在当今全球化工行业，挑战与机遇并存。随着原油价格波动和天然气市场供需格局的变化，行业既面临着市场的不确定性，也迎来了技术创新与新材料发展的新机遇。特别是在中国，化工制造业在复杂多变的国内外环境中展现出坚韧不拔的态势，不仅成本压力有所缓解，还通过产业结构调整和技术创新不断提升竞争力。

其中，人工智能（AI）作为推动行业变革的重要力量，正逐步渗透到化工行业的各个环节，为行业的可持续发展注入新的活力。

化工行业 AI 技术应用的挑战

近期，一份 IBM 报告指出（资料来源: IBM Optimizing the chemicals value chain with AI），化学工业领域内，绝大多数企业高层已深刻意识到投资人工智能（AI）技术的紧迫性：高达 80% 的受访企业领袖表示，AI 将在未来三年内成为推动其业务成功不可或缺的关键要素。然而，尽管认知高度统一，实践层面却显露出显著差距，仅 40% 的化学工业高层确认其公司已全面部署并实施 AI 战略于企业各个层面，这揭示了即便行业共识 AI 对于生存与发展的至关重要性，但在 AI 技术的大规模落地与应用上仍面临重重挑战。据我们观察，主要障碍可精准概括为以下三大维度。

据我们观察，主要障碍可精准概括为以下三大维度：

AI+化工的跨领域专业知识不足

 在化学工业中应用 AI 时，要找到同时具备 AI 及特定领域专业知识的专家是一大挑战。要在化学领域开发并应用 AI，需要同时具备化学工业、数据科学与计算机科学专业知识，并能融会贯通。而缺少具备跨领域技能的专业人员，正是 AI 应用上的一大阻碍。

组织内部缺乏共识

在化学制造领域内，确保整个组织对 AI 计划的全面支持同样构成了一项重大挑战。当前，众多 AI 项目往往由数据科学或信息技术部门主导，这种集中化的推进方式可能引发其他部门员工的抵触情绪，他们担忧这些项目将带来工作流程的变动与不便。而当高层管理未能展现出对 AI 项目的坚定支持与积极参与时，这种内部阻力将显著加剧。

认为 AI 计划耗时且成本高昂

在化学制造业中，实施 AI 计划往往面临耗时冗长的挑战，通常需要跨越数月的周期方能初见成效，这一特性使得本就承受繁重任务压力的团队难以将其视为首要任务。加之，行业内普遍存在的认知误区，将 AI 技术视为一项高昂且资源密集型的投资，进一步加剧了企业对其采纳的犹豫与顾虑。

化学制造业中的 AI 应用案例

管上述挑战不容忽视，但若企业决策层能给予 AI 应用坚定的支持与引导，并配套实施针对性的培训措施，企业往往能迅速见证 AI 技术带来的显著成效，包括运营效率的大幅提升、产品品质的持续优化、成本结构的有效降低，以及新产品开发周期的显著缩短。

以下，我们将通过几个化工行业中 AI 应用的典型场景，深入阐述 AI 技术如何具体转化为企业的实际效益。

研究与开发化工产业正逐步深化其研发流程的革命，通过整合历史实验数据构建 AI 机器学习模型，以精准识别影响产品物性品质的核心要素，并前瞻性地预测未来生产批次的产品质量。

在近期的一场线上研讨会中，麦肯锡公司展示了一项前沿成果：一个基于庞大化学化合物数据库深度训练的 AI 模型。该模型以其惊人的速度，在辨识新化合物方面展现了卓越能力，极大地加速了化合物发现流程，效率提升可达两到三倍。尤为关键的是，该 AI 模型能够根据公司特定的化学特性需求，精准筛选并推荐更为匹配的分子结构，为企业的创新研发注入了强大的动力与效率。

品质管理 。  

在化学工业领域，生产线上的任何瑕疵都必须得到即时响应，以免引发整批产品的污染风险。传统制造商往往依赖于人工经验和反复试验的传统方法来解决品质问题，但这种做法不仅效率低下，还难以触及问题的本质根源。

为了克服这一挑战，引入以 AI 为核心的工具，并与传感器技术及计算机视觉深度融合，能够迅速识别生产线上的品质问题，实现精准定位与高效解决，同时，通过 AI 的学习与分析能力，企业还能从中提炼宝贵经验，构建预防机制，有效避免未来类似问题的重演。

以 Profet AI 与某纤维素纳米纤维涂层（CNF）领域客户的合作为例，面对卷对卷加工制程中薄膜或软板展开自圆柱滚筒的复杂过程，初期不良率高达 12% 的严峻挑战，通过采用 AI 技术驱动的品质因素深度分析，团队成功实现了对品质瑕疵的快速识别与根源治理，最终将不良率显著降低至仅 5%，彰显了 AI 在提升化学工业生产效能与质量控制方面的巨大潜力。达成 ESG 目，随着政府监管的加强及客户需求的转变，可持续发展已成为化学制造业不可或缺的核心议题。据权威研究报告揭示，化学工业在全球能源总消耗中占据高达 10% 的比重，同时贡献了 7% 的温室气体排放。这一现状促使 82% 的化学产业高层将 ESG 的可持续性议题提升至与企业收入增长同等重要的战略高度。在此背景下，AI 技术，尤其是机器学习，正展现出其作为推动化学工厂向可持续发展目标迈进的强大驱动力。通过深度分析历史用电量、环境条件（如温度、湿度）、生产参数及设备运行状态等多维度数据，AI 能够精准识别能源消耗的冗余环节，从而实施有效优化。实践表明，广泛采用 AI 技术后，化工厂通常能够实现约 3% 的用电量削减，这一成果不仅彰显了 AI 在节能减排方面的显著效能，也为化学制造业的绿色转型与可持续发展路径提供了有力支撑。

综上所述，AI 技术已成为化工行业转型升级的关键引擎，不仅显著提升了运营效能与产品质量，更在推动行业迈向可持续发展的征途上扮演着不可或缺的角色。作为核心驱动力，AI 正全方位渗透至化工产业链的每个节点，从研发创新的加速，到品质监控，再到可持续发展战略的落实，其潜藏的价值与深远影响正逐步显现。诚然，当前 AI 在化工领域的应用仍面临跨学科知识融合壁垒、组织内部认知统一难题及实施成本考量等挑战，但随着企业高层对 AI  战略价值的深刻洞察与持续投入，这些障碍正逐步瓦解。

尤为重要的是，可持续发展已成为化工行业必须正视的核心议题。鉴于其在能源消耗与温室气体排放中的显著地位，化工行业在推动 ESG（环境、社会与治理）目标实现上肩负着重大使命。AI 技术的融入，为化工行业开辟了一条节能减排、提升运营效能的绿色转型之路，引领企业向更加环保、可持续的未来迈进。

近期，在苏州隆重举行的国际绿色生态与企业 ESG 发展研讨会上，Profet AI 作为 AI 领域的领航者，不仅深度参与，更与生态伙伴现场签署了 ESG 战略合作协议，这一举措彰显了其在推动行业绿色可持续发展方面的坚定决心与实际行动。

敬请关注后续报道，深入了解 Profet AI 在这一领域的卓越贡献与前瞻布局。