当前，面对资源环境约束趋紧与产业转型升级的双重考验，人工智能（AI）作为引领未来的战略性技术，已成为石化化工产业应对“高能耗、高排放”挑战，重构产业价值链，驱动行业向绿色化、智能化、高端化迈进的关键变量。加快AI赋能我国石化化工行业绿色转型，是以能源新质生产力推进中国式现代化的重要途径。

　　“AI+绿色石化”迎来宝贵窗口期

　　从国家战略的顶层推动到行业自身的降碳刚需，从技术迭代的加速突破到政策红利的集中释放，多重力量正在汇聚，为“AI+绿色石化”打开了宝贵的窗口期。

　　首先，绿色转型面临严峻的降碳压力，亟须AI提供系统性优化方案。国际能源署（IEA）指出，化工行业是碳排放大户，传统硬件技术改造的节能减排边际效应持续递减，进一步深度脱碳亟须突破传统的局部寻优模式。AI凭借强大的高维数据处理能力、非线性关系映射和全局动态寻优算法，可精确捕捉生产过程中的物质流与能量流变化，在分子级别和宏观层面上实现能源价值和能效最大化。

　　其次，AI正成为推动石化化工行业向高效、低碳和智能化方向发展的核心引擎。AI可全面优化油气领域诸环节，降低钻探前的不确定性，使资源评估更加可靠；优化生产流程，推动大规模节能减排；加速有前景的新材料以及碳捕集材料的研发与测试进程。

　　最后，政策红利释放叠加行业数字化基础不断夯实，为“AI+绿色石化”创造了历史性机遇。我国《石化化工行业稳增长工作方案（2025—2026年）》明确提出，开展“人工智能+石化化工”行动，加快行业高质量数据集建设，支持企业加强重点设备智能化适配改造，部署一批针对分离、蒸馏、提纯等行业典型单元操作需求的场景模型，训练建设石化化工行业大模型。截至2025年9月，我国石化行业自动化控制水平普遍超过90%，关键工序数字化率达83.4%，远超工业平均水平，为AI的深度应用提供了坚实的数据支撑与较强的场景承载能力。

　　然而，AI赋能石化化工行业也面临多重现实挑战。一是“黑盒”特性与严苛的安全生产标准之间存在矛盾。石化生产属于高危行业，对算法的可解释性和容错率要求极高。当前通用大模型多为数据驱动，在工业机理的深度融合上仍有明显不足，难以满足“机理清晰、过程可控、异常可溯”的工业级要求。二是数据壁垒与“信息孤岛”制约AI模型的训练与泛化。不同厂商的控制系统相对封闭，缺乏统一的接口标准与数据共享机制，高质量、带标注的工业数据集严重匮乏。三是“碳足迹”悖论不容回避。如何在使用AI实现石化行业深度减排的同时，有效控制算力基础设施的碳排放，实现“绿色AI”，是行业发展必须解答的新考题。

　　AI正从三个层面全方位重构行业价值

　　AI对石化化工行业的赋能，不是局部的工具性改良，而是从底层逻辑到顶层架构的全方位价值重塑。这场变革贯穿生产运营、研发创新与碳资产管理三大维度。

　　首先，打破效率天花板，推动生产过程的深度低碳化与柔性化。通过构建基于数字孪生的全厂虚拟模型，结合深度强化学习，AI能够实现复杂反应器内温度、压力、配比的实时最优控制。如万华化学应用全球首个时间序列大模型TPT，打破传统氯碱生产的效率瓶颈，实现智能控制与决策；镇海炼化等企业通过AI大模型提升生产效率与安全水平。

　　其次，加速绿色材料与低碳工艺的研发创新。传统化工新材料的研发依赖于“试错法”，周期长、耗资大。生成式AI与材料信息学的结合，正在颠覆这一模式。AI可用于精准预测催化剂活性位点、筛选高效碳捕集溶剂分子、设计新型可降解生物基聚合物。这种研发范式的跃迁，将极大地缩短石化化工企业在高端聚烯烃、新能源电池材料等“卡脖子”领域的突破时间。

　　最后，重塑产业链协同与碳资产管理体系。在全生命周期碳足迹管理成为国际贸易新门槛的背景下，依托AI、区块链和工业互联网，企业能够构建起贯穿供应链上下游的碳排放智能追踪与预测系统。AI赋能的碳资产管理系统能满足高标准的国际可持续信息披露要求，并为A股化工企业的ESG绩效提供支撑。利用AI预测大宗商品价格与碳交易市场价格，企业能够实现生产、物流与碳配额的最优调度，真正将“碳成本”转化为“碳资产”。

　　AI落地需找准切入点把握节奏感

　　石化化工行业工艺复杂、安全要求严苛，AI的落地必须从最紧迫的降碳需求和最现实的数据条件出发，找准切入点、把握节奏感。

　　首先，夯实数据底座，加快行业大模型与高质量数据集建设。头部石化化工企业牵头，联合科研院所与科技巨头，打破企业间、装置间的数据壁垒。严格落实数据治理标准，进行差异化管理，清洗并建立针对催化裂化、乙烯裂解、精馏分离等高耗能典型场景的高质量、标准化数据集；加大对“工业机理+AI”混合模型的研发投入，让大模型不仅“懂计算”，更要“懂化学”“懂工程”。

　　其次，聚焦高价值场景，推进“点—线—面”一体绿色智造落地。在“点”上，聚焦核心反应器、压缩机组等关键设备的智能化适配改造与预防性维护；在“线”上，利用AI实现从原料采购、生产排产到公用工程（水、电、汽）的在线闭环优化；在“面”上，构建智慧零碳化工园区，特别是顺应风光等新能源加速接入化工园区的潮流，利用AI强大的预测与调度能力，构建“源网荷储”智慧微电网，匹配绿电与化工生产负荷。

　　最后，坚持技术融合，形成“绿色AI”与“AI促绿色”的双轮驱动。在西部算力枢纽节点或绿电资源丰富的地区布局石化行业专属的“绿色智算中心”。研发轻量化工业模型和边缘计算技术，减少数据上传云端产生的能耗与延迟。将AI与CCUS（碳捕集、利用与封存）、生物制造等减碳技术深度融合，大幅降低碳捕集能耗，实现软硬技术的乘数效应。

　　（作者程春华系中央民族大学教授、博导，朱方芳系中国新闻社记者）