行业数字化转型核心观点 - 人工智能技术正从单点工具应用走向平台化赋能，进入工业赋能新阶段 [1] - 石化行业需以数据资源为核心，以场景需求为导向进行系统性构建 [1] - 行业转型的重要目标是提升本质安全水平与实现过程优化 [1][2] 数据体系建设与生态构建 - 需重构面向行业场景的数据体系，让数据“可用、可管、可信” [1] - 需构建驱动智能模型演进的高价值数据集，让数据“可用、可训练、可驱动模型进步” [1] - 需构建价值共创的行业数据生态，让数据“可流动、释放行业价值” [1] - 应以数据流为载体，以人流、物流、价值流为主线推进转型 [1] 安全生产智能化 - 当前石化行业安全生产形势仍处于平台期，需通过多措并举实现本质安全 [1] - 需通过“危险区域少人化，繁琐操作减人化，巡检设备无人化”原则提升安全水平 [1] - AI视觉巡检等技术已实现替代人工，在大幅降低工作负荷的同时提高安全可靠性 [2] - 国家流程制造智能调控技术创新中心发布《SRA过程综合风险分析软件》，可对罐区复杂风险进行系统性、精准化评估，已在孚宝上海港务有限公司、中石化镇海炼化分公司应用 [2] 过程优化与技术支持 - 基于数据驱动构建的高精度代理模型，可为复杂化工过程优化提供新路径 [2] - 通过“概念创新—自主突破—技术应用—平台整合”的工业操作系统发展路径，能为行业转型提供底层支持，加速向智能制造转型升级 [2]