文章核心观点 - 人工智能正成为驱动全球能源化工行业向绿色化、低碳化、智能化转型的核心驱动力，旨在破解产业发展瓶颈并筑牢产业链供应链安全根基 [1] - 青岛科技大学成立智能化工研究院，致力于推动AI技术与化工学科的深度融合，目标是使产业从“经验驱动”向“数据与模型驱动”转型 [1] - 研究院的发展蓝图是通过“从产业中来，到产业中去”的实践路径，将前沿AI理论转化为实际生产力，旨在成为“AI+化工”领域具有国际影响力的创新策源地 [4][7] 研究院的定位与核心理念 - 研究院确立了“高起点布局、深层次交叉、开放性协作、特色化发展”的核心理念，强调AI技术必须直击化工核心，不能悬浮 [2] - 打破学科壁垒，整合化工、材料、自动化、计算机等学科资源，构建覆盖基础理论、关键技术到工程应用的完整创新链 [2] - 研究方向精准对接山东省“十强”产业与学校优势学科，聚焦四个实处：轻量化随机配置学习理论、AI赋能的复杂工业过程建模及智能控制、化工/橡胶生产过程低碳运行优化、化工安全预警与应急响应 [2] 理论基础与技术突破 - 院长王殿辉创建了深度随机配置网络学习理论，该理论让随机学习变得“轻量”且“可解释”，为资源有限的工厂边缘计算单元中高效运行AI提供了重要支撑 [3] - 2023年首次提出学习模型复杂度概念及相关定理，进一步完善了机器学习理论体系，为复杂工业过程的建模、控制与优化提供更高效可靠的解决方案 [3] - 理论研究强调接地气，兼具前沿性与实用性，旨在快速响应企业需求并提供精准有效的技术支持 [3] 产业应用与实践成果 - 在橡胶工业领域，与赛轮集团合作，通过门尼系数预测及密炼控制优化研究，实现了橡胶密炼工艺从“凭经验”到精准掌控的转变 [4] - 在新能源赛道，为新特能源研发多晶硅还原炉智能优化控制技术，通过构建自适应预测模型，助力降低生产能耗 [4] - 在矿产资源领域，与紫金矿业合作，采用半监督学习算法研发软测量智能系统，解决了工业生产中难以直接测量的关键参数监测难题 [4] 国际协作与未来发展 - 研究院正与俄罗斯斯科尔科沃科学技术研究院（Skoltech）共建“AI for Engineering”国际联合实验室，预计2026年实现正常运行 [5] - 该联合实验室是开放式合作平台，旨在通过高端人才引育、学者互访、联合培养及项目合作等方式汇聚全球智慧，为研究院注入国际化创新活力 [5] - 未来将持续拓展全球顶尖机构战略协作，推进产学研协同与国际化发展，并依托“柔性引智”平台吸引海外高层次专家参与 [6] - 下一步将以国家战略需求为导向，在低比特轻量计算模型、可解释性机器学习等前沿方向持续攻关，深化与行业龙头企业合作，产出原创性成果夯实制造强国根基 [7]