久久露脸国产精品_国产极品尤物在线_国产chinese精品一区二区_久久中文字幕视频

近日，國務院印發《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》（下稱《意見》），標志著人工智能（AI）與實體經濟的融合進入系統性推進階段。石油和化工行業作為國民經濟的支柱產業，正處于高端化、智能化、綠色化轉型的關鍵期，《意見》的落地為行業破解發展痛點、激活創新動能提供了綱領性指引。

明晰人工智能+實施路徑 政策擘畫新圖景

作為推動人工智能與經濟社會深度融合的頂層設計文件，《意見》自印發以來便受到各行業高度關注。為進一步明確政策落地路徑，8月29日，國家發改委召開新聞發布會，針對《意見》的核心內容與實施重點進行深度解讀，為包括石油和化工行業在內的重點行業提供了清晰的行動指引。

會上，國家發改委高技術司副司長張鎧麟表示，推動“人工智能+”行動落地，需要“硬投資”與“軟建設”協同發力，國家發改委將聯合有關部門及地方，從多維度推進具體工作，確保政策紅利切實轉化為發展動能。

在配套政策完善方面，相關工作將圍繞三大方向展開：針對《意見》提出的六大行動及若干重點行業領域，后續將分別制定“人工智能+”具體實施方案；圍繞安全治理、人才培養、國際合作等“軟環境”建設，也將同步出臺政策指引；同時，還將加快分層、分行業的標準制訂工作，以標準建設促進要素協同乘數效應的加快釋放。

重大項目布局則聚焦于夯實基礎、降低門檻與深化應用。在基礎能力建設上，將不斷優化智算資源布局，持續在算力等領域發放“人工智能券”，推動降低創新主體的研發使用成本，為技術突破提供算力支撐；在共性技術平臺搭建上，將在關鍵行業方向建設應用中試基地，加強行業共性、優勢資源的匯聚，降低技術應用門檻；在深化場景應用方面，將面向重大戰略場景，開展聯合攻關，打通卡點堵點，提升人工智能解決實際產業問題的能力。此外，還將創新人工智能終端消費補貼方式，推動更多好用的人工智能技術產品惠及人民群眾。

此外，國家發改委等部門還將抓好示范引領。一方面，加強場景示范。引導人工智能模型企業、研究機構與行業龍頭企業組建交叉團隊，深挖能夠發揮關鍵作用、解決關鍵問題的高價值場景，推出一批典型應用案例。另一方面，推動模式創新。鼓勵有條件的地方、企事業單位在供需對接、要素整合、考核激勵等方面積極探索，形成促進人工智能發展的新模式、新做法，加快優秀經驗復制推廣。

國家發改委創新驅動發展中心主任霍福鵬在會上進一步指出，未來一到兩年是人工智能落地應用的關鍵窗口期?？紤]到當前人工智能技術仍在快速迭代演進，且各行業與AI融合的特點、基礎存在差異，《意見》充分遵循技術與產業發展的客觀規律，提出了分階段推進的目標體系：

第一個階段是到2027年，率先實現人工智能與六大重點領域廣泛深度融合，新一代智能終端、智能體等應用普及率超過70%，智能經濟核心產業規模快速增長，人工智能在公共治理中的作用明顯增強，人工智能開放合作體系不斷完善。這一階段，強調要在重點領域實現突破性應用。

第二個階段是到2030年，我國人工智能全面賦能高質量發展，新一代智能終端、智能體等應用普及率超90%，智能經濟成為我國經濟發展的重要增長極，推動技術普惠和成果共享。這一階段強調人工智能應用的廣度和深度，要實現更全面系統的融合應用，人民群眾廣泛享受到智能軟硬件帶來的服務，讓人工智能成為各行業各領域發展的通用引擎。

第三個階段是到2035年，我國全面步入智能經濟和智能社會發展新階段，為基本實現社會主義現代化提供有力支撐。這一目標對“人工智能+”提出了更高的發展要求。因此，要聚焦構建智能經濟與智能社會的新形態，推動生產力革命性躍遷和生產關系深層次變革。

譬如，在貴州磷化集團所屬的甕?；た萍加邢薰?，最引人注目的是穿梭于高危區域巡檢的四足“機器狗”。它們可以對生產區域進行智能化巡檢，不僅顯著提升巡檢效率、準確率，還有效降低人工巡檢

助推行業邁向價值鏈頂端 AI賦能“三化”轉型

“《意見》的出臺，為正處于轉型升級關鍵期的石油和化工行業實現高端化、智能化、綠色化發展提供了前所未有的戰略機遇和系統性支撐?！敝袊秃突瘜W工業聯合會智能制造工作委員會常務副秘書長李海洋表示，《意見》不僅明確了方向，更通過六大行動和八項基礎支撐，為行業“三化”轉型注入了強勁動能。

從產業定位來看，石油和化工行業正是“人工智能+”行動重點賦能的領域之一。記者從業內專家出了解到，作為國民經濟的支柱產業，石油和化工行業產業鏈覆蓋研發、生產、供應鏈等多個關鍵環節，涉及海量結構化與非結構化數據，既具備AI技術深度應用的豐富場景，也擁有通過智能升級釋放巨大效能的廣闊空間。

“這兩年人工智能在各垂直領域的應用遲遲難以取得真正突破，核心原因之一便在于數據。對石油和化工行業而言，高質量數據更是‘人工智能+’推進的底層基礎，只有打通“生產—研發—供應鏈”全鏈條數據壁壘，才能真正落實工業全要素智能化?！眹倚虏牧蠝y試評價平臺電子化學品行業中心科技副總師施航指出，這一過程不僅是技術問題，更是系統工程。

“《意見》的出臺，為石油和化工行業的‘三化’轉型提供了系統性的‘組合拳’?！崩詈Ｑ笳劦?，《意見》以“智能化”為引擎，驅動生產、管理和商業模式的全面變革；以“高端化”為目標，利用AI加速科技創新，搶占價值鏈頂端；以“綠色化”為底線，借助AI實現精準環保和本質安全。這不僅是技術應用的深化，更是發展模式的重塑。石油和化工行業應抓住這一歷史性機遇，積極融入“人工智能+”國家戰略，將政策紅利轉化為發展動能，加速邁向高質量發展的新階段。

談及石油和化工行業的“三化”轉型，施航告訴記者，在當前部分新材料、高端電子化學品等領域國產化率不高、部分技術受制于人的背景下，AI不僅有可能成為技術突破的“工具”，更有潛力成為驅動化工產業范式變革的“引擎”。比如通過機器學習結合高通量計算與實驗自動化，可加速材料分子結構預測、性能篩選與工藝路線推薦；在生產環節，AI能針對光刻膠、超純試劑等電子化學品的敏感工藝參數進行精準優化，推動生產從經驗驅動轉向數據驅動與機理融合的智能制造。

數據壁壘與融合有待破局 深化應用存挑戰

《意見》鼓勵有條件的企業將人工智能融入戰略規劃、組織架構、業務流程等，推動產業全要素智能化發展。記者了解到，在這一宏觀政策引導下，石油和化工行業作為國民經濟的重要支柱產業，正在積極探索人工智能的深度融合應用。

據李海洋介紹，當前，石油和化工行業整體仍處于“數字化向智能化跨越”的關鍵階段，呈現出成果初顯與挑戰并存的態勢?！笆秃突ば袠I的人工智能應用總體上處于由局部試點向系統化、規?；瘧眠^渡的階段。企業普遍已完成信息化、自動化基礎建設，如DCS、MES、ERP系統等，為AI應用提供了數據基礎?！崩詈Ｑ笳劦?，目前，AI技術正從單點優化（如設備預測性維護）向覆蓋研發、生產、供應鏈、安全環保等全鏈條的智能化升級邁進，部分領先企業已開始探索“智能工廠”和“智能原生”模式。

以中石化為例，2017年開始結合智能化“田廠站院”開展人工智能試點建設工作。隨著人工智能技術的不斷發展，2024年，中石化進入深化應用階段，成立人工智能專項工作組，構建中石化統一的智算資源池及人工智能中臺，提升數據管理能力，發布了“長城大模型”，支撐中石化人工智能能力在勘探開發、煉油化工、科技研發、經營管理等領域的深化應用。此外，中石油、中海油也在大力推進人工智能的全面建設。

2月5日，中國石化完成DeepSeek在國產化算力環境下的部署，并接入長城大模型應用系統，在企業內部分批推廣使用。

盡管成果顯著，行業與AI深度融合仍面臨多重挑戰，這些問題相互交織，共同制約著人工智能在石化領域的規模化落地。李海洋向記者表示，工業數據普遍存在的“孤島”現象是突出難題，不同系統間數據難以互通，加上歷史數據質量參差不齊、缺乏統一標準，制約了AI模型的訓練效果與泛化能力。同時，AI模型的“黑箱”特性、極端工況下可解釋性不足等問題，使企業對其在核心控制環節的應用仍持謹慎態度。

此外，化工工藝不同場景差異大，缺乏面向工業知識圖譜的通用建模框架，研發、生產、供應鏈的數據邏輯各有側重，跨域建模需建立統一的語義建模與因果推理機制，技術難度極高。再加上將AI融入戰略規劃、組織架構和業務流程，涉及企業深層次變革，因此多數企業仍將AI視為單純的“技術工具”，未能實現從頂層戰略到基層執行的系統性重構。

前述各項挑戰的綜合影響下，行業距離《意見》倡導的“產業全要素智能化發展”目標仍有差距。更為關鍵的是，AI項目前期算力、平臺、人才投入成本高、回報周期長等問題，進一步降低了企業，尤其是中小企業的投資意愿。

多方共筑產業智能體系 生態協同促落地

隨著《意見》所倡導的智能化方向成為石油和化工行業轉型的核心共識，以及安全低碳、效率提升等實際需求的持續倒逼，推動“人工智能+”深度落地已從“可選方向”變為“必由之路”

“對于石油和化工企業而言，深入實施‘人工智能+’行動，不是‘要不要做’的問題，而是‘如何做對、做深、做久’的戰略選擇?！崩詈Ｑ蟊硎?，石油和化工企業應以戰略引領、場景切入、數據筑基、人才支撐、迭代推進為核心策略，將AI深度融入企業的“血液”和“神經”，最終實現從“傳統制造”向“智能創造”的躍遷?！拔ㄓ腥绱耍拍茉谖磥淼娜蚋偁幹校粌H‘活下來’，更能‘強起來’。”李海洋如是說。

國家層面也為“人工智能+”行動落地提供了明確的統籌方向。張鎧麟表示，《意見》實施過程中，國家發改委將進一步加強統籌、強化與各方聯動，做好“四個堅持”、凝聚“五方面合力”。其中“堅持協同聯動”明確要建立部門協同工作機制，系統推進產業協作、生態融通；“堅持分業施策”提出聚焦破解行業痛點難點堵點，針對性挖掘人工智能賦能的深層次需求與高價值場景，這與石油和化工行業破解數據壁壘、挖掘AI在安全低碳等領域應用價值的需求高度契合；“堅持開放共享”則強調產學研用一體化推進，加強算力、數據等要素開源開放與共建共享，為行業整合資源、推進AI落地提供了政策遵循。

在推動“人工智能+”于石油和化工行業深度落地的過程中，行業協會與企業等多方主體需協同發力，通過頂層設計、試點示范與人才培育等一系列舉措，構建起“規劃—實踐—保障”的完整體系，真正將政策紅利轉化為行業發展的新動能。

“石油和化工企業應加強頂層設計、堅持高層驅動，將人工智能從‘技術工具’重新定位為‘戰略引擎’，將其真正視為驅動企業轉型升級的核心力量?！崩詈Ｑ蠼ㄗh企業將“人工智能+”納入企業“十五五”及中長期發展規劃，并由CEO或C-level高管牽頭成立“人工智能戰略委員會”，明確AI在提升本質安全、實現綠色低碳、優化生產效率及創新商業模式等方面的戰略目標。同時，應結合企業自身特點，如煉化一體化、煤化工或精細化工等不同類型，繪制分階段、分業務的AI應用路線圖。

在推進策略方面應聚焦關鍵場景，分步實施。建議以“安全”和“低碳”為突破口，打造AI應用的“樣板間”?！耙到y評估場景的數據準備度、業務需求度、技術可行性及可推廣性，建立分級分類的人工智能場景庫，采取從易到難、由點及面的推進路徑?！崩詈Ｑ笳劦?，石化企業可采用小步快跑，迭代優化的實施路徑，選擇1～2個痛點明確、數據基礎好、見效快的場景（如某裝置的能效優化、某區域的智能巡檢）進行試點。“對于通用AI平臺，可選擇與成熟的科技公司合作；對于核心工藝模型和行業知識庫，則堅持自主研發或深度定制，確保技術自主可控?！?/span>

此外，針對石油和化工行業推進AI技術落地時，面臨的系統整合、數據打通等基礎保障難題，施航表示，通過建立統一的數據接口和工業語義模型，搭建靈活高效的系統集成平臺如工業互聯網平臺，并制定統一的數據治理與共享機制，能為AI落地筑牢根基，從根本上緩解數據孤島、系統整合難等問題，打通石油和化工行業“生產—研發—供應鏈”的全鏈條數據壁壘。這一思路與國家發改委提出的“加強數據要素共建共享”的部署高度契合，有助于推動行業數據要素高效流通。

國家新材料測試評價平臺等行業公共服務平臺可在數據標準化、測試評價、資源共享等方面發揮關鍵支撐作用，協助企業尤其是中小企業降低創新門檻，加速AI驅動的高端材料研發與智能制造落地。這一支撐力量與國家發改委“做好‘四個堅持’、凝聚‘五方面合力’”的部署形成呼應，旨在整合國家統籌、部門協同、企業實踐、平臺支撐等多方資源，打通AI從技術到生產動能的轉化路徑，最終推動石油和化工行業實現從“經驗制造”到“智能創造”的戰略轉型。

（中國石油和化工 趙曉飛 楊心葉 ）