4月29日召開的數字化轉型論壇圍繞“數字化虛擬工廠”“工業互聯網”“人工智能與數據驅動”等核心議題展開深度探討。會議不僅總結了“十四五”期間石化行業數字化轉型的成果，更聚焦“十五五”規劃方向，為行業邁向智能化、綠色化、協同化提供了戰略藍圖。

從試點示范到深度融合

　　據中國石油和化學工業聯合會智能制造工作委員會常務副秘書長李海洋介紹，從“十三五”到“十四五”期間，全國共有71家化工企業入選國家智能制造試點示范，覆蓋煉化、煤化工、新材料等領域。山東、江蘇、浙江等化工大省成為轉型先鋒，44家智慧化工園區通過驗收，形成“園區級”智能化管理標桿。試點企業數據顯示，企業成本平均降低22%，生產效率提升31%，產品不良率下降61%，能源利用率提高14%。

　　同時，李海洋指出，“十四五”期間，相關標準也不斷完善，《石化化工行業智能制造標準建設指南》《工業互聯網融合發展指南》等文件相繼發布，推動數據從“孤島”向“資產”轉變。技術供應商生態初具規模。例如，中控技術、石化盈科、昆侖數智等本土服務商快速崛起，形成覆蓋硬件、軟件、平臺的全鏈條服務能力。華為、科大訊飛等科技巨頭通過合作開發行業大模型，加速AI技術與化工場景的深度融合。

核心技術驅動創新突破

　　在論壇上，中科院大連化物所研究員葉茂分享了團隊在數字化虛擬工廠設計與運營方面的研究成果。其團隊致力于構建從實驗室小試到數字化虛擬工廠再到新工廠的創新模式，借助大模型、智能體等先進技術，在化工知識底座、高質量數據生成、大模型構建、智能體開發以及虛擬工廠設計等多個關鍵環節深入探索。

　　葉茂團隊在數據生成方面，針對化工新技術開發過程中數據缺失的問題，計劃搭建數據生成平臺，運用理論模擬、自動評價等多種方法，按照需求自動生成數據，以此填補數據空白，為化工研發提供有力支持。在大模型構建時，充分考慮化工復雜系統的特點，精心設計數據結構，使模型在不同應用場景下能精準調用數據，實現與專業模型的有機結合。此外，他們還積極開發化工智能技術，通過建立本地化的知識庫和數據庫，實現知識和數據的分級利用，有效解決企業核心數據的安全問題。在虛擬工廠設計環節，葉茂團隊借助智能虛擬工程師，從反應動力學流程開發入手，逐步完成壓力PSP生成、三維布置等工作，構建出可虛擬運行的工廠模型，為化工生產過程的優化提供了高效的試驗平臺。不僅如此，該團隊在大模型應用上成果斐然，已開發出催化反應工藝開發、工廠優化等多個應用平臺，并在榆林建立了機器人實驗室，通過機器人高通量實驗獲取動力學數據，極大地推動了工藝開發的進程。

　　蘇州沃時數字科技有限公司創始人、CEO曾琢展示了公司在AI加機器人賦能化工工藝開發方面的創新實踐。其公司自主研發了包含算法、圖神經網絡模型、自動化設備等在內的一系列核心技術，并構建了AI平臺和自動化平臺，為化工企業提供從數據庫交付、AI設計到自動化硬件落地的一站式服務。

　　沃時數字科技的數據庫匯集了國內規模龐大的高質量結構化化學數據，涵蓋文獻專利、商業結構等多個領域，能夠實現結構化數據交付和模型訓練的定制化服務，為AI模型提供了堅實的數據基礎。在AI平臺上，公司開發了從物質信息查詢到合成工藝數據推薦的全流程應用，能夠幫助企業快速設計合成路線、預測反應條件，大幅提升實驗效率。

　　在硬件設備方面，公司擁有自動化高通量合成、百毫升級別腐蝕反應、噸級別工業放大等多種先進設備，實驗過程可實時記錄并自動錄入電子信息記錄本，實現了實驗操作的自動化和智能化。通過與眾多化工企業的合作，沃時數字科技在提升實驗成功率、增加人均反應數、縮短復雜路線調整時間等方面成效顯著，為化工工藝開發帶來了全新的模式和效率提升。

新型數字基建提升全要素生產率

　　中國信通院泰爾英福公司常務副總經理曾西平表示，石油化工行業作為國民經濟支柱產業，具有產品種類多、工藝流程長、物料屬性復雜、工況嚴苛等特征，當前面臨技術迭代加速與資源環境約束趨緊的雙重挑戰。需在現有數字化基礎設施的基礎上，將數字化轉型升級與數據服務作為現階段的核心，進一步加速人工智能、大數據、移動互聯網等技術融合應用，筑牢安全底線、提升全要素生產率、增強競爭優勢。以工業互聯網標識解析體系和“星火·鏈網”區塊鏈為核心的數字基礎設施建設已初步形成規模，正加速推進應用落地。新型基礎設施將為石化行業的數字化、綠色化轉型提供有力支撐，助力行業構建覆蓋全產業鏈的數字化能力體系，通過標識體系“貫通”石化產業生產、儲運、消費全鏈條。

企業實踐提升運營水平

　　昆侖數智科技有限公司高級工程師郝玉良分享了中國石油在數字化轉型方面的落地實踐經驗。中國石油制定了“數字中國石油”戰略，計劃到2030年基本建成數字中國石油。昆侖數智作為集團內部數字化轉型的主要承擔者，在智能工廠建設、數字化轉型、企業優化等多個領域開展了深入實踐。

　　郝玉良指出，在智能工廠建設方面，昆侖數智打造的廣東石化智能工廠成效顯著，通過建立以中石油共享云的工業互聯網平臺為支撐，技術中臺、數據中臺、業務中臺協同的架構，實現了生產運營的智能化管理，并通過了智能制造程度4級評估，成為行業內的標桿。在數字化轉型過程中，昆侖數智注重挖掘歷史數據和在線數據的價值，提出了44個智能鏈的數字化轉型方法論，并開發了企業綜合數據庫和國產化的ABS系統等產品，有效解決了數據孤島問題，提升了數據管理和應用水平。

　　在企業優化方面，昆侖數智針對在線數據和機理模型結合中出現的問題，研發了機理和數據融合的模型，應用于全廠加工方案優化、裝置級優化、設備級優化等多個層面，實現了降本增效和安全運營。同時，公司積極探索大模型在石化行業的應用，將其與工藝模型、優化模型相結合，開展工藝能源網絡優化、裝置結焦和燃燒狀態預測預警等工作，并取得了良好的效果。

　　石化盈科信息技術有限公司售前方案中心副主任高瑞深入分析了領航級煉化智能工廠構建的底層邏輯與實踐。他指出，智能工廠建設的核心在于解決企業盈利、人員勞效提升以及安全環保保障這三個關鍵問題。智能工廠的構建通常采用分層式架構，從企業實體物流、感知控制、智能制造到工廠運營，每個層面都至關重要。

　　以天津南港智能工廠建設為例，石化盈科從工廠設計階段就融入智能化基因，與企業各專業協同合作，解決了智能化與土建、電信、自控工藝等專業的融合問題，以及新廠與老廠融合的難題。在建設過程中，注重硬件的獨立業務操作能力和智能化考核的點狀突破，實現了預測預警和業務閉環，為企業的卓越運營提供了有力支持。

人工智能深化與生態協同

　　在未來，隨著人工智能、工業互聯網、大數據等技術的持續創新與深度應用，石化行業的數字化轉型將不斷加速。

　　郝玉良表示“十五五”期間行業應著力夯實數據基礎，加強數據治理以獲取更多現場數據;保障數據安全，探索核心數據空間建設;推動數據與三維模型融合，實現全流程優化和預測預警;加強人機協同，打造高價值數字員工。

　　山東東明石化集團數智中心總經理李棟表示，企業未來將圍繞生態、創新、自動化三個關鍵詞發展，構建石油化工上下游協同生態，加強研發創新，提升企業智能化水平。同時，民企需加快數據資產入表，探索數據價值變現路徑。

　　從虛擬工廠的仿真推演，到工業互聯網的全局聯通，化工行業的數字化轉型已進入深水區。正如論壇主持人中國石油和化學工業聯合會副秘書長薛學通

　　所言：“誰能在人工智能領域搶占先機，誰就能掌握未來發展的主導權。”