AI技术的应用正在深刻重塑各个行业，推动效率提升与模式创新。日前，CCETP组织召开系列专题研讨会，与来自不同行业的一线从业者和专家学者共同探讨AI在不同领域的落地实践现状，以及其带来的机遇与挑战。在“人工智能应用与发展前景”专题研讨会上，与会专家围绕AI在各行业的应用场景、国际合作现状、AI应用落地面临的挑战、如何推动AI应用发展等问题展开了讨论。本文聚焦AI在化工和能源行业的应用。

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化工行业：AI赋能研发创新与工艺升级

近年来AI在各领域的应用热度持续升温，尤其在能源、冶金、医药等结构性强、流程标准化程度高的行业中，AI正逐步从“辅助工具”走向“决策助理”。然而，化工行业的情况却显得尤为复杂。作为流程工业的重要分支，化工行业内部存在结构多样、流程分散等特性，使得AI技术的推广落地面临一系列独特挑战。

AI在化工行业的应用价值已形成行业共识，但商业化应用仍处于早期阶段。据参会专家介绍，当前全球AI在化工行业的市场规模尚不足20亿美元，但预计未来将以超过30%的年均复合增长率增长，到2032年有望达到170亿美元。他同时指出，这一预测数据仍属保守估计，尚未将DeepSeek等新一代AI平台的推动效应纳入考量。这反映出业内对AI在化工行业应用的广泛关注与强烈期待。多个国际领先企业在调研中普遍表达了对AI潜力的认可，但也承认自身尚未做好充分准备来全面拥抱这项技术。从资金投入、组织结构到战略路径，企业普遍处于探索与观望阶段。

与冶金、电力等行业高度流程化的特点不同，化工行业呈现出明显的分散性和非标准化特征。以钢铁行业为例，因为从炼铁、炼钢到轧制等一系列工序具备高度一致性，因此一项AI技术一旦在某一环节取得突破，即有可能快速推广至整个行业。相比之下，化工行业涉及超过一万个细分产品，原料、反应路径、设备及工艺差异显著，某一细分领域的AI应用往往难以复制至其他领域，极大程度上提高了技术转化与推广的门槛。这种“低共性、高分化”的行业特性，导致化工行业在AI的规模化应用上面临结构性难题。AI系统一旦缺乏普适性，其开发和部署的边际成本将大幅上升，企业投资意愿也会随之降低。

目前AI在化工行业的应用多用于研发和工艺迭代。在研发环节，AI尤其适用于配方设计、分子建模和蛋白质合成等结构化需求强的任务。例如，国际化工巨头巴斯夫早在1999年便已开发出一套基于机器学习的AI平台，用于提升催化剂和蛋白质的合成效率，并进一步拓展子工具，在不同领域辅助提高研发效率。近年来，巴斯夫推出多个子平台推进商业化应用。其中，Emollient Maestro平台专注于环保日化产品配方的优化，已实现产品落地；该公司还与柏林工业大学联合开发BASELEARN，用于预测复杂化学工艺流程，提升工艺效率并减少试错成本。工艺优化方面，AI的应用则更依赖于具体场景的理解与定制化调整，需针对不同的生产设备、流程控制参数进行逐步迭代。这一过程通常难以标准化，因此在推广过程中更具挑战性。

在我国，化工企业在推动人工智能（AI）技术落地过程中，普遍面临技术供给、投资意愿的双重挑战。专家指出，以万华化学为代表的领先企业，近年来积极布局多个前沿研发方向的AI应用，例如电池正负极材料、电解水制氢、蛋白质合成与合成生物等领域，尝试借助AI手段提升研发效率与材料性能。然而，实际推进过程中也暴露出一些问题：

第一，数字化基础薄弱制约AI落地。当前多数化工企业尚未完成全面数字化转型，信息系统仍呈“烟囱式”架构，数据采集、存储与治理机制不健全，存在严重的数据孤岛问题。而AI模型对高质量、结构化数据的依赖程度极高，在缺乏统一标准和数据支撑的条件下，其训练效果与部署效益难以保障。

第二，用户与技术方之间存在理解鸿沟。化工企业的研发人员通常以工程语言或科研模型表达实际问题，但AI算法开发者往往缺乏对化工工艺的深入理解，难以准确把握问题本质，形成需求定义与技术响应之间的“认知断层”。这一脱节在需求传达、系统设计与方案执行中多次导致效率受阻，严重影响项目进度和应用成效。

第三，技术合作资源匮乏。一方面，尽管国内AI研发力量持续增强，但大多数AI技术企业仍集中布局于ToC端市场，如电商、内容推荐等场景，而对技术壁垒高、需求复杂的B端工业场景投入意愿有限。另一方面，在尝试对接国际AI技术提供方时，又常受到工具使用授权、跨境信息安全与知识产权限制等因素制约，导致企业在寻找合适合作伙伴时面临较大难度。

在技术问题基础上，企业在商业和管理层面亦面临现实性顾虑。其一是投资回报周期不确定。一套完整的AI系统从需求定义、模型开发到实际部署往往需要长达数年的周期，而成效的可量化程度与回报时间难以准确预估。对于多数企业而言，维持专业团队的长期成本较高，缺乏明确回报路径的项目难以获得持续支持。其二是安全与稳定性风险考量。化工生产具有高度危险性和流程复杂性，一旦发生事故可能引发重大安全与环境问题。因此，企业对于让AI系统直接参与核心生产决策持高度审慎态度。当前AI更多作为“参考辅助系统”参与设备运维预测、市场定价等非核心场景，而在生产排程、质量管控等高敏感度环节，企业仍倾向于保留人工主导权。

对于化工企业，推进智能化转型时应采取“端到端”策略。与会专家提出，应当从战略层明确转型目标，到业务层重新构建研产供销链条的协同机制，最后在组织、人力、技术层面逐层落实。AI系统本身并非万能钥匙，其成效依赖于企业是否具备明确的问题定义、数据支撑能力和执行意愿。专家还指出，当前AI技术可反向促进企业的数据治理水平提升。部分企业以AI项目为契机，开始清理和整合底层数据，为后续大模型或自动化平台建设打下基础。相较于一次性投入AI系统，更可行的做法是以AI为引擎推动信息化基础夯实，从而实现长期能力建设。

对于政策，与会专家一致认同，目前AI在化工行业的推广基本处于企业自主探索阶段，尚未形成有针对性的国家级扶持机制或行业性引导政策。与电力、冶金等标准化程度较高的行业相比，化工行业在应用场景的共性提炼上存在天然劣势，化工行业细分复杂、项目个性化程度高，传统的“普惠式”政策难以产生显著激励效应。因此，未来可考虑从国家层面设立若干“卡脖子”技术专项，结合财政资源和行业引导，对具备突破价值的AI应用场景进行定向扶持。

与此同时，针对当前跨境数据传输与信息安全监管日益趋严的背景，政策层面应同步强化对国内企业的定向扶持力度。一方面，鼓励以DeepSeek等为代表的本地化AI平台加强核心算法能力建设，提升在复杂工业场景中的适配性与安全性；另一方面，应引导国内AI企业加大对工业端应用场景的投入，突破当前向消费端集中的发展趋势，逐步形成面向化工、制造等高门槛行业的专业技术供给体系。通过专项资金、产业政策与应用试点相结合的方式，推动AI企业由“轻应用”向“深场景”转型，提升我国在工业智能化领域的自主可控能力与全球竞争力。

02

能源行业：四大应用场景与AI的高度适配性

       随着人工智能技术的快速演进，能源行业正成为其应用的重要阵地之一。不同于传统制造业，能源行业具备显著的资产密集型特征，其关键基础设施如电力输配系统、发电机组、油气钻井平台与管网系统，均属于高投资、高风险、高安全等级的运营对象。长期以来，为确保系统稳定与运行安全，企业主要依赖周期性的预防性检修制度，强调“零事故”“严防错”近年来，随着传感器技术与数据采集能力的显著提升，AI被逐步引入设备运行管理环节，其最初的应用多集中在状态监测与故障预测等方面，力求在潜在风险发生前做出预警，实现从“被动响应”向“主动防控”的转变。伴随数据积累与算法性能的提升，AI在能源行业的功能边界不断拓展，已逐步由辅助性分析工具演进为具备系统性优化能力的决策支持平台

       当前，AI在能源领域的应用已覆盖多个关键环节。首先，在电力系统调度优化与新能源消纳方面，AI展现出高度适配性。以风电与光伏为代表的可再生能源，因其输出具有间歇性和波动性，长期被视为构建低碳能源系统的重要资源，但同时也给电网运行带来调度压力。通过引入气象预测、负荷分析等算法模型，AI可辅助风电场提升对风速、太阳辐照等气候条件的预测能力，从而在保障安全的基础上提升新能源出力的可控性，降低对火电备用资源的依赖，优化整体调峰策略。近年来，我国在该领域实现初步突破，AI模型已被广泛应用于可再生能源预测、电网负荷调度与配电网柔性调节等核心场景。

       其次，AI在电力发展规划中的应用也日益凸显。传统的电力系统规划周期长、弹性弱，难以快速应对经济波动和用能结构变化。例如，早期为应对电力短缺而规划建设的大规模核电站项目，在投产时常面临需求调整导致的资源错配。AI通过对历史负荷数据、经济周期波动及产业发展趋势的学习，可辅助构建更具灵活性和动态调整能力的电力发展模型，提升投资决策的科学性与前瞻性。专家介绍，国际企业如Google已开始构建基于AI的全球风力资源预测平台，用于指导风电选址和能源布局，对我国相关规划实践具有积极借鉴意义。

      再次，在能源消费侧的节能管理与负荷控制方面，AI的应用也在加快推进。通过对工业用户用电行为、能耗设备运行状态的实时监测与分析，AI可实现对暖通系统、生产线等高耗能环节的精准调控，进而达到节能降耗目的。近年来，国内逐步兴起一批以“绿电交易”、“虚拟电厂”、“能效优化”为核心业务的新兴技术服务企业，尽管起步较晚，但在政策支持与电力市场机制不断完善的背景下，其发展潜力持续释放。

       最后，在营销服务与用户运营方面，AI技术也正在助力能源企业实现服务模式转型。尤其对电力、燃气、水务等公共事业单位而言，提升客户满意度是核心目标。AI在客户画像分析、智能客服系统、预警通知等方面的应用，显著提升了服务精准性与响应效率。例如，国家电网与南方电网均已部署AI驱动的客户敏感度识别系统，在计划停电前可主动识别高敏感用户群体，提前开展沟通，降低服务投诉风险，优化营商环境。

      在全球范围内，欧洲国家在能源AI应用上具备较强先发优势。与会专家表示，以意大利的ENEL、法国的ENGIE等企业为代表，近年来加快推进智能电网、数字化资产管理与客户侧服务的系统布局。相较传统的研究对象如法国EDF、德国E.ON等，ENEL和ENGIE在数字化驱动的能源转型方面呈现出更强的市场敏锐度与执行力。

      近年来，友好的技术交流对标学习在民间一直存在，即使在不稳定的国际政治环境中。过去，国家电网、南方电网等企业常组织团队赴美、欧开展技术参访交流，学习海外电力市场构建与前沿技术布局。目前，更多的是通过专家引入、案例分析等“案头学习”模式仍在持续。专家表示，随着中国电力的发展，越来越多的国家主动到中国学习。例如，法国EDF在2022—2023年期间推进智能电表项目时，主动向中国企业学习智能终端推广效率，反映出中国在某些智能化技术实施层面的领先性。

      尽管AI在能源行业的技术潜力和商业价值已获得广泛认可，但其大规模落地仍面临三方面核心障碍：

      第一，数据治理与系统集成基础薄弱。AI的核心价值在于从高质量、结构化数据中提取规律与洞察。然而，许多能源企业的信息系统之间缺乏数据共享机制，数据质量参差不齐，严重制约了AI模型的有效训练与迁移。结果是，虽然企业完成了AI顶层设计与规划，但在实际推进中往往必须回溯开展信息系统整合、数据治理、平台建设等基础工程，造成技术部署延迟和资源浪费。

      第二，行业敏感性高，数据与政策壁垒显著。能源行业作为国家安全与公共利益密切相关的基础产业，其业务数据往往涉及关键设施位置、电网运行参数等敏感内容。AI应用中涉及的跨境数据流动、安全审计与系统接入问题，使得国际合作路径面临政策层面的诸多限制。加之当前全球政治环境趋于复杂，能源领域的技术交流和商业协作空间呈现收缩趋势。

第三，技术驱动逻辑差异，投资动机结构不同。欧美企业推广AI多以市场回报为导向，通过并购创新企业、布局专利池等方式快速构建能力边界。而我国能源企业，尤其是大型发电集团、电网企业等，普遍属于公共事业单位，资金实力较强但盈利压力较小，推动AI落地多由政策任务或国家战略驱动，呈现“自上而下”的投入结构。这种投资模式虽然保障了项目资源，但在缺乏业务痛点牵引的背景下，易造成“有预算、无场景”或“技术先进、需求模糊”的推进困境。
       实现AI从“试点应用”向“系统赋能”的跃迁，仍需从基础设施与治理体系建设入手。AI技术已在能源行业，尤其是在电力领域展现出多点开花的应用趋势，从设备维护、调度优化到客户服务、节能控制，均呈现出良好的发展势头。为了保持AI能源的领先趋势，中国企业更应该主动完善数据治理体系，推动信息系统统一规划与数据标准化，建设统一数据中台，打通数据孤岛，为AI模型部署提供稳定基础；同时推动AI与业务深度融合，基于场景识别与问题导向，设计可迭代、可迁移的AI解决方案，确保技术落地可操作、可见效。