化工行业的AI变革浪潮
化工行业作为全球经济的支柱产业，长期以来一直面临着高能耗、高排放与复杂流程管理的挑战。据国际能源署（IEA）的数据显示，工业领域贡献了全球约25%的能源相关二氧化碳排放，而化工生产在其中占据了重要份额。在“双碳”目标与数字化转型的双重驱动下，人工智能（AI）浪潮正以前所未有的速度向纵深演进，深刻改变众多行业。
但转型之路仍面临显著瓶颈：数据孤岛导致信息无法互通共享，使得AI难以获取完整、有效的数据进行分析和决策。比如当前化工行业仍在大量采用Hart协议仪表，该类仪表多为模拟信号叠加数字信号的传输模式，所能应用的数据非常有限，数据传输带宽仅约1.2KB；复杂的生产环境带来安全风险，对AI系统的稳定性和可靠性构成威胁；而部门间、系统间的协同困境，则阻碍了AI技术与化工生产流程的深度融合。这些问题本质上都指向同一关键——数据的有效流通与技术流程的协同整合，揭示了AI赋能化工领域需以数据为根基、以技术与流程协同为突破的必然路径。
据全球技术专业服务公司Sikich在2023年第三季度对100多名制造业和分销业高管的调查显示，只有14%的企业目前在工厂车间部署了AI，仅有19%的企业有在工厂车间使用AI的计划。这表明，AI在化工行业的应用发展空间巨大。
AI破解化工困局的核心，在于深度挖掘数据价值。数据是AI算法与决策的基石，其完整性、准确性与可操作性决定了AI技术在化工领域的应用效果，而这一切依赖于高效通信技术的有力支撑。
ABB依托深厚的行业know-how和工业自动化的专业积累，正通过技术创新与生态合作，推动化工行业从“经验驱动”向“数据智能驱动”转变，重塑研发、生产、管理的全链条价值。
AI驱动新型范式构建：从数据基础、数据贯通到数据智能
所有工业流程的核心，都在于追求更精准的控制水平。如今，这一追求在自动化领域不断提升的计算能力和数字化驱动下得以深化。以化工行业为例，传统运营模式在能耗、安全、效率等方面面临迫切的转型需求，寻求以技术创新驱动高质量发展的新路径成为必然选择，自动化和数字化发展因此备受关注，智能决策自主化工厂成为行业追求的目标。AI的蓬勃发展及政策的导向性要求，为化工行业新型运营模式的实现提供了强大助力，重塑了生产和管理范式。这种新型运营模式以运营技术（OT）、信息技术（IT）、工程技术（ET）的深度融合为基础，推动工厂从运营自动化向自主化跃升。
首先，全链路数据收集是搭建智能化运营体系的重要基座。企业需推进人、场、物的软硬件智能升级，比如在人员工作设备上配备先进的数据采集终端，在经营场所内部署智能传感器，对货物及物料添加智能标签等；从而可以全面整合来自人、场、物等多源数据，如员工的操作行为数据、消费者在场所内的行动轨迹与交互数据、物品的流转与状态数据等。之后，要打通数据完整上报链路，借助高效的网络传输协议及可靠的中间件，确保数据能高效、准确地汇聚到数据仓库进行存储。这一举措为后续实现智能化运营所需的实时准实时的分析、告警、预测，以及批量计算等奠定坚实基础。
数据的智能化处理是激活数据价值的钥匙。在数据平台中，利用大数据分析、机器学习等技术，对数据进行深度挖掘和分析，发现数据中的潜在规律和价值，为企业的决策提供支持。例如，在生产过程中，通过对设备运行数据的分析，可以预测设备的故障发生时间，提前进行维护和保养，避免设备故障对生产造成的影响；通过对生产过程数据的分析，可以优化生产工艺参数，提高生产效率和产品质量；通过对质量检测数据的分析，可以及时发现产品质量问题，并采取相应的措施进行处理，保证产品质量符合标准要求。
AI技术虽然具备强大的数据处理和分析能力，目前大模型技术也已经展现出强大的决策能力，但是仍然有很多基础设施没有完全实现实时数据监测与控制，规章制度还有优化空间，以及存在配套不完善等问题。因此，目前阶段人机协同仍是实现工厂升级最为恰当的解决方案。人与AI的协同工作，发挥各自的优势，实现生产效率和质量的最大化。例如，在研发环节，研发人员可以利用AI技术对大量的实验数据进行分析和挖掘，发现新的研发方向和思路。同时，研发人员可以根据自己的专业知识和经验，对AI技术提供的研发建议进行评估和优化，确保研发方向的正确性和可行性。在生产环节，操作人员可以利用AI技术提供的实时监控和预警信息，及时发现生产过程中的问题，并采取相应的措施进行处理。同时，操作人员可以根据自己的经验和技能，对AI技术提供的生产优化方案进行调整和完善，确保生产过程的稳定性和高效性。
自主化决策体系是未来智能决策自主化工厂的核心支柱。构建这一体系，需实现数据支撑、人工智能与配套设施的协同演进，确保大模型运行所需的关键要素全面就绪。通过将人类的丰富经验深度融入机器学习流程，可充分释放大模型的技术潜能，依托AI技术构建的自主化决策体系，实现高度智能化的决策能力。例如在生产场景中，当设备出现故障时，自主化决策体系可以根据设备的运行状态和故障信息，自动调整生产计划，安排维修人员进行维修，确保生产的连续性和稳定性。在供应链管理中，自主化决策体系可以根据市场需求、库存水平、供应商信息等因素，自动调整采购计划和生产计划，优化供应链流程，降低库存成本，提高供应链的响应速度和灵活性。自主化决策体系的应用，不仅可以提高决策效率和准确性，还可以减少人为因素的干扰，降低决策风险。
在工业智能化转型的浪潮中，OT、IT与ET的融合，已成为解决复杂工业问题的核心路径。通过有机结合机器学习、深度强化学习与工业机理模型，ABB预见行业实践将取得多个关键突破，例如：
预测性自治能力重塑运维模式。基于对设备运行参数与工程设计参数的深度融合分析，AI能够提前洞察设备故障迹象，构建起从风险预警到维护执行的闭环管理体系。实践数据表明，这种智能化运维策略可使非计划停机时间缩短约40%，显著增强生产系统的稳定性与连续性。
动态优化决策实现全局最优解。面对工业流程中多变量耦合的复杂决策场景，AI算法能够实时处理海量数据，平衡产量、质量与能耗等多重目标。尤其在能源管理领域，通过对工业资产与生产过程的协同调控，既能提高能源利用效率，又能助力企业实现减碳目标，推动可持续发展。
碳能协同优化开启绿色制造新范式。依托能效模型与实时能源数据的联动分析，AI可动态优化工艺流程，促使单位产品碳强度降低20%~30%。同时，通过搭建碳足迹实时监控体系，企业能够依据数据洞察制定精准减排策略，加速向低碳运营模式转变，在环保与经济之间寻得新的平衡。
拥抱中国AI时代新机遇
我国将AI定位于引领未来的战略性技术，是新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，也是发展新质生产力的主要阵地。作为全球最早发布AI战略的国家之一，我国近年来密集出台了多项行动方案与激励计划，推动AI多领域跨界融合应用，打造AI产业集群，深入推进产业焕新，加快布局发展AI产业。
强有力的政策指引，加之旺盛的市场需求、丰富的应用场景、日益扩展的算力基础设施，以及不断充实的人才队伍，共同推动我国AI产业大幅迈进。根据赛迪顾问的权威报告，我国AI产业将在未来10~15年取得长足发展，预计到2035年，产业规模将达1.73万亿元，全球占比达到30.6%。
促进AI发展与应用不是一个可选项，而是保持竞争力和推动行业进步的必由之路。ABB采用内生性增长和兼并收购相结合的路径，推进AI技术的创新与落地，构建AI应用生态系统。ABB将与中国及世界各地的客户及合作伙伴更加紧密协作，深耕垂直行业，拓宽应用领域，加速AI成果落地，共同推动产业升级与高质量发展。
共创安全、智能、可持续的化工未来
化工行业的智能化转型，本质是一场“效率与责任并行”的革命。ABB始终坚信，AI不是替代人类的工具，而是延伸人类智慧的伙伴——通过“AI决策+人类oversight”的协同模式，化工企业既能实现成本与排放的“双降”，又能守护生产安全与创新活力。未来，ABB将继续以创新方案为支点，以人才培养为推手，携手产学研力量，助力新质生产力提升，全面推动全球化工产业向“安全、智能、可持续”的未来加速迈进。