AI与化工行业深度融合，能创造出什么？

万华化学董事长廖增太在全国两会上提交了一份《加快人工智能与化工行业深度融合加速形成新质生产力》的建议。廖增太提出，在国家层面对制造业数字化转型编制指导性的规划意见，尤其是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。廖增太认为，中国是全球唯一拥有全部工业门类的国家，人工智能和制造业的深度融合将极大促进重点行业智能升级，高水平赋能工业制造体系，加快形成新质生产力，为制造强国、网络强国和数字中国建设提供有力支撑。

AI是指的人工智能的缩写，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人工智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。全球AI已发展了多年，在各行各业中有普遍的应用，但是在化工行业未有实际且深入的应用介绍。

此次两会期间万华化学董事长廖增太的建议，提出了多个创新的概念，如“新质生产力”、“材料大模型”、“AI与化工深度融合”等。这些概念，都基于AI与化工的融合发展为前提，是化工行业未来高质量发展的关键方式之一。

（一）、化工行业技术发展的痛点有哪些？为什么需要AI的帮助？

首先，化工行业技术发展的本质就是无穷物质的无穷排列组合，化学反应过程中会存在无穷的可能性。所以，在技术研发领域中，涉及复杂的化学反应、工艺路线和生产过程，对技术水平和研发能力要求较高。由于化工新材料、精细化工等领域的技术门槛较高，需要具备深厚的技术积累和研发实力，这对于新进入市场的企业来说是一个巨大的挑战，也限制了诸多企业的进入，以及能够实现这一技术的研发人员少之又少。

其次，化工行业是资本密集型行业，从研发到生产、销售都需要大量的资金投入。特别是在新技术和新产品的研发过程中，往往需要持续的资金支持，这对于资金实力较弱的企业来说是一个难题。所以，企业要想实现持续的研发，就需要寻找一种更经济的研发方式，AI或许是能够解决这一难题的关键。

第三，随着环保意识的日益增强，化工行业面临着越来越严格的环保法规和安全标准。企业需要在保证产品质量和生产效率的同时，加强环保治理和安全管理，这无疑增加了企业的运营成本和技术难度。所以，如果借助AI的帮助，就能够为企业寻找到最佳的生产方案，在兼顾环保的同时，也能够提高生产效率和降低生产成本。

第四，化工技术的发展应以市场需求为导向，但目前部分化工产品企业与研发机构在市场需求把握方面存在严重不足，很多企业是做过初步的市场调查后，就得到片面的结论而做了巨大的战略决策。所以，这导致了一些科研成果难以转化为实际生产力，或者产品与市场需求脱节，影响了企业的市场竞争力。如果能够借助AI工具，可以实现市场的精准定位，为企业进行更具市场需求的产品研发。

（二）、AI可以为化工研发及生产行业做点什么？

首先，在化工研发环节，AI技术可以显著提升研发效率。通过对实验数据进行建模，AI可以优化反应条件，筛选合适的催化剂，从而加速研发进程。此外，AI还可以用于分子设计，分子逆向合成，在分子性能预测的基础上，提前筛选出合适的化学物质。特别是在合成生物学领域，AI的广泛应用已经大幅提升了各环节的效率，如预测蛋白质结构，进而构造具有目标功能的物质。

其次，在生产环节，AI技术可以实现生产过程的自动化和智能化。例如，利用机器学习算法预测化工反应的产物，从而优化生产工艺，减少废品率，提高产品质量和产量。此外，AI还可以帮助化工企业进行实时监测和分析，对质量变化进行预测和控制，从而确保产品质量的稳定性。除了研发和生产环节，AI在化工行业的供应链管理、市场营销等方面也发挥着重要作用。例如，通过大数据分析，AI可以帮助企业优化库存管理，降低库存成本。同时，也可以帮助企业更好地了解市场需求，制定精准的市场营销策略。

所以平头哥认为，AI在化工行业的应用具有多方面的，其中在新产品研发、催化剂选择、分子结构设计领域中，具有无可超越的优势，对化工行业的研发将会带来革命性的影响。

国外化工行业在精细化工领域始终领先，很大一部分原因是他们在不断发现新的化工品，通过产品的升级迭代驱动消费市场的升级。但是中国化工行业始终秉承跟随的战略，无明显自主创新性，这很大原因在于技术和经验的积累欠缺，整体实力不足。中国是拥有全品类的全球消费大国，消费市场驱动产品创新在中国具有先天优势，也为化工行业技术创新提供了驱动力。

（三）、AI可以为化工市场拓展及应用行业做点什么？

首先，AI可以收集和分析大量消费者数据，包括购买记录、搜索历史、社交媒体互动等，从而揭示消费者的偏好、需求和消费模式。通过对这些数据的深度挖掘，企业可以更准确地了解消费者的真实需求，为化工产品开发和市场定位提供有力支持。特别是适合终端消费市场“小而散”的市场结构，如涂料消费市场、塑料制品消费市场、医药成品药消费市场等，这些消费市场都无法通过人工采集的形式获得有价值的数据，必须要借助AI的力量。

其次，可以利用AI学习算法，可以对市场趋势进行预测。通过对历史数据的学习和分析，AI能够识别出市场变化的规律和趋势，为企业的市场策略制定提供决策依据。例如，AI可以预测某种化工产品的未来需求趋势，帮助企业提前调整生产计划，避免库存积压或供应不足。这里就牵扯关于化工一体化项目的最佳生产方案，以及销售、库存和市场发展趋势的最佳配合方案，为企业提供最具竞争力且最理性的营销策略。

第三，AI可以帮助企业对化工市场进行更细致的划分。通过对消费者数据的聚类分析，AI可以识别出具有相似需求和特征的消费者群体，形成不同的细分市场。这样，企业可以针对不同的细分市场制定更加精准的营销策略，提高市场占有率。这一点，更加适用于终端消费市场分散且庞大的领域，以及可以存在多种产品互相替代的领域，通过AI的加持，为该领域的营销提供更加准确的销售方向。

第四，AI可以为化工行业进行个性化推荐和竞争对手的信息调查。个性化推荐系统可以根据消费者的历史行为和偏好，为其推荐合适的化工产品。这种精准推送不仅提高了消费者的购物体验，还增加了企业的销售额。而实时收集和分析竞争对手的信息，包括产品、价格、营销策略等。通过对这些数据的分析，企业可以了解竞争对手的优势和劣势，从而调整自己的市场策略，保持竞争优势。这两部分的需求，需要AI与资讯公司的相互配合，否则通过公开渠道获取的信息，对于决策存在较强的误判性。

（四）、国外有成功的应用案例吗？

平头哥根据相关信息了解到，国外多个化学研究机构，已经在不断尝试AI与其他大数据模型相互作用于化工研发中，如通过GPT-4设计用于自组织光刻的嵌段聚合体时，GPT-4可以考虑χ和 a（汉森溶解度参数）等参数以满足特定的结构要求。通过施加限制并使用GPT-4，产生了几个建议的结构，包括苯乙烯和甲基丙烯酸甲酯的共聚物，已知它能表达所需的垂直方向的片状结构。这种方法与传统方法形成鲜明对比，后者往往导致难以合成和不稳定的结构。

在化学信息学中，生成符合特定规定的复杂化合物是非常困难的，传统的方法专注于生成在计算上有利的结构，但它们往往没有考虑到诸如合成难度、溶解度和稳定性等限制。GPT-4具有语言计算能力，通过考虑分子设计和选择中的语言规则，可以弥合虚拟建模和实验之间的差距。

国外已有多个AI与化工融合的报道，并且通过实验室已创造出多种化工产品和新材料产品。对比国外，中国有实力的企业也在快速布局，相信AI与化工产业的深度融合，能够助力中国化工产业精细化工领域的快速发展，实现中国化工产业的高质量发展。

作者： 化工平头哥  

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