2024 年全国两会期间，全国人大代表、万华化学集团股份有限公司董事长廖增太提交了四份建议，涉及人工智能、医疗材料国产化、建筑节能和环保家居，为加速化工新质生产力落地、推动高端新材料助力经济低碳绿色发展建言献策。
人工智能（AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能（AI）的快速发展正在对全球经济社会产生深远影响，成为激发经济增长活力和推动高质量发展的新动能。
廖增太表示，应该推动人工智能与化工行业的深度融合，人工智能在材料设计和筛选方面表现出巨大潜力，必将给材料行业带来颠覆性的变革。他建议，在化工材料分子发现、分子逆向合成、材料大模型、工业设备故障预警、生产工艺优化等化工制造业场景。鼓励 AI 技术在化工行业的广泛应用，助力化工行业高质量发展。
通过人工智能与制造业的融合发展，提升制造业数字化与智能化发展水平，可以进一步加速「制造」向「智造」的转变。
2023 年 10 月 26 日，工信部公示 2023 年度智能制造示范工厂揭榜单位和优秀场景名单，名单显示，入选 2023 年度智能制造示范工厂揭榜单位的共计 212 家工厂。从名单可以看出 AI 与化工结合的场景落实在方方面面，那么具体有哪些应用呢？
部分上榜企业名单 图源：工信部
模拟合成，促进研发
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人工智能有助于开发高性能材料、识别关键点并获得新的科学规律，促进化学信息学的发展，通过高通量筛选和模拟实验，缩短产品从实验室到市场的时间。化学信息学可用来对反应条件进行优化和筛选催化剂等，这主要是通过对实验数据进行建模，然后使用该预测模型实现对实验工作的指导；可用于分子模拟和分子设计，并在分子性能预测的基础上，从所设计的分子中筛选出并进行合成，以便得到经过性能优化的材料。
新材料的合成往往伴随大量的数据和冗杂的参数，在材料化学合成路线中，由于每一个步骤发生的变量从几十到几千不等，需要考虑到极端庞杂的系统和大量潜在的解决方案的组合。在这些组合中，往往还存在着很多相互竞争的参数（比如时间、成本、 温度、湿度、纯度、毒性等），所以传统实验方式非常不适合当今形势下的新材料的合成和开发。采用人工智能进行新材料的合成设计，渐渐成为新材料合成及设计的新选择，也给深入研究新的化合物合成准则带来了可能。
如默克的逆合成软件 SYNTHIA? ，该合成路线设计软件是由化学家手动编码并由计算机科学家实现的，采用基于强大的反应规则数据库的先进精细算法，该数据库目前已包含 10 万多种手动编码的反应规则，计算机辅助合成能够快速找到已知目标分子的合成路径。
智慧建厂，数字交付
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数字化交付是构建数字化工厂的一个重要环节，数字化工厂与数字化交付已成为现代工程设计领域之中的热门话题，众多的工程企业尤其是设计院，正在谋求以数字化工厂与数字化交付为突破从而实现新时代下企业的数字化转型。
数字化交付通过建立数字化工厂平台以及未来建设智能化工厂的基础，再将设备运行过程中的过程控制与工艺参数进行集成，最终通过 3D 仿真技术实现与实际生产过程一致的工艺模型。借助数字化交付平台，可以实现在线上对阀门仪表等参数进行监测，通过仿真模型进行自动化精准控制， 并且模型可以不断根据实际情况进行优化，大大减少人为操作带来的失误。
以 AVEVA 系列软件为例，数字化交付的过程为通过 PDMS 与 Diagram 软件进行三维虚拟化工厂与管道仪表流程图的创建，然后将各装置设备的信息嵌入到模型中，将设备生产、安装、维护过程中的综合信息系统集成，最后通过旗下的 Net 平台实现工厂信息的综合展示，大大减少信息传递过程中带来的信息偏差与效率的降低。
优化生产，提质增效
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智能工厂的搭建运用了人工智能、大数据、 云计算这些新的智能化技术，可以帮助制造企业在替换一些低认知密集型劳动的同时，也能为生产过程中的质量稳定性控制和生产效能的优化带来提升。
典型的智能工厂最底层为感知层，通过现场设备实现数据采集；第二层为数据处理层，将底层采集到的数据进行加工、存储、转换；第三层为应用层，包括工艺管理系统、设备管理系统、人员管理系统等；顶层为企业运营相关系统，针对企业运营、供应链、人力资源等进行宏观调配。
如垦利石化搭载的卡奥斯智能化工管理平台，通过物联网、大数据和云计算技术，能够将园区管理、监测、预警、应急等功能集于一身。平台可匹配园区管理、环保、能源、应急、经济服务等多个场景，并实现对园区数据的可视化展示和智能化分析，从整体把控生产。
化工行业，特别是精细化工领域，有着生产过程复杂、对象特性多变、间歇或半连续生产过程多，介质腐蚀性强，易燃易爆及污染环境等特点，使得化工过程的检测控制面临影响因素多、变化范围大等问题。
随着科学技术的发展，化工过程控制技术的软硬件支撑手段有了重大改观，推动了化工过程控制技术的迅速发展。如阿里云的化工品控稳定性提升解决方案，把机器预测技术运用于品控过程，利用历史/实时数据建模来对反应结果进行预测，从而实现对反应过程的精确把握，实时干预，降低因为干预不及时造成的原料浪费。
结语
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人工智能与化工业的结合，正在开启一场前所未有的工业变革。AI 技术与化工业的深度融合，将为化工产业带来革命性的变革，推动化工产业向更高效、智能、环保的方向发展。
然而在 AI 与化工行业日益融合的过程中也不乏挑战，其中最大的缺口就是人才。正如廖增太所言，化工人工智能领域是一个复杂的交叉学科，涉及量子化学、物理、数学、药学、化学、控制、机械工程等多个领域，人才缺乏是当下普遍面临的问题。因此，完善人工智能领域高端人才的引进和留用政策，提供良好的科研条件和职业发展空间尤为重要。
面对人工智能技术的迅猛发展，未来的化工大有可为，它将在智能化、绿色环保与高效生产的浪潮中，迎来更加辉煌的篇章，让我们共同期待。
参考来源：工信部、各公司官网、澎湃新闻、日照日报、国海证券
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