深度丨数字化浪潮下的化工产业新图景

4月29日召开的数字化转型论坛围绕“数字化虚拟工厂”“工业互联网”“人工智能与数据驱动”等核心议题展开深度探讨。会议不仅总结了“十四五”期间石化行业数字化转型的成果，更聚焦“十五五”规划方向，为行业迈向智能化、绿色化、协同化提供了战略蓝图。

*本文刊登于《中国石油和化工》杂志5月刊*

从试点示范到深度融合

据中国石油和化学工业联合会智能制造工作委员会常务副秘书长李海洋介绍，从“十三五”到“十四五”期间，全国共有71家化工企业入选国家智能制造试点示范，覆盖炼化、煤化工、新材料等领域。山东、江苏、浙江等化工大省成为转型先锋，44家智慧化工园区通过验收，形成“园区级”智能化管理标杆。试点企业数据显示，企业成本平均降低22%，生产效率提升31%，产品不良率下降61%，能源利用率提高14%。

同时，李海洋指出，“十四五”期间，相关标准也不断完善，《石化化工行业智能制造标准建设指南》《工业互联网融合发展指南》等文件相继发布，推动数据从“孤岛”向“资产”转变。技术供应商生态初具规模。例如，中控技术、石化盈科、昆仑数智等本土服务商快速崛起，形成覆盖硬件、软件、平台的全链条服务能力。华为、科大讯飞等科技巨头通过合作开发行业大模型，加速AI技术与化工场景的深度融合。

核心技术驱动创新突破

在论坛上，中科院大连化物所研究员叶茂分享了团队在数字化虚拟工厂设计与运营方面的研究成果。其团队致力于构建从实验室小试到数字化虚拟工厂再到新工厂的创新模式，借助大模型、智能体等先进技术，在化工知识底座、高质量数据生成、大模型构建、智能体开发以及虚拟工厂设计等多个关键环节深入探索。

叶茂团队在数据生成方面，针对化工新技术开发过程中数据缺失的问题，计划搭建数据生成平台，运用理论模拟、自动评价等多种方法，按照需求自动生成数据，以此填补数据空白，为化工研发提供有力支持。在大模型构建时，充分考虑化工复杂系统的特点，精心设计数据结构，使模型在不同应用场景下能精准调用数据，实现与专业模型的有机结合。此外，他们还积极开发化工智能技术，通过建立本地化的知识库和数据库，实现知识和数据的分级利用，有效解决企业核心数据的安全问题。在虚拟工厂设计环节，叶茂团队借助智能虚拟工程师，从反应动力学流程开发入手，逐步完成压力PSP生成、三维布置等工作，构建出可虚拟运行的工厂模型，为化工生产过程的优化提供了高效的试验平台。不仅如此，该团队在大模型应用上成果斐然，已开发出催化反应工艺开发、工厂优化等多个应用平台，并在榆林建立了机器人实验室，通过机器人高通量实验获取动力学数据，极大地推动了工艺开发的进程。

苏州沃时数字科技有限公司创始人、CEO曾琢展示了公司在AI加机器人赋能化工工艺开发方面的创新实践。其公司自主研发了包含算法、图神经网络模型、自动化设备等在内的一系列核心技术，并构建了AI平台和自动化平台，为化工企业提供从数据库交付、AI设计到自动化硬件落地的一站式服务。

沃时数字科技的数据库汇集了国内规模庞大的高质量结构化化学数据，涵盖文献专利、商业结构等多个领域，能够实现结构化数据交付和模型训练的定制化服务，为AI模型提供了坚实的数据基础。在AI平台上，公司开发了从物质信息查询到合成工艺数据推荐的全流程应用，能够帮助企业快速设计合成路线、预测反应条件，大幅提升实验效率。

在硬件设备方面，公司拥有自动化高通量合成、百毫升级别腐蚀反应、吨级别工业放大等多种先进设备，实验过程可实时记录并自动录入电子信息记录本，实现了实验操作的自动化和智能化。通过与众多化工企业的合作，沃时数字科技在提升实验成功率、增加人均反应数、缩短复杂路线调整时间等方面成效显著，为化工工艺开发带来了全新的模式和效率提升。

新型数字基建提升全要素生产率

中国信通院泰尔英福公司常务副总经理曾西平表示，石油化工行业作为国民经济支柱产业，具有产品种类多、工艺流程长、物料属性复杂、工况严苛等特征，当前面临技术迭代加速与资源环境约束趋紧的双重挑战。需在现有数字化基础设施的基础上，将数字化转型升级与数据服务作为现阶段的核心，进一步加速人工智能、大数据、移动互联网等技术融合应用，筑牢安全底线、提升全要素生产率、增强竞争优势。以工业互联网标识解析体系和“星火·链网”区块链为核心的数字基础设施建设已初步形成规模，正加速推进应用落地。新型基础设施将为石化行业的数字化、绿色化转型提供有力支撑，助力行业构建覆盖全产业链的数字化能力体系，通过标识体系“贯通”石化产业生产、储运、消费全链条。

企业实践提升运营水平

昆仑数智科技有限公司高级工程师郝玉良分享了中国石油在数字化转型方面的落地实践经验。中国石油制定了“数字中国石油”战略，计划到2030年基本建成数字中国石油。昆仑数智作为集团内部数字化转型的主要承担者，在智能工厂建设、数字化转型、企业优化等多个领域开展了深入实践。

郝玉良指出，在智能工厂建设方面，昆仑数智打造的广东石化智能工厂成效显著，通过建立以中石油共享云的工业互联网平台为支撑，技术中台、数据中台、业务中台协同的架构，实现了生产运营的智能化管理，并通过了智能制造程度4级评估，成为行业内的标杆。在数字化转型过程中，昆仑数智注重挖掘历史数据和在线数据的价值，提出了44个智能链的数字化转型方法论，并开发了企业综合数据库和国产化的ABS系统等产品，有效解决了数据孤岛问题，提升了数据管理和应用水平。

在企业优化方面，昆仑数智针对在线数据和机理模型结合中出现的问题，研发了机理和数据融合的模型，应用于全厂加工方案优化、装置级优化、设备级优化等多个层面，实现了降本增效和安全运营。同时，公司积极探索大模型在石化行业的应用，将其与工艺模型、优化模型相结合，开展工艺能源网络优化、装置结焦和燃烧状态预测预警等工作，并取得了良好的效果。

石化盈科信息技术有限公司售前方案中心副主任高瑞深入分析了领航级炼化智能工厂构建的底层逻辑与实践。他指出，智能工厂建设的核心在于解决企业盈利、人员劳效提升以及安全环保保障这三个关键问题。智能工厂的构建通常采用分层式架构，从企业实体物流、感知控制、智能制造到工厂运营，每个层面都至关重要。

以天津南港智能工厂建设为例，石化盈科从工厂设计阶段就融入智能化基因，与企业各专业协同合作，解决了智能化与土建、电信、自控工艺等专业的融合问题，以及新厂与老厂融合的难题。在建设过程中，注重硬件的独立业务操作能力和智能化考核的点状突破，实现了预测预警和业务闭环，为企业的卓越运营提供了有力支持。

人工智能深化与生态协同

在未来，随着人工智能、工业互联网、大数据等技术的持续创新与深度应用，石化行业的数字化转型将不断加速。

郝玉良表示“十五五”期间行业应着力夯实数据基础，加强数据治理以获取更多现场数据；保障数据安全，探索核心数据空间建设；推动数据与三维模型融合，实现全流程优化和预测预警；加强人机协同，打造高价值数字员工。

山东东明石化集团数智中心总经理李栋表示，企业未来将围绕生态、创新、自动化三个关键词发展，构建石油化工上下游协同生态，加强研发创新，提升企业智能化水平。同时，民企需加快数据资产入表，探索数据价值变现路径。

从虚拟工厂的仿真推演，到工业互联网的全局联通，化工行业的数字化转型已进入深水区。正如论坛主持人中国石油和化学工业联合会副秘书长薛学通所言：“谁能在人工智能领域抢占先机，谁就能掌握未来发展的主导权。”