行业动态 - 2024年被称为AI在石化行业寻找落地应用场景的元年，化工园区和企业纷纷开展智能化提升工作[1] - 化工行业对"AI+化工"垂直模型建设和应用兴趣浓厚，但规模化应用尚需时日[1][2] - 石油和化学工业规划院正在积极推进化工园区智慧化运营相关工作[1] 技术应用现状 - AI技术在化工行业应用处于探索和试点阶段，关注智能机器人巡检、机器视觉识别等安全生产应用[2] - 当前主要采用"预训练模型+私有知识库"方式，但输出能力受限[3] - 高质量数据集缺失是制约大模型解决化工行业问题的主要原因[3] - 数据隐私保护是企业主要顾虑，促使私有化部署轻量级大模型技术快速发展[4] 政策支持 - 2024年2月国务院安委会印发方案，明确推进AI等技术与安全生产融合发展[5] - 2025年危险化学品安全监管重点工作包括提升智能化管控水平[8] - 应急管理部2024年指导29个省份打通省部数据交换通道，选树推广13个典型案例[15] 技术挑战 - 高性价比AI大模型应用技术不成熟，企业部署需要持续投入人力物力财力[3] - 生成式AI可能产生模型幻觉，对工艺流程复杂、容错率低的化工行业构成风险[9] - 不同系统建设缺乏统一规划导致数据孤岛和业务功能重叠问题[7] 应用场景 - 重点装置管理：AI可计算安全运行健康指数，实现设备全生命周期管理[12] - 危化品物流仓储：AI实时跟踪市场动向，减少危化品堆积风险[12] - 风险预警检测：AI弱化对数学模型依赖，通过数据分析实现预防性维修[13] - 日常巡检：采用智能穿戴设备或机器人实时采集分析安全数据[13] 示范案例 - 中国石油700亿参数昆仑大模型、中控石化化工大模型、中国海油"海能"AI模型等具有示范效应[12] - 霍尼韦尔利用AI分析能源结构，识别工业运营低效环节[12] - 某公司压气站智能报警处置辅助决策系统形成全流程解决方案[14] 发展建议 - 由易入难，先从解决效率问题着手，采用单模态大模型应用探索[15] - 模块化搭建"AI+化工安全"垂直模型，细化校准各模块输出结果[10] - 领先企业和试点建设的示范效应更易带动行业行动[12]