣一張?jiān)O(shè)計(jì)圖，用AI輔助半小時(shí)完成，與純?nèi)斯ぎ嬕惶焱瓿桑l(shuí)將被淘汰不言而喻。”

唐亮則從生產(chǎn)企業(yè)的角度指出，目前流程制造的自動(dòng)化和數(shù)字化程度已經(jīng)較高，AI大模型技術(shù)在生產(chǎn)控制方面不會(huì)帶來(lái)本質(zhì)上的變化。“但是，從另一方面來(lái)說，應(yīng)用AI對(duì)工藝操作人員可能有更多維度的要求，比如未來(lái)碳指標(biāo)排放、安全調(diào)度等這些高專業(yè)***的工作，崗位會(huì)更加集中。”唐亮說。

正如《意見》所示，深入AI在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用已是勢(shì)在必行。但與此同時(shí)，對(duì)AI競(jìng)爭(zhēng)上崗的憂慮不可避免地困擾著基層員工。如何解決AI倫理問題，真正走向“人機(jī)共生”的新未來(lái)?專家們給出了自己的答案。

“AI可能會(huì)淘汰一部分不大動(dòng)腦筋的工作，成為考驗(yàn)區(qū)分員工能力的‘試金石’，革新我們的生產(chǎn)管理方式。但愿意學(xué)習(xí)和盡快接納AI浪潮的企業(yè)，在未來(lái)將會(huì)走到前列。”  馮恩波表示，  業(yè)內(nèi)在AI相關(guān)的技術(shù)方向上存在觀點(diǎn)分歧，但《意見》的發(fā)布起到了統(tǒng)一思想、凝聚共識(shí)的引領(lǐng)***作用。下一步，需依靠行業(yè)協(xié)會(huì)、大型國(guó)有企業(yè)及各類企業(yè)共同協(xié)作，構(gòu)建自上而下的生態(tài)體系。

“還是要開展有針對(duì)***的落地實(shí)踐，對(duì)具體場(chǎng)景‘開刀’，才能避免陷入空泛的討論。”馮恩波說，“若繼續(xù)停留在‘AI危機(jī)’等理論爭(zhēng)議層面，一兩年時(shí)間里工業(yè)AI落地進(jìn)程還是會(huì)停滯不前——這是我們必須避免的局面。”

來(lái)源：中國(guó)化工報(bào)