科大讯飞、云鼎伏羲、卡奥斯天智·石油化工大模型……AI助力中国化工产研融合

AI for Science：科研范式的根本变革

科大讯飞联合团队在核聚变领域取得的突破，展示了AI在基础科研中的巨大潜力。该团队提出的PaMMA-Net模型，基于EAST全超导托卡马克装置长期放电实验数据训练，在推理速度、演化精度、非线性强耦合适应性方面显著提升，为可控核聚变研究提供了新的解决思路。

这一成果的重要意义在于，它代表了科研范式的根本转变。传统上，化工领域的研究严重依赖于物理模型和实验试错，而AI的引入使得数据驱动的科学研究成为可能。PaMMA-Net模型能够实现95%以上的预测相似度，并在放电的各个阶段表现稳定，这种精度和稳定性是传统方法难以企及的。

工业大模型：从实验室到产业应用

在产业应用层面，云鼎伏羲化工大模型和卡奥斯天智·石油化工大模型的推出，标志着AI技术在化工行业的应用进入规模化落地阶段。

云鼎伏羲化工大模型深度融合了化工工艺机理、专家经验与设备质量数据，真正实现了“懂化工”的智能化。其在榆林能化、鲁南化工等企业的应用成效显著：气化配煤智能优化将煤质检测周期从1-2周缩短至5分钟，吨煤成本降低0.5元；甲醇精馏工艺优化使吨甲醇蒸汽消耗下降3.95%，单厂年创效超300万元。

卡奥斯天智·石油化工大模型则依托工业互联网平台优势，构建了“全产业链、全生态链、全价值链”的赋能体系。该模型融合10TB工业数据集和10万+工业知识库，开发了38个智能体，在汽油调和工艺优化、示功图诊断等场景中发挥重要作用。在陕西延长石油的应用中，实现了生产精度提升，人工、能源成本降低10%，年降本达千万级。

人才培养与科研创新双轮驱动

AI技术在化工行业的深度融合，对人才培养提出了新的要求。华东理工大学等高校和科研机构积极举办“化工+AI”人才培养等研讨会，反映了教育界对这一趋势的积极响应。专家学者们围绕培养体系构建、核心课程建设等议题展开研讨，为培育适应智能时代的复合型人才指明了方向。

在科研创新方面，中国石油大学（北京）周天航团队构建的Cyber Academia-Chemical Engineering系统，代表了AI在化工科研中的前沿探索。这个“赛博学术小镇”实现了多智能体的自主研究和演化，能够自主发现科学问题并设计完整的技术路线，有望挖掘那些被遗忘在角落里的“暗知识”。

产业变革的深远影响

AI对化工行业的影响是全方位、多层次的。在研发端，AI大幅提升了新材料开发和新工艺设计的效率；在生产端，AI优化了工艺流程，降低了能耗物耗；在安全环保端，AI实现了从“人防”到“技防”的转变，显著提升了安全生产水平。

宁德时代的案例尤为典型。作为全球领先的锂电池企业，宁德时代已建立起近万人的硕士博士研发团队，2024年研发经费投入186亿元，其研发规模与哈尔滨工业大学相当。这种企业主导的基础研究创新，打破了传统的“产学研”模式，实现了“从0到1”的原创突破。

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随着AI技术的不断成熟，化工行业将迎来更深刻的变革。银河证券分析指出，AI产业的发展将催生高端化工新材料需求，加速相关材料国产化步伐，同时赋能化工全产业链，提升各环节运行效率。

未来，我们有理由相信，AI技术将继续推动化工行业向高端化、智能化、绿色化方向发展，为中国的能源安全、产业升级和可持续发展提供坚实支撑。在这场变革中，率先与AI深度融合的化工企业将获得先发优势，在产业变革中进一步夯实自身影响力和竞争力。

AI助力中国化工快速发展的时代已经到来，这是一场技术革命，更是一场思想革命，它将重新定义化工行业的未来。