AI驱动石化行业智能“跃迁”

人工智能（AI）技术已成为工业领域提升效率、质量及核心竞争力的重要力量。在日前举行的2025全国石油化工自动化智能化与设备改造大会上，专家指出，为应对外部环境的变化，石化行业亟须以AI为核心驱动力，向数字化、网格化、智能化的新一代智能制造跃迁。要实现这一跃迁，不仅需要技术升级，更需要商业模式的重构。

石化盈科信息技术有限责任公司高级专家刘暄强调，面对世界百年未有之大变局加速演进，竞争国对我国先进制造业的打压不断升级，我国能源化工行业亟须通过数智化转型突破行业瓶颈，在安全可信的前提下，推动行业实现“弯道超车”。

“制造业创新包括四种内涵，即产品创新、技术创新、模式创新、集成创新。”刘暄表示，数字化转型是新型工业化的重要特征，需以AI为核心驱动力，深度融合先进制造技术，实现制造业从“数字化制造”向集成了数字化、网格化、智能化的“新一代智能制造”范式跃迁。

数字化技术将如何提升行业发展前景？中控技术股份有限公司咨询中心总经理赵路军认为，目前，对于石油化工企业来说，数字化转型最本质的场景在于两点，一是通过自动化、无人化运行，实现生产的“安稳长满优”和提效降本；二是企业运营的无人化，针对外部市场的变动情况作出判断，包括生产、库存、物流等全流程的监控和维护。在这两方面，AI都将带来巨大变革。

然而，AI技术在石化行业落地并非易事。刘暄指出，难点有四。其一是数据样本量少，行业追求“安稳长满优”，训练样本少，且数据种类复杂，数据标注需要行业专家；其二是技术门槛高，需解决单线数据驱动可解释性差问题，同时，模型泛化能力低，部署时需兼顾轻量化与实时性；其三是可复制性低，石化行业业务场景复杂，专业性强，解决方案复用难度很高，模型的性能和稳定性需要评估，还需要持续监控和更新；其四是业务和人工智能技术结合的复合型人才紧缺，现有市场需求的跨界人才供需比低于0.4，且人才培养周期较长。

刘暄重点强调了AI技术在行业具体场景中的适配性问题。与商业互联网等消费领域的技术相比，石化行业需要能够感知红外、双光、投影光谱、隧道扫描的专业传感器，而商业互联网领域多依赖通用设备；石化行业机器人须具备开阀、抢修、拆爆等高精度操作能力，灵活度与扭矩等也需适配重工业场景，而商业互联网领域的机器人多执行送餐、接待等动作。

对此，刘暄提出大模型与小模型结合的解决方案：小模型负责感知与执行，大模型聚焦理解与复杂场景优化。“大模型理解能力强，但占用资源高、难以实时应用；小模型训练部署简单、计算快，但泛化能力弱。”刘暄说，“应当综合研判大模型及传统小模型在行业中的适用性，探索大小模型联动的方式，发挥大小模型不同的能力特长。”

赵路军则认为，要激发AI+数据的驱动力，需要在技术和模式两方面进行创新。

技术创新方面，中控技术已构建涵盖“AI驱动的催化剂核心工艺研发技术”“智能操控决策支持技术”“工业AI预测性维护技术”等15项前沿技术矩阵，并发布了全球首款工业时间序列大模型（TPT），定位为“工业AI的智能引擎”，覆盖运行状态监测、设备健康预测、工艺异常处置等全流程场景，显著提升了化工、石化、火电等行业的智能化水平。

“通过人工智能技术的场景化应用，可以实现全厂智能调度，综合经济效益最大化。经测算，TPT可以降低客户软件投资50％~80％，减少人力30％~50％，提高收益1％~3％。”赵路军举例说，通过应用TPT时间序列大模型，氯碱装置的废液处理效率提升了6倍以上，突破了行业数十年的瓶颈；单吨纯碱电耗降低40千瓦时，年节电650万千瓦时，实现低碳生产；首次实现电解过程机理建模与闭环控制，充分验证TPT在复杂工艺上应用的普适性。

在此基础上，中控技术进一步提出“1+2+N”企业智能运行新架构，以supOS工厂操作系统为统一底座，整合TPT和超图大模型（HGT），构建“数据资源—Agent能力平台—应用场景”闭环，覆盖研发、生产、供应链管理、销售与服务等全链条。其中，HGT通过“运营效率指数提升、用户体验显著提升”重构企业数智化转型路径，Agent能力平台可联动研发、生产、销售等智能体，实现“决策效率低、运营成本高”等痛点的系统性解决。

而在商业模式方面，中控技术创新了“PlantMembership会员订阅制”“PlantMart线上商城”“PlantMate线下5S店”等形式，降低了企业使用门槛，推动工业AI服务的生态化落地。赵路军指出：“企业其实也不愿意买设备，软件看不见摸不着没关系，要用的时候订阅一下，不用的时候你可以不付费。”

专家认为，工业AI正推动制造业从“工具革命”迈向“认知革命”。

“从‘人类完成绝大部分工作’的Embedding模式，到‘AI完成绝大部分工作’的Agents模式，AI正在改变人的工作模式，解放人的脑力和体力劳动，释放未来竞争力。”赵路军谈道，过去的几十年中，行业已经积累了大量的经验教训，未来将大踏步迈入高质量创新发展阶段，利用新技术推动传统制造业真正实现改造升级、提升核心竞争力。