国家人工智能+战略顶层设计与目标 - 2025年8月，国务院发布《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，旨在推动人工智能与经济社会各行业广泛深度融合，重塑生产生活范式 [3] - 该文件设定了阶段性目标：到2027年，人工智能与6大重点领域广泛深度融合，新一代智能终端、智能体等应用普及率超70%；到2030年，应用普及率超90%，智能经济成为重要增长极；到2035年，全面步入智能经济和智能社会发展新阶段 [3] - 对于化工行业而言，“人工智能+”已成为构建新质生产力、实现高质量发展的“必修课”，将推动企业由“数字化”迈向“智能化” [3] “人工智能+制造”专项行动的细化目标 - 2025年12月，工信部等八部门联合发布《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，为2027年设定了具体目标 [4] - 目标包括：推动3-5个通用大模型在制造业深度应用，形成行业大模型；推出1000个高水平工业智能体；打造100个工业领域高质量数据集；推广500个典型应用场景 [4] - 目标还包括：培育2-3家具有全球影响力的生态主导型企业及一批专精特新中小企业；选树1000家标杆企业；建成全球领先的开源开放生态 [4] - 《实施意见》为包括石化化工及新材料在内的多个细分行业提供了《人工智能赋能制造业重点行业转型指引》 [4] 人工智能在石化化工行业的赋能重点 - 针对石化化工行业，人工智能赋能的重点在于“提质增效” [5] - 具体路径包括：综合利用大模型、数字孪生技术突破油气勘探开发、化工新材料研发范式；深度融合工艺机理、专家经验、生产数据打造行业大模型 [5] - 应用目标在于实现油田作业区及化工安全生产监测预警、设备预测性维护、工艺流程自适应优化、产品质量预测等 [5] - 需要构建行业高质量数据集、数据资源节点等数据基础设施，以支撑行业大模型和智能体的训练与开发 [5] 人工智能在新材料行业的赋能重点 - 针对新材料行业，人工智能赋能的重点在于“研发深度融合” [6] - 具体措施包括：建设新材料大数据中心，构建高精度、长序列、多模态的材料行业数据集，提升数据标准化水平 [6] - 发展面向合金、陶瓷、高分子、能源材料的跨尺度计算框架，构建新材料分子设计、合成制备、工艺优化等行业大模型 [6][7] - 目标是提升材料“成分－结构－性能”的反向设计能力，并建设大模型预测结果评估体系以增强预测准确性 [7] - 同时提升材料科学研究人机协作能力，以及新材料的自动化实验和制备能力 [7]