人工智能赋能工业化学的挑战、路径与未来范式OA

工业化学是国民经济发展的基石,其智能化升级对保障国家产业链安全、推进“碳达峰、碳中和”战略实施具有关键意义。针对工业化学场景数据稀缺且质量参差、工艺机理复杂、系统容错率低、动态演化特征显著等问题,通用人工智能(AI)大模型的技术经验难以直接迁移落地。本文系统剖析了人工智能赋能工业化学在数据、模型构建、场景约束层面的核心瓶颈,构建了以数据治理为底座、数字孪生为桥梁、机理-数据-知识混合建模为核心的一体化技术体系,从数据标准化、虚实数据融合、跨领域感知认知融合等维度提出了具体实现路径。通过过程控制、异常工况预警、工艺优化、设备智能运维等典型工业场景案例,验证了该技术体系的工程可行性。在此基础上,明确了大模型与专业模型协同架构、细粒度多模态融合、自学习闭环探索、执行式智能体驱动工程自动化、多模态AI就绪数据库构建五大未来发展范式。本文为人工智能与工业化学的深度融合提供了系统性理论框架,也为化工行业智能化转型提供了可落地的实践参考。