工信部等八部门近日联合印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》(下称《意见》)，同时包含《人工智能赋能制造业重点行业转型指引》(下称《指引》)《制造业企业人工智能应用指南》(下称《指南》)两个附件，为化工等原材料行业智能化升级提供实施路径和方法指引。
《意见》明确，到2027年，我国人工智能关键核心技术实现安全可靠供给，产业规模和赋能水平稳居世界前列。推动3～5个通用大模型在制造业深度应用，推出1000个高水平工业智能体，打造100个工业领域高质量数据集，推广500个典型应用场景。培育2～3家具有全球影响力的生态主导型企业和一批专精特新中小企业，打造一批“懂智能、熟行业”的赋能应用服务商，选树1000家标杆企业。
《意见》围绕创新筑基、赋智升级、产品突破、主体培育、生态壮大、安全护航、国际合作等七大重点任务，促进人工智能技术与制造业应用“双向赋能”，加快制造业智能化、绿色化、融合化发展，有力支撑制造强国、网络强国和数字中国建设。
作为《意见》的细化，两个附件提到的具体措施与石化化工行业息息相关。《指引》提出要推动石化化工行业提质增效。如综合利用大模型、数字孪生技术突破油气勘探开发、化工新材料研发范式。深度融合油气生产作业、管网储运、化工工艺等工艺机理、专家经验、生产运行数据等，打造石化化工行业大模型，推动大小模型融合应用，实现油田作业区及化工安全生产监测预警、设备预测性维护、工艺流程自适应优化、产品质量预测等。构建行业高质量数据集、数据资源节点等数据基础设施，支撑行业大模型、智能体训练与开发，提升复杂场景人工智能应用水平。《指南》则为企业智能化转型升级提供实施路径和方法指引。
“2023年以来，行业重点企业积极探索人工智能应用，涌现出智能化工大模型、TPT时序大模型、昆仑大模型等系列专用大模型，但仍存在高质量数据集建设进展缓慢、可靠性不足、基础支撑薄弱等问题。”工信部石化化工行业数字化转型推进中心秘书长李渊源介绍说，而此次《指引》专门提到推动石化化工行业提质增效，《指南》也给出初步的落地应用指引，建议企业进一步夯实自身数据基础，挖掘人工智能高价值应用场景，实现企业智能化升级。
李渊源表示，石化化工行业作为典型流程工业，生产工艺具有跨尺度、非线性、强耦合的复杂特性。传统“数学建模+实验验证”的方式，因降维建模导致机理模型与现实系统存在鸿沟。而人工智能可通过拟合长距离数据和多模态数据间的映射关系，实现对复杂化工系统的可计算化，在石化化工行业显示出广阔应用前景，而行业凭借其坚实的自动化基础和庞大的数据体量，也为人工智能应用提供了广阔的发展空间。
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