通用AI对化工AGI的启示:数据-算力-工具-机理协同体系构建OA
人工智能正深度重塑工业生产范式,化学工程领域中,构建可自主理解、预测、设计与优化复杂化学过程的化工领域通用人工智能(chemical engineering artificial general intelligence,化工AGI),是推动行业颠覆性创新的核心目标。立足化工“三传一反”核心特性,以数据-算力-工具-机理为脉络,剖析化工AGI四大发展方向:数据层面借鉴通用AI,提出多尺度模拟驱动的自主造血式数据范式,破解多尺度、高成本困境;算力层面聚焦专用芯片与硬件架构,论证化工专用计算机的必要性;工具层面延续通用AI自主化逻辑,探讨自动模拟、自动实验与自动生产控制对化工创新的助力;机理层面强调物理化学机理与数据模型深度融合,筑牢可信可解释根基。数据-算力-工具-机理协同形成自我强化生态,聚焦行业需求与技术场景适配性,为化工智能化转型提供系统性思考框架与发展蓝图。
顾紫怡;王湘茹;牛迎春;王彧斐;周天航
中国石油大学(北京)重质油全国重点实验室,北京102249中国石油大学(北京)重质油全国重点实验室,北京102249中国石油大学(北京)重质油全国重点实验室,北京102249中国石油大学(北京)重质油全国重点实验室,北京102249中国石油大学(北京)重质油全国重点实验室,北京102249
化学化工
人工智能化工AGI三传一反算法模拟优化
《化工学报》 2026 (6)
P.3239-3257,19
国家自然科学基金项目(22308376)上海市“通用人工智能大模型”基础研究专项(2025SHZDZX025D02)黄河三角洲学者项目(DYRC20230107)中国石油大学(北京)校青年拔尖项目(2462023BJRC015)学科前沿交叉探索专项(2462025XKQY002)。
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