
当前,国内外众多化工龙头企业已开启AI 技术深度布局,将智能算法全面融入研发创新、生产管控、安全预警、供应链协同及企业管理等核心业务场景,推动传统化工产业向智能化、高效化的全新赛道迈进。新年伊始,流程君和您盘一盘在过去的2025年中,优秀的石化化工企业如何在AI赛道上加速领跑,以及带给行业的变革和启示。
中国石化
中国石化完成全尺寸 DeepSeek-R1(671B版)在国产化算力环境上的部署,并接入长城大模型应用系统,在企业内部分批推广使用。经测试,该模型在进口GPU和国产GPU平台上推理计算效率提升近一倍,借助推理加速技术,计算成本降低50%。在专业能力方面,通过《石油化工行业大模型测试题集》测试显示,专业问题回答正确率超80%,化学结构式识别准确率超90%,行业标准解析效率提升3倍。未来,中国石化计划在2025年实现20个专业模型的开发和应用,将AI技术深度融入地震资料处理、油藏开发优化、化工产品研发等核心业务领域。
2025年1月18日,中国石化在北京举行数字员工发布仪式正式推出首位AI数字员工并在广西南宁新阳站等,等全国31个省市加能站同步试点上岗。

2025年9月由中国石化自主设计、石化盈科承建的人工智能(AI)中台上线运行,初步构建起覆盖样本管理、模型开发、训练部署、场景落地的全链条技术支撑体系,具备应对更广泛场景的服务能力,面向集团公司内外企业开放试用。此前,30余家企业完成中台试点应用。江汉油田依托中台快速构建非常规天然气产能预测模型,支撑73口井位科学部署,提升区块可采储量6.4%。镇海炼化利用平台训练8个管廊安全算法模型,实现泄漏、违规作业等风险的智能识别与实时预警。北化院通过小样本学习技术,将电镜图像识别时间从数十分钟缩短至30秒,科研效率提升超30倍。
燕山石化、天津石化、扬子石化依托5G AGV(自动导引车)无人叉车建设智能产品库、智能物资库。基于激光雷达、机器视觉与3D数字孪生技术,通过时序算法实现自动定位与路径规划,完成日常物资智能出入库及应急物资无人化管控。智能产品库实现产品下线、入库、出库、装车的智能化与无人化,有效提升仓储物流和产品出入库效率,降低人工成本。

中国石油
中国石油完成 DeepSeek大模型私有化部署。2025年5月28日,中国石油发布3000亿参数昆仑大模型,标志着中国石油在人工智能领域又迈出关键一步,全力推动“人工智能+”行动走深走实。

依托昆仑大模型的科学计算、语言处理和多模态能力,整合超15亿条工艺、设备、能耗等数据,训练形成“运行诊断-智能辅助-设备管理-工艺优化”全流程的常减压大模型。在工艺优化方面,实现炉出温度、烟气环保、工艺防腐等关键工艺参数预测,精度达95%以上,16项关键产品质量参数的分钟级预测,精度达96%以上,有效降低化验分析频次和人工成本;实现塔顶温度、中段回流、塔底注汽等20个关键指标的自动寻优,提升工艺运行优化调整响应速度,推动运行效率与精细化管理双提升。在动设备智能诊断方面,常减压大模型基于装置工艺设备运行数据,实现参数波动预警、知识库扩展、设备故障自主诊断、故障案例推荐等功能,有效提升设备故障处置效率40%,诊断准确率可达85%,为生产线连续稳定运行筑牢智能防护屏障
。结合结焦速率预测及裂解温度等关键参数控制,以装置经济效益最大化为目标,自动进行寻优计算,在保证裂解反应可控的前提下,实时生成最佳操作建议,装置乙烯收率平均提升了0.4%,单装置年收益预期提升超1000万元。
中国中化
2025年2月13日,中国中化人工智能平台完成DeepSeek系列模型部署通过私有化部署方式,面向全公司提供开放服务。目前,中国中化人工智能平台已成功部署DeepSeek-R1 671B完整版本以及DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B、DeepSeek-R1-Qwen-32B、DeepSeek-R1-Qwen-7B等多个蒸馏版本。这些模型通过API接口面向公司各单位应用系统开放调用,全方位、多层次满足不同业务场景的智能化需求。

万华化学
2025年1月,万华化学联合北京大学共同开发的材料大模型智能问答系统——万华材料智能助手正式发布。万华化学坚持客户导向理念,利用AI技术给客户提供更加高效便捷的产品咨询和技术支持等服务,迈出数智化变革的重要一步,为化工行业升级提供新动力。

万华化学借助AI技术在催化剂筛选环节实现了重大突破。面对14000多种备选方案,AI算法迅速筛选出156种具有潜力的选项,随后进一步优化至4种,精准推荐分子合成实验,极大缩短了研发周期,让科研效率得到质的飞跃。
汉得数智事业部与万华化学智慧大脑平台底座项目(AI中台),于2025年6月30日正式上线运行,实现办公、生产与市场三大知识库场景以及10+智能应用的落地。
2025年11月,中控技术携手万华化学共同打造的行业首套“无人调度”系统在万华化学蓬莱工业园区成功投运,标志着我国化工行业在智能化升级进程中实现了从“单装置自主运行”迈向“全自主运行工厂”的历史性跨越。该系统以AI驱动,实时调度全厂14套生产装置与31种介质物料,打通多装置协同与全厂物料平衡,推动生产运营从“人为主导”全面转向“系统驱动”,实现了“生产状态自监督、异常工况自干预、运行过程自优化”的全厂级自主运行。

长鸿高科
2025年11月,宁波长鸿高分子科技股份有限公司、与华为云计算技术有限公司在华为上海练秋湖研发中心园区签署人工智能深化合作协议并开工启动。此次合作标志着双方在人工智能领域迈入全新阶段。长鸿高科与华为云合作,推动AI技术在化工生产运营、安全管理、能效管理等环节的应用,构建智能、高效、安全的企业生产运营体系,致力于实现“更安全、更高效、更绿色”的转型。

山东海化集团
2025年11月,山东海化集团与浪潮数字企业联合研发的“基于海岳大模型的盐化工智控大模型”已全面投入生产实践,围绕工艺、设备、巡检三大环节系统推进,助力化工生产实现“安、稳、长、满、优”的智能化目标,依托持续采集的巡检数据,通过强化学习不断优化大模型的识别与决策能力,实现隐患等级的自主判定,并自动生成标准化处置工单,精准推送至责任人,构建“感知-分析-决策-处置”的完整智能闭环,实现从“事后报警”、“事前预警”到“事中AI决策”质的飞跃,巡检效率提升50%,风险分析与隐患排查完成率提升20%,有效推动了化工安全从“人工值守”向“人机协同”升级,稳步迈向“无人化、AI守护”的新形态。

凤登绿能环保
2025年11月,凤登绿能环保联合行业领先AI技术供应商,成功验收经相关权威第三方机构确认的国内首个合成氨AI智能体项目。本项目依托Geegobyte-g1通用工业时序大模型与合成氨MoE专家模型,通过全生命周期数据学习,构建具备“工匠级”经验的AI智能体。该智能体能够实时预测工艺变量趋势,自主生成最优控制策略,并与硬件系统深度协同。上线首月即实现AI控制在线率超99%,关键参数如合成塔进气压力平均下降0.5MPa,触媒层温度100%处于安全范围,显著提升生产稳定性与能效水平。

陕西未来能源榆林能化公司
2025年10月,陕西未来能源榆林能化公司甲醇精馏装置工艺智能优化项目顺利完成首轮联调并成功上线运行,截至目前已实现连续150小时稳定运行实现"人工零操作"与"能耗降低"双目标。云鼎科技联合榆林能化共同研发“甲醇精馏工艺智能优化系统”,创新性融合“AI模型+APC(先进过程控制)控制系统”,深度应用人工智能大模型技术,形成两大核心能力:一方面通过精准预测产品质量,消除传统质量监测的滞后性,保障产品质量稳定;另一方面优化蒸汽用量,从源头降低能源消耗。该技术路径具备显著的行业推广价值与市场应用潜力。
AI大模型上线后,产品纯度稳定在99.95%以上,按全年回收200吨甲醇测算,可新增经济效益40万元,叠加吨甲醇能耗降低带来的成本下降,双重提升产品市场竞争力。

云天化
2024年,云南云天化信息科技有限公司、云南云天化大为制氨有限公司与华为联手取得突破,发布了全球首个基于人工智能的煤气化RTO大模型项目成果:基于华为云盘古大模型开展RTO模型训练,精确模拟并预测气化炉炉温、渣层厚度及渣粘度等关键运行参数,从而实现生产过程的深度优化与极致稳定。
该项目深度融合人工智能算法、APC(先进过程控制)与RTO技术,通过将气化炉关键工艺的历史数据并进行预处理和标注,再接入华为云盘古大模型训练得出多种业务模型;在实际生产过程中,RTO系统运用这些业务模型并结合实时数据,计算出当前工况下的气化炉装置的最优参数,并由APC系统迅速调节,实现生产参数的精确控制。

鑫海化工
2025年4月,“鑫海化工大模型”通过国家网信办备案,成为化工安全应急领域首个合规落地的行业大模型。其成功经验正通过百度智能云加速复制。随着工信部“人工智能+”行动深化,百度智能云将持续拓展模型能力边界。目前,该大模型已累计解答问题5万余个,准确率达98%,员工问题处理时间从4小时骤减至1分钟,为化工行业安全应急管理树立了新标杆。
三宁化工
湖北三宁化工股份有限公司携手中控技术,成功将工业AI大模型深度植入其核心硫酸装置,打造了国内首个实现“无人”值守自主运行的复杂化工标杆,成功入选湖北省首批“无人工厂”。实现了该装置人工操作频次由过去的最高6000余次、日均1600余次降至现在的最低3次、日均10次以内,进入“无人”值守模式,装置的安全、效益水平和智能化程度获得显著提升,有力推动化工行业的智能工厂进入自主运行新阶段。
面对酸浓液位强耦合、烟酸负荷调整等复杂工况,AI通过多变量预测与无监督自适应模型,实现了关键参数的自主协同与平稳控制。以往需要人工每4小时操作10分钟的冬季倒罐防结晶等重复性劳动,现已全部交由AI自动完成,操作频次下降99.5%以上,彻底将人力解放出来。
当遭遇蒸汽压力波动、冷凝水中断或阀门仪表异常时,AI模型能瞬间识别风险,并启动强化学习优化的应对策略,实现毫秒级的自适应调整。这构筑了一道7×24小时不间断的安全防线,将非计划停车的风险降至最低。
巨化集团
巨化集团在含氟新材料生产中应用AI技术,实现一体化管控和智能优化,通过AI算法优化生产工艺、质量控制和供应链管理,提升产品品质和生产效率。

巨化集团精细化工事业部智能制造控制室
榆林化学
2025年7月,榆林化学动力中心GDS与AI视频智能巡检联动系统正式投运,标志着现场安全管理迈入"智能感知、主动防控"新阶段。据了解,该系统通过标准协议接入现有IPC摄像头,利用AI算法对跑冒滴漏,压力表、液位计等就地仪表异常场景进行智能识别,并实现"异常检测—截图弹窗—实时报警"全流程联动。

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AI在化工行业的应用前景广阔。以目前的发展趋势来看,AI不仅能优化化工生产流程,通过实时分析生产数据动态调整工艺条件,降低能源消耗、提升产品收率,还能预测设备故障,减少非计划停机时间。
在风险管理与安全管控方面,AI 智能系统可整合多源数据,实时动态识别风险。
研发创新上,AI能够加速催化剂配比优化,大幅降低研发成本。
供应链管理中,AI助力企业优化采购策略,提高库存周转率,减少资金占用。
未来,AI在化工行业的渗透率将持续攀升,预计2026年突破50%,广泛应用于煤化工、新能源、基础化工、新材料及精细化工等领域。
不过需要注意的是AI转型这场马拉松,选择正确的起跑方式,修建属于自己的高速路网,远比短时间的冲刺更为重要。化工企业应秉持谨慎态度,在与Al进行相对基础结合的同时,充分发挥专业人员的优势,让专业人员与Al相互协作,共同推动行业发展。
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