与“实验验证滞后”痛点，AI 通过跨尺度建模、分子动力学加速等方案实现突破。在生产流 程中，AI 结合高通量机器人实验优化生产，降低损耗与故障率。但 AI 也在瓦解传统技术壁 垒，“白痴指数”高的材料受冲击大。化工企业需加强 AI 研发、引进人才、推动数字化转型， 以应对挑战，把握发展机遇。 许隽逸 张玮航 陈律楼 黄楷 SAC：S0590524060003 和机器人技术融 合，化工研发大概率将经历一场范式革命——从分子模拟到高通量实验，再到材料基因组学， 全链条效率被重新定义，不但可能大幅降低传统材料的生产成本，也很可能使得新材料研发 周期大幅缩短。化工企业应当充分认识到：当前的产品壁垒已经不是壁垒，当前的产品利润 随时面临挑战。 ➢ 新材料预测的挑战与 AI 的破局方案：数据+算法的双重赋能 我们认为：化工新材料研发面临“多尺度复杂性”与“实验验证滞后”两大痛点。类似 17 天内成功合成 41 种目标材料，成功率超 7 成。 ➢ 化工企业的时代大考： 如何应对 AI+机器人大时代？ 我们认为：AI+机器人大时代给传统化工企业带来了巨大的生存挑战，但同时也蕴含着无限 的发展机遇。只有通过加强 AI 技术的应用与研发投入、培养和引进 AI 人才、推动企业数字 化转型以及关注行业动态等措施，化工企业才能够在这场时代大考中实现转型升级，实现可 持续发展。在未来的化

优化化工设计和建设 AI 使工业领域落地周期逐步缩短。管道设计软件及流体力学仿真软件是设计研究和生产部门强有力的辅助工具，有效提高设计生产效率；一体化工 程设计软件推动卓越运营和智能制造，助力化工企业实现数字化转型，数字化孪生工厂的产生为企业后续运营储备了丰富的数据资产。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，从而实现企业的数字化转型。 u AI 赋能化工生产和运营 人工智能应用于化工行业， 具有客观必然性 。化工行业作为流程工业的典型代表， 其特点是系统规模大， 覆盖专业多 、 工艺复 杂， 产品多元化， 控制难度大， 耦合度高， 与人工智能的结合能够促使化工企业跳出传统制造行业的范畴， 使化工企业能够 在 一定的体系中， 完成对化工原材料 、能源或其他形势自然资源的利用， 真正实现精细化生产和运营。 图表：流程工业的主要活动 请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明 工程设计软件助力卓越运营和智能制造 信息化时代 ，化工产业的数字化也是提高生产效率的必经之路 ，与此同时实现生产的信息化和自动化 ，利用先进的化工软件辅助化工产业完 成数 字化转型是领衔化工企业采用的核心创新之一。 提高化工行业从设计到运营的效率水平 ，推动实现可持续性和绩效 ，是发展新型化工产业的明智之举 。一体化工程设计软件在整个价值链中 实现 数字化转型 ，推动卓越运营和智能制造。

化工的制造业属性非常明显，无论是前端的资源开采提炼，还是中端的能源加工，行业的 整体的资本密集属性相对明显，其中规模化、一体化、协同布局的企业表现更为明显，在 新的技术工具能够对行业形成影响和优化的过程中，化工企业需要同时兼顾现有经营稳定、 综合考虑产出投入比，同时还需要有技术对接落地的可能，在前期 AI 推出后，化工行业 也有不同程度的关注和尝试，但大方向上尚未有明显启动。 Deepseek 的推出有 要路径，AI 智能化的发展已 经在第三产业等形成了明显的效率提升，国家的重视程度明显较高，央企国企的智能 化改造将不仅仅是个体的主动优化，同时也将是自上而下的指导建议；  有需求：国内领军化工企业近十年内快速发展，部分企业已经形成了多业务、多基地、 多市场的综合布局，产品丰富繁杂，需要复杂的管理需求，人员配置也相对较多，在 公司治理，精准高效管控方面可以有明显的提升空间； 方向三：具有 进行精准预测和实时监测，及时发现产品缺陷，降低质量问题带来的成本损失。同时，机器视觉 技术的进步使得 AI 能够检测和识别产品的缺陷，如表面瑕疵、色差等，提高检测的精度和效率。 预测性维护与设备健康管理 化工企业中的设备运转异常或故障可能导致严重的生产事故和成本损失。人工智能可以通过对设 备的运行状态、温度、振动等数据进行实时监测和分析，预测设备故障，提前进行维修，从而降 低设备的故障率，提高生产效率和安全性。