人工智能（AI）技術(shù)已成為工業(yè)領(lǐng)域提升效率、質(zhì)量及核心競爭力的重要力量。在日前舉行的2025全國石油化工自動(dòng)化智能化與設(shè)備改造大會(huì)上，專家指出，為應(yīng)對(duì)外部環(huán)境的變化，石化行業(yè)亟須以AI為核心驅(qū)動(dòng)力，向數(shù)字化、網(wǎng)格化、智能化的新一代智能制造躍遷。要實(shí)現(xiàn)這一躍遷，不僅需要技術(shù)升級(jí)，更需要商業(yè)模式的重構(gòu)。

石化盈科信息技術(shù)有限責(zé)任公司高級(jí)專家劉暄強(qiáng)調(diào)，面對(duì)世界百年未有之大變局加速演進(jìn)，競爭國對(duì)我國先進(jìn)制造業(yè)的打壓不斷升級(jí)，我國能源化工行業(yè)亟須通過數(shù)智化轉(zhuǎn)型突破行業(yè)瓶頸，在安全可信的前提下，推動(dòng)行業(yè)實(shí)現(xiàn)“彎道超車”。

“制造業(yè)創(chuàng)新包括四種內(nèi)涵，即產(chǎn)品創(chuàng)新、技術(shù)創(chuàng)新、模式創(chuàng)新、集成創(chuàng)新?！眲㈥驯硎荆瑪?shù)字化轉(zhuǎn)型是新型工業(yè)化的重要特征，需以AI為核心驅(qū)動(dòng)力，深度融合先進(jìn)制造技術(shù)，實(shí)現(xiàn)制造業(yè)從“數(shù)字化制造”向集成了數(shù)字化、網(wǎng)格化、智能化的“新一代智能制造”范式躍遷。

數(shù)字化技術(shù)將如何提升行業(yè)發(fā)展前景？中控技術(shù)股份有限公司咨詢中心總經(jīng)理趙路軍認(rèn)為，目前，對(duì)于石油化工企業(yè)來說，數(shù)字化轉(zhuǎn)型最本質(zhì)的場景在于兩點(diǎn)，一是通過自動(dòng)化、無人化運(yùn)行，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)的“安穩(wěn)長滿優(yōu)”和提效降本；二是企業(yè)運(yùn)營的無人化，針對(duì)外部市場的變動(dòng)情況作出判斷，包括生產(chǎn)、庫存、物流等全流程的監(jiān)控和維護(hù)。在這兩方面，AI都將帶來巨大變革。

然而，AI技術(shù)在石化行業(yè)落地并非易事。劉暄指出，難點(diǎn)有四。其一是數(shù)據(jù)樣本量少，行業(yè)追求“安穩(wěn)長滿優(yōu)”，訓(xùn)練樣本少，且數(shù)據(jù)種類復(fù)雜，數(shù)據(jù)標(biāo)注需要行業(yè)專家；其二是技術(shù)門檻高，需解決單線數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)可解釋性差問題，同時(shí)，模型泛化能力低，部署時(shí)需兼顧輕量化與實(shí)時(shí)性；其三是可復(fù)制性低，石化行業(yè)業(yè)務(wù)場景復(fù)雜，專業(yè)性強(qiáng)，解決方案復(fù)用難度很高，模型的性能和穩(wěn)定性需要評(píng)估，還需要持續(xù)監(jiān)控和更新；其四是業(yè)務(wù)和人工智能技術(shù)結(jié)合的復(fù)合型人才緊缺，現(xiàn)有市場需求的跨界人才供需比低于0.4，且人才培養(yǎng)周期較長。

劉暄重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)了AI技術(shù)在行業(yè)具體場景中的適配性問題。與商業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等消費(fèi)領(lǐng)域的技術(shù)相比，石化行業(yè)需要能夠感知紅外、雙光、投影光譜、隧道掃描的專業(yè)傳感器，而商業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域多依賴通用設(shè)備；石化行業(yè)機(jī)器人須具備開閥、搶修、拆爆等高精度操作能力，靈活度與扭矩等也需適配重工業(yè)場景，而商業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的機(jī)器人多執(zhí)行送餐、接待等動(dòng)作。

對(duì)此，劉暄提出大模型與小模型結(jié)合的解決方案：小模型負(fù)責(zé)感知與執(zhí)行，大模型聚焦理解與復(fù)雜場景優(yōu)化?！按竽Ｐ屠斫饽芰?qiáng)，但占用資源高、難以實(shí)時(shí)應(yīng)用；小模型訓(xùn)練部署簡單、計(jì)算快，但泛化能力弱?！眲㈥颜f，“應(yīng)當(dāng)綜合研判大模型及傳統(tǒng)小模型在行業(yè)中的適用性，探索大小模型聯(lián)動(dòng)的方式，發(fā)揮大小模型不同的能力特長。”

趙路軍則認(rèn)為，要激發(fā)AI+數(shù)據(jù)的驅(qū)動(dòng)力，需要在技術(shù)和模式兩方面進(jìn)行創(chuàng)新。

技術(shù)創(chuàng)新方面，中控技術(shù)已構(gòu)建涵蓋“AI驅(qū)動(dòng)的催化劑核心工藝研發(fā)技術(shù)”“智能操控決策支持技術(shù)”“工業(yè)AI預(yù)測(cè)性維護(hù)技術(shù)”等15項(xiàng)前沿技術(shù)矩陣，并發(fā)布了全球首款工業(yè)時(shí)間序列大模型（TPT），定位為“工業(yè)AI的智能引擎”，覆蓋運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)、設(shè)備健康預(yù)測(cè)、工藝異常處置等全流程場景，顯著提升了化工、石化、火電等行業(yè)的智能化水平。

“通過人工智能技術(shù)的場景化應(yīng)用，可以實(shí)現(xiàn)全廠智能調(diào)度，綜合經(jīng)濟(jì)效益最大化。經(jīng)測(cè)算，TPT可以降低客戶軟件投資50％~80％，減少人力30％~50％，提高收益1％~3％?！壁w路軍舉例說，通過應(yīng)用TPT時(shí)間序列大模型，氯堿裝置的廢液處理效率提升了6倍以上，突破了行業(yè)數(shù)十年的瓶頸；單噸純堿電耗降低40千瓦時(shí)，年節(jié)電650萬千瓦時(shí)，實(shí)現(xiàn)低碳生產(chǎn)；首次實(shí)現(xiàn)電解過程機(jī)理建模與閉環(huán)控制，充分驗(yàn)證TPT在復(fù)雜工藝上應(yīng)用的普適性。

在此基礎(chǔ)上，中控技術(shù)進(jìn)一步提出“1+2+N”企業(yè)智能運(yùn)行新架構(gòu)，以supOS工廠操作系統(tǒng)為統(tǒng)一底座，整合TPT和超圖大模型（HGT），構(gòu)建“數(shù)據(jù)資源—Agent能力平臺(tái)—應(yīng)用場景”閉環(huán)，覆蓋研發(fā)、生產(chǎn)、供應(yīng)鏈管理、銷售與服務(wù)等全鏈條。其中，HGT通過“運(yùn)營效率指數(shù)提升、用戶體驗(yàn)顯著提升”重構(gòu)企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型路徑，Agent能力平臺(tái)可聯(lián)動(dòng)研發(fā)、生產(chǎn)、銷售等智能體，實(shí)現(xiàn)“決策效率低、運(yùn)營成本高”等痛點(diǎn)的系統(tǒng)性解決。

而在商業(yè)模式方面，中控技術(shù)創(chuàng)新了“PlantMembership會(huì)員訂閱制”“PlantMart線上商城”“PlantMate線下5S店”等形式，降低了企業(yè)使用門檻，推動(dòng)工業(yè)AI服務(wù)的生態(tài)化落地。趙路軍指出：“企業(yè)其實(shí)也不愿意買設(shè)備，軟件看不見摸不著沒關(guān)系，要用的時(shí)候訂閱一下，不用的時(shí)候你可以不付費(fèi)。”

專家認(rèn)為，工業(yè)AI正推動(dòng)制造業(yè)從“工具革命”邁向“認(rèn)知革命”。

“從‘人類完成絕大部分工作’的Embedding模式，到‘AI完成絕大部分工作’的Agents模式，AI正在改變?nèi)说墓ぷ髂Ｊ?，解放人的腦力和體力勞動(dòng)，釋放未來競爭力?！壁w路軍談道，過去的幾十年中，行業(yè)已經(jīng)積累了大量的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，未來將大踏步邁入高質(zhì)量創(chuàng)新發(fā)展階段，利用新技術(shù)推動(dòng)傳統(tǒng)制造業(yè)真正實(shí)現(xiàn)改造升級(jí)、提升核心競爭力。