基于DeepSeek的化工行业研发设计场景方案，助力企业实现“智慧化工”

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大模型浪潮之下，包括化工行业在内的全行业都在积极探索如何落地 AI 应用，以提升研发、设计、生产、营销、服务、运营等场景下的效能。然而，化工行业作为业务属性极为明显的一类企业，对于 AI 的深化应用要求较高，在落地过程中往往会面临以下挑战：

化工行业 IT 环境复杂，且数据来源广泛，易导致数据不完整、不准确的情况。此外，化工生产过程具备较强的动态性，设备状态和工艺参数会因原料批次、催化剂变化等因素发生变化，导致数据集出现过期情况。

化工行业的生产过程对安全性和可靠性要求极高，AI 需要在复杂的工业场景中提供高度可靠的推理分析。然而，目前的 AI 大模型在企业应用中仍存在“幻觉”问题，难以达到化工企业对决策准确性的要求。

化工行业的业务场景具有高度的专业性和复杂性，这使得通用大模型在该领域的应用效果并不理想。化工生产涉及的工艺流程、设备运行、物料特性等都具有独特的行业特点，而通用大模型往往缺乏对这些特定场景的深入理解和适应能力。

为助力化工企业有效应对上述挑战，爱数结合化工行业特点设计了 Data+AI 架构，通过集成加工后的数据集、数据 API 、领域知识网络（知识图谱）等，增强大模型的推理生成，确保化工行业应用的准确和可信。

在此基础上，构建 Data Agent 等多样化的懂业务的智能体应用，实现业务与 AI 的融合，助力化工行业深度运用 AI ，驱动化工研发设计实现智能化，提升研发、设计决策效率。

爱数 Data+AI 架构，以 Data Agent 实现业务与 AI 的融合

DeepSeek 的出现，将对化工研发设计领域的数字化转型产生重大而积极的影响。

为进一步探索 DeepSeek 在化工行业的落地，爱数推出了基于 DeepSeek 的化工行业研发设计场景方案，通过集成化工企业的研发设计数据、化工情报和工艺数据、项目管理数据等私域数据，针对工程项目和技术研发等构建多样化的智能体应用，面向物料采购与配置、库存管理、工艺设计等场景实现智能决策，提升决策效率与科学性。

基于 DeepSeek 的化工行业研发设计场景方案

基于技术研发中心专家编写报告的经验和范例，再结合化工与工艺反应图谱，智能筛选相关图谱实体数据与研发知识库文档数据，自动化生成化工行业专业分析报告。不仅如此，还可以基于 NLP 强大的解析能力，对海量且形式多样的互联网数据实现自动化解析并生成专业情报，为企业的决策制定、业务优化等提供有力支撑。

专为化工行业打造多样化的智能化模型，助力工厂实现科学投产，减少资源浪费。利用氢能优化模型可辅助决策者进行氢能工厂配置的科学决策。企业只需输入工厂配置参数和绿电波动数据，即可自动化计算最优排产以及对应的技术指标，并通过图表进行展示且结果可下载，从而指导业务人员进行科学精准投产，避免资源损耗。

工艺设计往往以工程项目中运用的各类大型设备和装置作为核心，通过装置的进料和出料相互连接，共同构成整个生产流程。借助智能模型的自动探查能力，寻找最优装置连接路径，高效帮助设计人员根据具体的生产要求和经济效益，制定面向最优产能和最优经济组合的装置连接策略，确保生产过程能够达到最佳的产能和经济效果。

大模型在化工领域的应用，蕴藏了巨大的潜力和价值。借助基于 DeepSeek 的化工行业研发设计场景方案，以 Data+AI 架构助力 DeepSeek 在化工行业的落地，推动化工行业从经验决策迈向智能决策，实现高质量发展。