事件概述 - 2026年2月2日，幻量科技（Deepverse）宣布，在七彩化学战略入股的基础上，双方进一步签署协议，共建AI智能化实验室 [4] 合作内容与模式 - 合作双方：七彩化学（国内高性能有机颜料龙头企业）与幻量科技（以材料信息学为背景的AI科技公司） [5] - 合作目标：共建AI智能化实验室，旨在建立一套可长期运行的研发协同机制，而非单点技术攻关 [5] - 合作基础：结合幻量科技在AI算法、高通量计算及材料数据库方面的技术积累，与七彩化学在颜料及新材料领域的产业数据与生产场景 [5] - 合作价值：共同探索AI在效率提升、迭代加速、质量提升、能力共育等方面的系统性价值 [5] - 模式转变：合作有望将传统的“经验试错”研发模式转变为基于数据驱动的“预测-验证”模式 [5] - 预期效果：缩短高壁垒产品研发周期，提升工艺优化的精准度与研发效率 [5] 公司业务与战略 - 七彩化学业务：基于核心工艺生产技术，从高性能有机颜料向高端新材料领域延伸，重点布局MXD6特种尼龙和PPDI型聚氨酯弹性体等化工新材料 [5] - 幻量科技技术：结合人工智能、计算物理、高通量实验等前沿科技，融合跨领域数据进行正向预测与反向设计，加速新材料研发产业落地 [5] 行业政策背景 - 政策密集出台：2025年下半年以来，国家有关部门密集出台政策推动“AI+”落地 [6] - 顶层设计：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》，确立发展蓝图，目标2027年新一代智能终端、智能体等应用普及率超70%，2030年全面赋能 [6] - 具体指南：2025年12月，工信部等八部门发布《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，为石化化工及新材料行业AI赋能提供具体行动指南 [6] - 政策重点：石化领域应通过大模型、数字孪生等技术聚焦“提质增效”，实现从勘探开发到安全生产的自适应优化；新材料领域则强调“研发深度融合”，通过建设大数据中心与行业大模型，提升“成分－结构－性能”的反向设计能力 [6] - 战略意义：智能化转型已成为构建新质生产力、实现高质量发展的基石，而不仅是企业的差异化选择 [7] 行业现状与趋势 - 行业背景：化工行业正处于“稳增长”与“反内卷”的持续推进期，宏观需求疲弱压力依然存在 [8] - 企业需求：在供给侧结构性改革深化阶段，化工企业亟需通过“AI+”落地修炼“内功”，以对冲成本波动并提升经营质量 [8] - 发展路径：通过在产品研发端缩短周期、在生产运营端优化工艺路径来实现降本增效 [8] - 竞争格局：率先完成智能化改造、实现降本增效的企业，有望在行业景气度低迷时保持更强经营韧性，并在未来复苏周期中实现从行业Beta向个体Alpha的跨越 [8]

报告行业投资评级 - 增持（维持）[5] 报告的核心观点 - 国家顶层设计密集出台，推动化工企业“AI+”落地，智能化转型已成为构建新质生产力、实现高质量发展的基石[3] - 在“稳增长”与“反内卷”背景下，化工企业通过“AI+”落地修炼“内功”，有望在行业低迷时保持经营韧性，并实现从行业Beta向个体Alpha的跨越[4] - 七彩化学与幻量科技共建AI智能化实验室，旨在建立长期研发协同机制，将传统“经验试错”模式转变为数据驱动的“预测-验证”模式，以缩短高壁垒产品研发周期并提升效率[1][2] 根据相关目录分别进行总结 事件与合作分析 - 2月2日，七彩化学与幻量科技签署协议，共建AI智能化实验室[1] - 合作旨在建立一套可长期运行的研发协同机制，而非单点技术攻关[2] - 合作结合幻量科技的AI算法、高通量计算及材料数据库技术，与七彩化学的产业数据与生产场景，共同探索AI在效率提升、迭代加速、质量提升、能力共育等方面的系统性价值[2] 行业政策背景 - 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》，确立2027年新一代智能终端、智能体等应用普及率超70%及2030年全面赋能的发展蓝图[3] - 2025年12月，工信部等八部门发布《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，为石化化工及新材料行业人工智能赋能提供具体行动指南[3] - 政策要求石化领域通过大模型、数字孪生等技术聚焦“提质增效”，新材料领域则强调“研发深度融合”，提升“成分－结构－性能”的反向设计能力[3] 行业现状与“AI+”意义 - 当前化工行业处于“稳增长”与“反内卷”持续推进期，宏观需求疲弱压力依然存在[4] - 在供给侧结构性改革深化阶段，化工企业亟需通过“AI+”在产品研发端缩短周期、在生产运营端优化工艺路径，以对冲成本波动并提升经营质量[4] - 率先完成智能化改造、实现降本增效的企业，将在行业景气度低迷时保持更强经营韧性，并在未来复苏周期中获取个体Alpha[4] 投资建议主线 - 关注龙头企业“数据制胜”：化工行业龙头企业积累海量生产及工艺数据，通过“AI+”落地能更快实现全链条降本增效，建议关注中国石油、中国石化、中国海油、万华化学、华鲁恒升、扬农化工等龙头白马[5] - 关注AI赋能研发革新：建议关注已有AI领域相关投资的七彩化学，同时关注AI对于半导体材料、OLED材料等新材料领域和农药、颜料等精细化工品领域企业的持续赋能[5]