行业现状与变革驱动力 - 2024年中国石油化工行业规模以上企业数量突破3.2万家，年营业收入跨入16万亿元大关，但全行业利润总额为7897.1亿元，同比下降8.8% [1] - 行业正站在产业变革转型的历史交汇点，发展之问呼唤深刻的产业变革，其核心引擎是化工科技的数字化和智能化 [1] - AI技术正在为化工行业的研发、生产、运维范式带来革新，加速化工产业链整体的价值重构 [1] AI驱动科研范式革新 - AI赋能可大幅缩短行业创新周期，例如中国石油发布的昆仑橡胶大模型融合实验工艺、仿真模拟和海量文献数据，实现了可自我迭代优化的橡胶设计工作流 [2] - 该大模型能够根据橡胶组分和特定性能要求进行精准的分子结构设计和配方性能预测，帮助科研人员提升研发效率，降低试错成本 [2] - 下一代工业AI被期许为兼备生成式语言能力和机理推演能力的“超级博士生”，可通过强化学习实现模型自我进化调优，并通过隐性知识挖掘使应用结果更精确 [2] AI重构生产模式 - AI等数智化技术通过数据驱动和智能算法，实现化工厂生产模式从传统经验导向到精准优化的范式变革 [3] - 云天化集团与华为合作的煤气化RTO优化项目利用AI预测大模型进行配煤优化，带来经济效益超千万元，每年还可减少二氧化碳排放2万多吨 [3] - AI应用使生产管理重点从“管人”转变为“管数据”，企业计划将RTO优化经验在集团其他装置上复制，并向合成尿素、磷肥制造等环节扩展 [3] AI赋能运维管理与前沿理念 - 化工企业在设备运维管理领域面临缺少趋势异常预警、复杂故障分析手段和检修策略辅助工具三大挑战 [4] - 华为联合行业伙伴基于预测大模型构建端到端解决方案，可提前两周到两个月预测设备故障 [4] - 提出“人工自愈”前沿理念，AI不仅模仿意识思维，未来还可模仿无意识思维的自愈机制，实现智能溯源诊断和实时精准自愈调控，迈向本质安全化和无人化 [4] 行业前景与价值创造 - 预计到2030年，AI技术将为全球化工行业创造超过4000亿美元的价值 [5] - 由数字智能引领的产业变革将提升25%至40%的运营效率，并系统性地重塑从实验室研发到工厂生产的每一个环节 [5]