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　　中國化工企業管理協會理事、數字化轉型工作委員會秘書長藍照斌告訴記者，當前，人工智能在化工行業的應用已從初步探索逐步走向規模化落地。在研發領域，AI技術通過分子模擬和高通量計算，顯著縮短了新材料的研發周期；在生產環節，智能優化控制系統(如APC)和數字孿生技術逐步普及，有效提升了生產效率和能源利用率；在安全環保方面，AI驅動的智能監控和風險預警系統已成為行業標配，大幅降低了事故發生率。然而，行業整體仍面臨數據孤島、算力不足、復合型人才短缺等挑戰，亟須通過政策引導和技術協同實現突破。

　　工信部賽迪研究院研究員馮相昭表示，化工領域“人工智能+”推進相對緩慢，其原因首先是行業特殊性帶來的技術適配難。一是化工行業對工藝控制的穩定性和安全性要求極高，傳統AI模型難以滿足復雜化學反應過程的精準預測需求。二是數據異構性強，化工企業的DCS(分布式控制系統)、MES(制造執行系統)等不同系統間數據孤島現象普遍存在。三是機理模型與數據模型之間的沖突尚未形成優化解決方案。其次，行業在組織與認知層面也存在一些障礙，主要表現在決策層風險偏好保守，復合型人才短缺。第三是基礎設施供給不足與安全環保約束。在基礎設施供給方面，化工企業或園區普遍存在邊緣計算能力薄弱的問題。此外，安全合規壓力大也是一大掣肘。

　　對此，專家給出了化工行業與“人工智能+”深度適配路徑。

　　馮相昭認為，一要加快構建多元適配技術體系。包括實現機理驅動與數據驅動融合、分級部署AI應用和建構安全可信AI框架。二是探索實施“三步走”戰略。如示范引領階段，實施“小步快跑”策略，分階段推進，如首期聚焦供應鏈協同和數據平臺。在系統集成階段，整合ERP/MES/SCADA等系統，構建工業互聯網平臺，實現數據有機貫通，開發行業APP。在生態構建階段，聯合高校院所攻關行業關鍵技術，建立“AI+化工”創新中心，制定化工行業AI應用成熟度評估標準等，逐步實現從自動化到智能化再到智慧化的跨越式發展，真正讓化工企業感受到AI帶來的高效率、加速度。

　　藍照斌說，結合《意見》指引與化工行業痛點，建議重點聚焦“AI+研發”“AI+生產”“AI+安全環保”“AI+供應鏈”“AI+服務”五大應用場景。同時建立四位一體的支撐體系，實現技術筑基、人才保障、生態協同和制度護航，形成政府引導、企業主導、科研支撐和平臺服務的行業AI發展新格局。

　　河南心連心集團有關負責人表示，為加快智能化轉型，公司將從以下方面發力。一是將“人工智能+制造”應用于工業生產過程。把人工智能與工業互聯網深度融合，通過使用大數據智能、混合增強智能、群體智能、自主智能等新一代人工智能技術，推進工業全要素智能化發展。二是通過人工智能來保障安全生產，應用例如“環境風險識別”“機器人巡檢”“數字孿生工廠”等智能場景，加快實現從“被動響應”到“主動預警”。