“当TPT2.0把乙烯收率提升0.373%时，我们看到的不仅是几个小数点的变化，而是工业AI在石化行业从‘可用’走向‘好用’的拐点。”在不久前举行的2025中控技术全球新品发布暨工业AI创新发展大会上，中控技术股份有限公司副总裁吴玉成的一席话，昭示着人工智能技术与重资产、高风险、强流程的石化行业的深度交融，一场覆盖生产安全、研发创新、供应链协同的产业革命正加速演进。
30年前，DCS把石化工人从仪表盘前解放出来；10年前，数字化让“数据跑路”替代“人员跑腿”；今天，工业AI正把“经验”变成“算法”，把“算法”写进“工艺包”。当“AI+石化”完成能力的跃迁，从装置级到企业级再到行业级的生态重构，一个“数据驱动、模型定义、智能原生”的新石化时代，已汹涌而来。
2024年以来，以大模型、时序预训练、混合专家架构等为代表的第三代AI技术，正在流程工业最保守、最复杂、最讲求“零容错”的石化链条里，完成一次“反常识”渗透：从装置控制、工艺优化、设备运维，到供应链调度、安全预警、研发试错，AI不再只是“锦上添花”的算法插件，而是开始重塑“生产-研发-供应链”全链路逻辑。对于石化行业而言，智能化转型已从概念走向实践，在安全防护、生产优化、研发创新、供应链管理等关键环节形成一批可复制、可推广的应用范式，展现出显著的降本增效价值。从智能安全运营到全生命周期服务，从数据驱动决策到跨域生态构建，工业AI正成为石化行业突破发展瓶颈、实现高质量发展的核心引擎。
在安全风险管控领域，AI技术实现了从被动防御到主动预警的跨越。据中控技术安全价值总设计师唐在峰介绍，中控技术推出基于TPT时间序列大模型的动态风险管控方案，整合工艺、设备、物料等海量数据，实现风险图谱绘制、实时监测预警和应急方案智能推送，在广西华谊、山东某化工等企业的应用中效果显著，有效防范了重大安全事故。霍尼韦尔UOP的全生命周期服务更是将AI预警前置化，通过异常工况报警模块提前规避风险，避免装置停工造成的巨额损失。“我们像个老司机一样，不是到了红绿灯跟前才踩刹车，而是在两个红绿灯外看到路边出现一只小猫就意识到应该有行人过，及时把风险规避掉，这个对石油化工装置来说非常有意义。”霍尼韦尔技术服务主管盛锦如是说。
生产运营优化则是AI落地的核心战场，通过精准建模与智能调控实现效益最大化。艾斯本技术将AI与领域专业知识结合，推出HybridModel混合模型，即使非高端技术人员也能基于生产数据建立可靠模型，其AVA虚拟专家技术可实时指导工程师进行生产操作优化。施耐德电气在无锡、上海两大“灯塔工厂”中，通过AI技术将新产品迭代周期从18个月压缩至10个月，在工程交付环节，利用AI算法将点云图转化为3D模型的时间从100小时缩减至30余小时。科莱恩的“CLARITYTM旗舰版” 则通过AI实现催化剂健康监测、性能预测和运行指标自动优化，在合成器、丙烷脱氢等领域避免了催化剂过早老化，延长了装置运行周期。
在研发与材料创新领域，AI正打破 “卡脖子” 技术瓶颈。LG化学借助SISO仿真系统和CAE辅助开发工具，推动“以塑代钢”方案落地，为AI机器人提供轻量化材料解决方案，其与合作伙伴开发的服务型机器人部件重量下降40%，制造成本降低40%。霍尼韦尔UOP的全生命周期数字化服务平台，整合工艺管理、异常报警、工艺分析三大模块，通过本土化数据中心和阿里云服务，为全球16家集团客户提供定制化报表与决策支持。施耐德电气则通过“大模型+小模型”混合应用模式，打通设计、制造、运维等环节的数据壁垒，构建起端到端的智能供应链体系。高风咨询合伙人、董事总经理介一凡则提出了“战略第三条路”——AI可固化供应链管理能力，助力石化企业实现跨界扩展，形成新的核心竞争力。
尽管工业AI在石化领域的应用成果丰硕，但行业特性带来的技术适配难题、机制障碍与人才缺口仍制约着规模化落地。国家新材料测试评价平台电子化学品行业中心科技副总师施航指出，当前的问题主要集中在三个层面：
技术层面，数据孤岛与标准化缺失成为首要瓶颈。不同厂商提供的系统数据结构、格式各异，老旧系统与新系统接口兼容困难，导致生产、研发、供应链等环节数据难以互通。石化数据类型复杂，高频实时的生产数据与低频次的非结构化研发数据融合难度大，缺乏统一的语义模型和元数据管理体系。同时，化工工艺场景差异显著，通用模型泛化能力不足，跨域建模需要建立统一的因果推理机制，技术门槛极高。
机制层面，数据安全与治理体系不完善阻碍了数据价值释放。企业间数据归属权不明确，“能连不敢连、能用不敢用”的现象普遍存在，缺乏“数据可用不可见”的可信流通机制。数据缺失、冗余、错误等问题突出，多数企业尚未建立完善的数据治理流程和标准。此外，现有组织架构壁垒明显，研发、生产、供应链分属不同部门，KPI考核不一致，缺乏统一的数据中台和协同机制。
人才层面，复合型人才稀缺成为关键制约因素。懂工艺、数据、IT、供应链的跨领域人才极度匮乏，导致数据团队与业务团队沟通不畅。部分资深业务骨干对AI应用存在顾虑，担心被替代，而新生代人才缺乏行业经验，难以快速适配工业场景需求。人才供给不足与文化认知差异，使得AI技术与业务场景的融合面临挑战。
对此，施航建议，要积极构建跨界产学研创新联盟，推动AI成果工程化转化。聚合高校、科研院所、龙头企业、AI企业等多方资源，建立“揭榜挂帅”机制，聚焦高端产品“卡脖子”问题，组织推动项目式攻关等多种方式。同时，还应建设AI人才联合培养机制，联合高校设立“AI+化学工程”交叉学科研究中心，推动“化工+AI”复合型人才培养计划，提供真实项目实训与产业对接。
2025年下半年，国务院印发了《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，标志着人工智能与实体经济的融合进入系统性推进阶段。而随着政策支持、技术成熟与行业需求的深度契合，工业AI在石化领域正迎来黄金发展期，未来将呈现技术深度融合、应用场景拓展、生态协同共生的发展趋势。
技术层面，大模型与智能体的协同进化将重塑工业智能形态。中控技术的 TPT 2大模型采用混合专家架构，深度融合第一性原理与海量工业数据，实现从预测性维护到自适应控制的全流程智能决策，其“预训练+微调”模式打破了标准化与定制化的矛盾，大幅提升了模型适配效率。宁数安全、科莱恩等企业的实践表明，AI智能体将向自主规划、自动调用、环境交互的高阶能力演进，成为网络安全防护、设备运维等场景的核心载体。算力提升与算法优化将进一步解决AI“幻觉”问题，增强模型的可解释性与可靠性。
应用层面，场景化深耕与跨界融合将拓展AI价值边界。在绿色低碳领域，AI将深度赋能碳排放监测、能耗优化与循环经济，助力石化企业实现“双碳”目标。在研发领域，“AI+智能实验室”将成为常态，通过自动化合成平台、高通量检测与 AI 调度系统，加速从理论到实验验证的闭环。随着 “工业 AI 数据联盟” 等组织的建立，跨企业、跨行业的数据共享将成为可能，推动共性技术突破与标准制定。
生态层面，产学研用协同创新将构建发展新生态。协会、行业组织等第三方机构将发挥枢纽作用，搭建标准化数据共享平台，推动数据资产化与可信流通。企业将加强与高校、科研院所的合作，设立“AI+化学工程”交叉学科，联合培养复合型人才。通过“揭榜挂帅”等机制，聚焦高端电子化学品等 “卡脖子” 领域，聚合龙头企业、AI 企业、科研机构等多方资源开展项目式攻关。开放平台将成为主流模式，中控技术、艾斯本等企业正通过开源平台吸引生态伙伴参与，形成模块化、可复用的AI应用组件，降低行业智能化转型门槛。“过去是‘软件定义制造’，现在是‘AI重新定义流程’。”施航提醒，AI不是替代工程师，而是把“经验”变成“模型”，把“模型”变成“平台”，最终让“平台”成为行业公共基础设施。
市场层面，据高风咨询预测，2025～2030年中国石化AI市场年复合增长率将达37%，到2030年市场规模突破600亿元。随着TPT 2、CLARITYTM、Inmation等平台进入“可复制、可定价、可交付”阶段，2026年有望成为石化AI“规模复制元年”。
总之，工业AI正在重构石化产业的发展逻辑，从单一环节的局部优化走向全产业链的系统变革。正如中控技术董事长兼总裁崔山所言：“AI给了中国流程工业一次重新洗牌的机会。”面对挑战与机遇，石化企业需以技术创新为核心，以机制改革为保障，以生态共建为路径，推动AI技术与业务场景深度融合。未来，随着技术的持续迭代与生态的不断完善，工业AI将助力石化行业实现从“经验制造”向“智能制造”的跨越，在保障安全、提升效率、绿色低碳的发展道路上迈出更坚实的步伐，书写产业高质量发展的新篇章。
来源：中国化工园区
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