以人工智能为抓手,撬动产业深层变革
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2026-03-08 05:21:56
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来源:中国石油和化工

“十五五”规划明确提出“建设现代化产业体系,巩固壮大实体经济根基”的核心要求,恰逢我国石化化工行业从“规模扩张”向“质量效益”转型的关键窗口期。破解同质化竞争、低端产能过剩、高端产品依赖进口等行业痛点,推动传统产业提质升级、新兴产业培育壮大、产业结构优化,人工智能正成为撬动这场变革的核心支点。

3月5日,十四届全国人大四次会议首场“部长通道”上,科技部、工信部、国务院国资委相关负责人密集发声,为“人工智能+制造业”深度融合划定清晰路径。聚焦石化行业,一系列标杆企业的实践正勾勒出产业智能化升级的全景图。

科学技术部部长阴和俊在首场“部长通道”上表示,“十五五”时期是加快实现高水平科技自立自强、建设科技强国的关键时期,要强化高质量的科技供给,抓紧部署实施一批国家重大科技项目,特别是要加强集成电路、人工智能、生物制造等领域的科技攻关,为产业发展提供强有力的科技支撑。

图为科学技术部部长阴和俊接受媒体采访

国务院国有资产监督管理委员会主任张玉卓介绍说,传统产业比如能源电力、石油化工等,是中央企业的“基本盘”,也是国民经济的“底座”。这些年对这些行业主要是进行高端化、智能化、绿色化的改造。比如,在智能化改造方面,建成了70个卓越级智能工厂,培育了6个领航级智能工厂,领航级智能工厂代表了全球智能制造的最高水平。

国务院国有资产监督管理委员会主任张玉卓接受媒体采访

作为央企智能化改造的标杆,中国石化旗下最大的炼化一体化企业镇海炼化,正是全国首批“领航级智能工厂”培育名单中唯一入选的炼化企业,其实践为全行业树立了典范。在智能场景应用方面,镇海炼化以“分子级优化系统”为核心,打通市场预测、计划排产与现场运行,提升资源利用效率;通过“设备健康指数模型”,实现对重点装置运行状态的实时感知与精准预警;部署“飞索”“汪大师”巡检机器人等无人化应用,实现特定区域的全天候自动巡检,有效增强了安全保障能力。

图为

镇海炼化飞索智能巡检机器人进行巡检

近年来,从炼化龙头到精细化工、化纤、轮胎等细分赛道,一批企业正通过智能化改造走出高质量发展之路,传化化学、桐昆集团、中策橡胶等标杆案例接连涌现。

在精细化工领域,传化化学的高端纺织印染助剂智能工厂成功入选工信部2025年度卓越级智能工厂项目,其探索的“数智化改造+绿色化转型+创新驱动+生态协同”一体化路径,精准破解了精细化工“多品种、小批量、多批次”生产特性与自动化系统柔性适配的矛盾,以及SAP、LIMS等异构系统间的数据壁垒问题。

图为传化化学功能化学品事业部大江东基地中控室

在化纤行业,龙头企业桐昆集团旗下先进功能聚酯纤维智能工厂同样斩获国家级“卓越级智能工厂”认证。据了解,桐昆集团与恒云智联携手打造的“桐昆大脑”,拥有大规模实时数据处理能力,是传统制造模式难以企及的。同时,智能化转型还带来实实在在的效益提升。桐昆集团工厂自动化率已超95%,单位产品能耗较行业I级标准更低,生产运行成本不断降低,厂区人均产值大幅提升。

图为桐昆集团智慧车间

在轮胎行业,智能制造和数字化转型不仅局限于生产与运维领域,其战略规划已延伸至研发、供应链及可持续发展等全维度领域。通过智能化建设,中策橡胶智能工厂实现全方位降本增效。综合人工智能大模型在轮胎研发和制造领域的全面应用,最终实现企业轮胎产品研制周期进一步缩短50%,生产效率再提升50%,产品不良率从1.2%进一步降低至0.5%,综合能耗降低10%,用工人数进一步减少50%。

图为78台AGV(智能搬运机器人)穿梭于中策橡胶半制品和成型车间,负责搬运所有物料

展望未来,人工智能正成为驱动石化化工产业向高端化、智能化、绿色化深度转型的核心引擎,为行业突破发展瓶颈、培育新质生产力注入强劲动能。

在首场“部长通道”上,工信部部长李乐成表示,今年要大力推动“人工智能+制造”,制造业的各行各业都要拥抱人工智能,深度挖掘高价值应用场景,培育一批高水平典型应用,打造一批特色智能体。通过“找场景”来进一步深度挖掘传统产业发展潜力,通过“造场景”激发新兴产业、未来产业的创新活力。

对于石化行业而言,需牢牢把握“十五五”发展契机,在现有智能制造成果的基础上,进一步加大人工智能技术的研发与应用力度,推动二者深度融合、相辅相成,真正实现从“流程智能”向“决策智能”“创新智能”的跨越。

“深入剖析能源化工行业的应用现状,人工智能正以颠覆性力量重塑‘源头创新—工艺开发—生产运维’的全产业链条。”全国政协常委,中国工程院院士、中国科学院大连化学物理研究所所长刘中民表示,未来,可借助人工智能技术改变能源科技研发范式,从而提升能源体系运行效率,提升科技创新效能。

我国拥有全球最完整的能源化工产业链和海量工业数据。对此,刘中民建议,可统筹建设能源化工行业高质量数据集与数据中心,打破数据壁垒,构建数据共建共享机制。此外,集中力量攻克化工流程模拟、计算流体力学等高端工业软件的自主化难题,利用AI技术重构软件内核等。

“我们应当培育‘AI+化工’的复合型人才队伍,以智能化工大模型为引擎,加快培育能源化工行业的新质生产力,保障国家能源安全与产业链韧性。”他表示。

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