在人工智能（AI）技术发展日新月异的浪潮下，精细化工行业如何借力AI技术加快转型升级、谋求高质量发展？5月21日至22日在宁夏银川举办的第八届精细化工企业转型升级与高质量发展大会暨2026精细化学品和新材料产业链重构与技术创新应用大会上，《中国化工报》记者采访了解到，精细化工行业正积极拥抱工业AI大模型、工业智能体等新技术。

工业AI成为“必答题”

精细化工附加值高、需求增速快，是石化化工行业稳增长、转型升级的重要引擎。近年来，尤其是《精细化工产业创新发展实施方案（2024—2027年）》（简称《方案》）出台后，我国精细化工产业发展迅速；规模不断增长，技术进步不断加快。但也面临产品多样、工艺过程复杂、企业研发投入较低、安全环保压力较大、上下游协同不足等问题，制约行业高质量发展。

“2026年是‘十五五’开局之年，也是精细化工行业从规模扩张迈向价值创造的关键‘窗口期’。在全球产业链加速重构、国内安全环保约束持续收紧的当下，精细化工行业面临多重挑战。”中国机电装备维修与改造技术协会副秘书长徐灵峰表示，《方案》明确提出要推动产业高端化、绿色化、智能化发展。当前，工业AI与无人化技术已从“可选项”演变为“必答题”，企业要积极拥抱数字化，推动信息技术与制造技术深度融合，持续提升运营效率与本质安全水平。

技术应用见到真效益

记者在采访中发现，一批工业AI大模型、工业智能体新技术已在精细化工企业逐步应用并初见成效。

“没有工艺基础的智能是空中楼阁，没有智能赋能的工艺是刀耕火种。”湖南九九智能环保股份有限公司产品总监黄鹏介绍，该公司在脱硫脱硝除尘装置中接入了AI智能体技术，对原来的PID控制系统实施升级改造，实现了超前预测、多变量协同优化与动态自适应进化。以某焦化企业130万吨/年焦炭生产装置为例，在实施脱硝氨逃逸智能控制改造后，净化出口NOx浓度精准控制在80±5毫克/标准立方米，烟气净化投用率超90%，年节约药剂费140万元。目前，该技术已在钢铁、焦化、热电、建材等领域100多家企业得到应用。

在设备安全运行方面，四川能投化学新材料有限公司生产部部长肖朝晖告诉记者，他们针对石油化工企业非计划停机损失巨大、事后设备维修成本高昂等痛点，开发了大模型工业设备异常预测平台并在石油化工装置首次应用。该平台基于工业大模型的深度学习神经网络和迁移学习能力，配备工业设备AI异常预警、工艺参数异常报警和构建软仪表功能。

实际运行数据显示，该平台对关键转动设备实现精准预警。例如，G301搅拌器电机轴承温度异常预警时间提前16天，非计划停机次数减少80%，维护成本降低30%。同时，通过该平台构建的软仪表对4CBA（对羧基苯甲酸）实现实时预测浓度值，有效降低催化剂消耗，年节约成本数百万元。

后续发展仍任重道远

尽管AI技术赋能精细化工成效初显，但仍面临诸多技术与管理挑战，后续发展任重道远。

中国中化沈阳化工研究院首席科学家程春生表示，应通过工艺、安全与工程协同研究，系统解决物质、能量、工程与信息转化科学问题，并深入研究本质安全、评价工艺安全可靠性，突破精细化工风险高、工程放大和过程强化难等技术瓶颈，助力精细化工迈上工艺精确和生产精准新台阶。

中国成达工程有限公司技术总监曾裕玲认为，精细化工企业安全事故发生率较大，自动化提升改造迫在眉睫。但由于行业普遍具备间歇式、多品种、小批量生产的特点，单一工艺设计的自动化缺乏通用性，存在投入大、复用难，以及设备与系统存在壁垒等特点。她认为，未来的方向应是本质安全化与连续化改造，通过人机隔离、远程操作，打造“少人化”乃至“无人化”的智能工厂，在法规、风险和经济性之间实现统一。