工信部等八部門近日聯合印發《“人工智能+制造”專項行動實施意見》(下稱《意見》)，同時包含《人工智能賦能制造業重點行業轉型指引》(下稱《指引》)《制造業企業人工智能應用指南》(下稱《指南》)兩個附件，為化工等原材料行業智能化升級提供實施路徑和方法指引。
《意見》明確，到2027年，我國人工智能關鍵核心技術實現安全可靠供給，產業規模和賦能水平穩居世界前列。推動3～5個通用大模型在制造業深度應用，推出1000個高水平工業智能體，打造100個工業領域高質量數據集，推廣500個典型應用場景。培育2～3家具有全球影響力的生態主導型企業和一批專精特新中小企業，打造一批“懂智能、熟行業”的賦能應用服務商，選樹1000家標桿企業。
《意見》圍繞創新筑基、賦智升級、產品突破、主體培育、生態壯大、安全護航、國際合作等七大重點任務，促進人工智能技術與制造業應用“雙向賦能”，加快制造業智能化、綠色化、融合化發展，有力支撐制造強國、網絡強國和數字中國建設。
作為《意見》的細化，兩個附件提到的具體措施與石化化工行業息息相關。《指引》提出要推動石化化工行業提質增效。如綜合利用大模型、數字孿生技術突破油氣勘探開發、化工新材料研發范式。深度融合油氣生產作業、管網儲運、化工工藝等工藝機理、專家經驗、生產運行數據等，打造石化化工行業大模型，推動大小模型融合應用，實現油田作業區及化工安全生產監測預警、設備預測性維護、工藝流程自適應優化、產品質量預測等。構建行業高質量數據集、數據資源節點等數據基礎設施，支撐行業大模型、智能體訓練與開發，提升復雜場景人工智能應用水平。《指南》則為企業智能化轉型升級提供實施路徑和方法指引。
“2023年以來，行業重點企業積極探索人工智能應用，涌現出智能化工大模型、TPT時序大模型、昆侖大模型等系列專用大模型，但仍存在高質量數據集建設進展緩慢、可靠性不足、基礎支撐薄弱等問題。”工信部石化化工行業數字化轉型推進中心秘書長李淵源介紹說，而此次《指引》專門提到推動石化化工行業提質增效，《指南》也給出初步的落地應用指引，建議企業進一步夯實自身數據基礎，挖掘人工智能高價值應用場景，實現企業智能化升級。
李淵源表示，石化化工行業作為典型流程工業，生產工藝具有跨尺度、非線性、強耦合的復雜特性。傳統“數學建模+實驗驗證”的方式，因降維建模導致機理模型與現實系統存在鴻溝。而人工智能可通過擬合長距離數據和多模態數據間的映射關系，實現對復雜化工系統的可計算化，在石化化工行業顯示出廣闊應用前景，而行業憑借其堅實的自動化基礎和龐大的數據體量，也為人工智能應用提供了廣闊的發展空間。
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