以大模型为代表的人工智能技术正在引领新一轮科技革命和产业变革，不断催生各种新模式、新业态，为经济发展注入全新动力。化工行业是国民经济的基础性产业，关乎产业高质量发展、绿色低碳发展、民生福祉改善。加快推动大模型与化工行业融合发展，深度赋能研发设计、生产制造、运维服务等环节，对化工行业发展新质生产力、助力制造强国建设具有重要意义。

人工智能大模型成为化工行业转型升级驱动力

　　1.人工智能大模型将为各行业带来深刻变革

　　当前，人工智能大模型正在深刻改变人们的生产生活方式，为千行百业带来颠覆性变革。我们要深入把握新一代人工智能发展的特点，加强人工智能和产业发展融合，为高质量发展提供新动能。我国人工智能产业发展取得积极成效，基础设施不断夯实，核心技术加速突破，融合应用持续推进。截至2025年3月31日，共有346款生成式人工智能服务在国家网信办完成备案，在金融、医疗、教育等领域加速应用落地。随着大模型从比拼参数规模、测试排名的“上半场”，走向大规模应用的“下半场”，能否充分利用我国工业体系全、品种多、规模大的优势，在工业领域快速实现规模化应用，将成为我国抢抓人工智能发展机遇、赢得全球竞争主动权的重要战略抓手。

　　2.化工行业转型升级需求强烈，应用前景广阔

　　化工行业具有经济总量大、产业链条长、产品种类多、关联覆盖广的特点。随着全球市场对环保、安全和高效生产的要求日益增加，化工企业面临着巨大的压力，传统的生产模式已难以满足市场高质量、低成本和可持续发展的要求，转型升级需求强烈。

　　复杂机理难以通过传统方式建模：化工生产涉及复杂的物理和化学机理，如热力学、化学反应动力学和流体力学等。这些反应通常表现出高度的非线性和相互依赖性，传统的数学模型或经验公式难以准确表示反应之间的复杂关系。

　　生产过程难以被精确控制：化工生产过程存在不确定性，极易被温度、压力、浓度或组分比例等的微小波动影响，进而影响产品质量。化工生产需要保持连续不间断，并且原材料和反应条件在频繁变化，对生产过程进行自动化实时精确控制难度较大。

　　新材料和新工艺开发效率低：新材料或新工艺的研发需要进行大量实验，以验证方案可行性和产品性能。例如新材料研发过程中，可能需要合成数千种候选材料，然后对每种材料进行实验测试，极为耗费人力物力资源，研发周期长、成本高。

　　危险区域人工巡检安全风险大：化工生产区域易燃易爆物质多，人工巡检易因静电、误操作等触发安全生产事故。部分区域可能存在有毒物质暴露风险，泄漏的化学品或导致急性中毒或慢性健康损害。对于狭小区域或超大面积区域，人工巡检难度较大。

　　因此，化工行业亟需通过人工智能大模型实现研发、生产、运维、管理等环节的智能化升级，提高生产效率，降低运营成本，管控安全风险，提升产品质量和市场竞争力。

人工智能大模型在化工行业应用面临挑战

　　1.数据利用难度高

　　数据是化工行业应用大模型的首要卡点。化工行业大模型需要的数据包括化工基础知识等学科通识数据，基础设施、设备等企业基础数据，设计方案、设备运行、维修记录等生产数据，以及企业经营管理数据等。化工企业数字化水平较高，拥有大量各类数据，但出于防止自身工艺泄露的考虑，对数据共享持谨慎态度，不愿将数据交给大模型企业进行外部训练，同时又不具备独立处理、开发、利用数据的能力，导致大模型缺乏具体生产场景的数据进行训练调优。此外，由于企业不同设备间数据标准、传输协议、数据质量不统一，多源异构数据难以融合，进一步加大了数据利用难度。

　　2.需求复杂且分散

　　化工行业不同细分领域和场景的智能化基础和转型升级需求各不相同，且不同企业拥有不同工艺、设备和生产条件，都有其独特的生产流程和工艺特点，难以用一个大模型满足各类需求，大量的定制化开发与应用适配工作难度大且费时费力。各环节之间往往存在复杂的关联性，不同操作相互影响，任何变化都可能引发连锁反应，随流程传导至整体系统，影响其他阶段。实现生产过程的整体优化需要同时考虑多个阶段之间的相互依赖性以及整体生产效率的最大化，协同优化难度较高，难以建立准确性高、适用范围广、可解释性强的模型。

　　3.缺少复合型人才

　　人工智能大模型人才需要掌握模型设计和调优、数据清洗与标注、算力部署与分布式调用等关键技术，对技术要求较高，人才大多专精于人工智能领域。通过人工智能赋能化工行业，除人工智能技能外，还需要掌握化工行业知识并深入理解生产流程，目前具备这种交叉学科知识的人才极为稀缺，大模型在应用落地时遭遇人才瓶颈。同时，化工行业人才整体薪资待遇低于人工智能行业，化工企业前期不够重视相关人才引进培养，并且难以负担高端人才的薪酬和福利待遇，导致能将大模型在化工行业核心场景落地的有关人才极度缺乏。

　　4.对新技术较谨慎

　　化工行业具有极为严苛的安全风险控制要求，由于涉及高温高压、有毒有害物质处理等问题，一旦出现故障，轻则导致生产无法正常进行，重则引发严重安全事故，造成环境污染和人员伤亡。因此，化工行业对人工智能模型的鲁棒性、准确性、泛化性、可解释性要求极高，企业更倾向于选择极为成熟的技术，或者仅将大模型的输出作为参考，不直接进行控制。大模型由于建立在概率输出的底层架构上，存在一定“幻觉”问题，无法保证数据结果持续可靠，如果大模型做出错误的预测或决策，可能造成严重后果，这使得企业在考虑引入人工智能技术时存在疑虑。

人工智能大模型在化工行业应用路径

　　1.基本应用模式

　　（1）数据准备

　　化工企业需要整合梳理研发设计方案、生产设备信息、生产工艺、历史生产数据（如温度、压力、流量等传感器时序数据以及设备控制参数）、设备运维记录、安全规程及科研文献等。对异构数据进行处理，实现数据标准化，建立统一的数据标签体系。对涉及安全与隐私的数据（如危化品配方）进行加密处理，确保符合有关法律要求。对多模态数据进行融合，将结构化数据与非结构化数据结合，利用自然语言处理技术解析反应规则，为模型提供全要素输入。

　　（2）算力供给

　　化工行业的算力部署呈现实时性与多元化特征，需分层构建算力支撑体系。云算力方面，依托高性能计算集群，训练千亿参数及更大规模大模型，打造通用基础模型底座。边缘算力方面，在厂区部署边缘服务器，实现对实时性要求较高推理需求的本地计算。端侧算力方面，利用工业终端自身算力或加设智能终端设备，完成实时性要求最高的计算任务。算力协同方面，若任务的算力需求超过本地算力的承载能力，可对数据加密处理后上传至云端执行。对于企业近年来分批部署的异构设备，采用算力融合的方式进行统筹调度，提高资源利用率，为大模型提供算力支撑。

　　（3）模型训练

　　通过多样化的化工行业数据对大模型进行预训练，使大模型具备基本理解和生成能力，能够执行基本任务。使用跨模态对齐技术确保多模态数据在相同的语义空间内保持一致。采用多模态融合方法整合来自不同模态的特征，使模型能够有效处理和输出化工行业多模态数据。利用化工行业核心知识、场景数据、反应机理和安全规定等数据微调大模型，提高大模型的专业能力，使大模型能够解决生产场景下的具体问题。建立持续学习机制，利用在线数据动态更新大模型，使大模型在应用中不断完善迭代。

　　（4）模型部署

　　结合化工行业生产场景的实时性、安全性与多样性需求，构建“云-边-端”协同的模型体系。在端侧（如PLC、工控机）部署轻量化模型，实现快速响应，实时控制设备参数。在边缘侧服务器运行中等规模模型，进行实时数据分析与异常诊断。在云侧训练基础大模型、处理端侧和边缘侧难以处理的复杂计算需求，并动态更新端侧和边缘侧模型参数。建立数据保护机制，通过区块链等技术实现数据操作全流程存证，在大模型训练过程中采用隐私计算等技术，防止核心数据泄露。建立安全风险预警及应急处置机制，实施监控大模型工作状态，在发生异常时及时预警并采取紧急措施。

　　2.典型应用场景

　　（1）合成新材料

　　大模型能够替代传统试错模式，实现新材料研发精准化与高效化。大模型可自动解析化学反应规则，构建合成路径树，还可以预测反应副产物、催化剂活性及反应条件影响。通过大模型可设计分子结构并预测性能，探索传统方法难以发现的配方组合。例如，国工智能利用大模型进行催化剂研发，将试验时间从数年缩短为两个月。

　　（2）优化生产工艺

　　大模型可以模拟和预测不同工艺参数对生产结果的影响，帮助工程师优化生产工艺，并将传统依赖人工经验的操作模式，转变为基于实时动态数据的智能调控系统，提高产品质量，减少资源消耗。例如，中科院化物所研发了智能化化工大模型，可实现流程工艺自动优化设计，有望缩短化工工艺流程的实现周期。

　　（3）危险区域无人巡检

　　大模型与机器人结合，实时监测危险区域的红外热成像、气体传感器信号、声纹信息、视觉信息等多源数据，实现危险区域或人工难以巡检区域的环境和生产状况监控，识别潜在风险及异常状况，提供预警和应急方案。例如，山东省计算中心利用大模型监测无人机巡检视频中的安全事件，并生成安全检测报告。

　　（4）化工知识问答

　　大模型通过整合和学习专业文献、实验数据和工艺知识库，实现回答工程师和操作人员针对性技术问题，快速提供相关信息和技术指导，减少决策时间。如果在生产过程中出现异常情况，大模型可根据历史经验和工艺参数快速生成可能的原因列表，帮助识别异常状况的来源。例如，中国石油、中国移动、华为公司和科大讯飞联合打造昆仑大模型，提供行业知识问答、概念理解、论文摘要生成等功能。

未来发展趋势

　　1.从专用大模型向自主智能体跃迁

　　智能体是大模型应用落地的重要产品形态，能力正在快速提升，应用场景不断拓展。化工行业智能体将以大模型为核心，深度融合化工行业知识库、化工生产设备控制系统，以及文本、图像、光谱、分子结构等多模态数据，实现自主决策、任务分解、调用各类化工行业软件执行任务，并能够根据生产环境、实际反应状态等数据不断学习和进化，从“辅助分析”升级为“自主执行”。

　　2.从单一模型到多模型协作演进

　　随着化工行业智能化程度的加深，单一模型难以满足复杂场景的多样化需求。未来，多个细分场景大模型将同时部署，覆盖研发设计、生产控制、安全监测等环节，通用大模型将扮演“大脑”角色，根据生产需求、环境条件、设备状态、供应链情况，实时动态调配各环节专用大模型，进而实现全过程智能化控制，形成大模型协同作业模式。

　　3.从人工操作到具身智能变革

　　大模型与机器人共同构成具身智能，使机器人能够适应复杂多变的生产环境，理解任务需求和人类指令，代替人类完成复杂操作，进而变革化工行业的生产范式。未来在大多数化工生产场景，尤其是事故风险高、劳动强度大的高危场景以及传统人工难以完成的特殊场景，具身智能将代替人类执行任务，人类主要作为指挥和监督角色，生产组织模式将被彻底重塑。