新质生产力推动下，精细化工行业注重技术创新和转型升级，绿色化、 智能化、高端化成为精细化工行业发展的新趋势，科技赋能精细化工 研发与生产，或将加快关键材料国产化进程及提升生产效率。 在政策扶持下，人形机器人、半导体等行业迎来较好的发展前景，相 关化工新材料被我国列为关键战略材料，国产替代进程加速，成为精 细化工企业转型升级方向。 科技赋能转型升级过程中，精细化工企业信用质量核心驱动力主要集 中于技术壁 加剧企业财务风险。 新世纪评级 2025 年度新质生产力系列文章 2 一、 科技赋能将加快关键精细化工材料国产化进程并提升 生产效率 政策引领下，绿色化、智能化、高端化成为精细化工行业发展的 新趋势。 2023 年 9 月，习近平总书记在黑龙江考察调研期间首次提到“新 质生产力”。相较于传 案”），《方案》将精细化学品与化工新材料统一纳入精细化工范畴。为 推进精细化工产业向高端化、绿色化、智能化发展，《方案》提出了三 项举措：一是推进传统产业延链。推动传统产业以产业链高端化延伸 为重点发展精细化工，打造专业化、精细化、特色化、新颖化的产品 体系，提升产品附加值，增强核心竞争力。二是加快关键产品攻关及 促进优势产品提质。聚焦新能源、新材料、生物技术等领域的需求， 采用“揭榜

根据施工场地组织方案形成场地布置动态模 型，用于场地组织的管理。针对不同施工进 度阶段的场地组织，建立施工场地布置模型 ，包括施工临设、功能分区、大型机械设施 、场地道路、基坑等，进行物流、人流的分 析，辅助施工场地组织、材料临时堆放和转 运、塔机安装规划等。 ○ 智慧 工地 在场地组织模型的 基础上，对接智慧工 地系统的物联感知 设备数据，形成可用 于智慧工地管理的 基础 垫层 材料信息 ○ 基础（独立基础、条形基础、筏 板基础、桩基础、承台） 材料信息、编号 ● 防水板 材料信息 ● 集水坑、排水沟 材料信息 ● 导墙 材料信息、编号 ○ 挡土墙 材料信息、编号 ● 钢筋 材料信息、编号 - 钢筋混凝土 墙 墙体 材料信息、编号 ● 边缘构件 材料信息、编号 ○ 钢骨柱、钢骨梁、钢板 钢骨柱、钢骨梁、钢板 材料信息、编号 ● 钢筋 材料信息、编号 - 钢筋混凝土 柱 柱 材料信息、编号 ● 钢骨柱 材料信息、编号 ● 柱帽 材料信息、编号 ● 柱基 材料信息、编号 ● 梯柱 材料信息、编号 ● 钢筋 材料信息、编号 - 钢筋混凝土 梁 梁 材料信息、编号 ● 钢骨梁 材料信息、编号

以及模具可用 量管控；物料计划期、量参数策略的规划；包装物齐套性的管控；生产计 划执行进度跟踪，现场在制物料存量管控及生产过程异常处理和订单调度。 供应链管理领域 业务特点： 管控重点： 原材料的大宗物料采购模式；原料价格随行就市的价格管理方式；备品备 件的计划采购模式。 大宗原料的安全库存储备策略；以及基于市场价格走势的战略储备策略管 理。备件供应商的准入、价格以及质量绩效管理；采购订货过程中的质量、 生产管理指标 （生产效率） u 采购计划按时达成率 u 采购成本趋势 u 供应商供货及时率 u 供应商供货合格率 u 供应高一次交货合格率 u 采购应付账款挂账率 采购业务指标 （供应商绩效、材料成本） u 质量体系抽检不合格项 u 客诉响应及时率 u 质量事故处理及时率 u 产品一次检验合格率 u 质量检验差错率 u 质量成本占比（预防性 成本、应对性成本） 质量管理指标 划约 束条件进行管理。 铝液 / 铝锭物料管理策略： 基于 XX 现场业务管理现状及特点，铝液材质单一，熔炉 全天候循环运行，因此只做投入产出总量管理。 铝锭为外购材料，需要根据采购来源供应商及批次进行批 次管理。 回炉料 产品 BOM 管理要点 u BOM 的版本管理：同一产品不同时期设计变化过程记录。用于物料清单 追溯。 u BOM 与工艺路线集成：明确

进行建筑部品部件智能化生产的活动。 2.0.5 智能施工 Intelligent construction 利用数字技术对工程施工技术和装备进行升级改造，辅助开展各工序环节施工作业，并对 施工现场作业人员、机械设备、材料物资、施工工艺和场地环境进行智能化组织管理的施工活 动。 2.0.6 智慧运维 Intelligence operation and maintenance 利用数字技术和智能感知装备对建 技术进行沉浸式方案评审，模拟装饰效果、灯光环境 及人流动线，优化空间体验。现场施工人员可通过 AR 设备实时叠加 BIM 模型与实体建筑， 辅助定位与安装。 5.3.4 深化设计模型宜与材料数据库对接实现精准供料。可采用 RFID 或二维码技术，确保 进场材料与设计规格一致，支持质量追溯。 5.3.5 基于建筑信息模型（BIM）技术的施工深化设计技术应用应符合以下要求： 1 施工各阶段应在设计、生产阶段数据模型的基础上进行深化； 并解决施工进度冲突问题; 7 利用 BIM 模型进行施工成本分析，精确计算各施工阶段的材料、人工、设备等成本， 为成本控制提供依据。 5.4 智能生产 5.4.1 建筑装饰工程的智能生产满足下列要求： 1 加工深化应采用可输出深化图纸、数据及 BOM 清单功能的参数化三维建模软件，且 深化数据应包括部品部件几何信息、材料信息、位置信息等； 第 8 页 2 智能生产管理平台对部品部

航空航天领域.................................................................................. 67 4.1.5 高端新材料领域.............................................................................. 69 4.2 工业大模型应用主要场景 不确定性传播：测量误差的链式传导效应 1.2.2 模型架构 ◼ 混合架构 主流架构呈现"预训练+微调+物理嵌入"的混合模式： ➢ 基础层：基于 Transformer 的通用特征提取 ➢ 领域适配层：融入设备动力学方程、材料本构模型等机理知识 ➢ 任务特定层：面向检测、预测、优化等场景的轻量化模块 ◼ 实时推理架构 为满足产线实时性要求，架构设计突破包括： ➢ 动态计算图：根据输入数据复杂度自适应调整计算路径 15 ➢ 区块链存证：确保模型更新过程的可追溯性 1.3.2 基于应用场景的分类体系 (1) 研发设计类大模型 ➢ 多物理场耦合仿真加速（CFD/FEM 计算速度提升） ➢ 材料基因工程（预测新型合金性能参数误差降低） ➢ 工艺参数智能推荐（减少试错实验次数） 技术架构：融合物理方程约束的生成式模型。 (2) 生产制造类大模型 ➢ 实时质检：在极短时间内完成复杂曲面缺陷检测

技术在新能源汽车制造中的应用，不仅能够提升生产效 率、降低生产成本，还可以通过智能化的质量控制手段，显著提高 产品的可靠性和安全性。例如，在电池生产环节，AI 可以通过大数 据分析和机器学习算法，优化电池材料配比和生产工艺，从而提高 电池的能量密度和循环寿命。在装配线上，AI 驱动的机器人能够实 现高精度的零部件组装，减少人工操作的误差。此外，AI 还可以应 用于供应链管理、物流调度和售后服务等环节，通过智能预测和优 比传统的人工 检测，AI 系统具有更高的准确性和一致性，能够有效降低产品不合 格率，提高产品质量。 再者，AI 技术在供应链管理中的应用，可以实现对原材料的智 能采购和库存管理。通过分析市场需求和供应链数据，AI 系统可以 预测原材料需求，优化采购计划，减少库存压力，提高供应链的响 应速度和灵活性。 为了进一步说明 AI 技术在新能源汽车制造中的实际应用效 果，以下为某新能源汽车制造企业引入 保出行的需求增加。全球主要汽车制造商，如特斯拉、大众、丰田 等，纷纷加大在新能源汽车领域的投入，推动行业快速发展。 新能源汽车产业链涵盖了上游的原材料供应、中游的整车制造 以及下游的充电设施和服务。在上游，锂、钴、镍等关键电池材料 的需求持续增长，推动了矿业和材料科技的发展。中游的整车制造 环节，智能化生产线和模块化设计成为主流趋势，车企通过引入 AI 技术优化生产流程，提高效率并降低成本。下游的充电基础设施建

月，习近平总书记在黑龙江考察调研期间首次提出要 “整合科技创新资源，引领发展战略性新兴产业和未来产业，加快形 成新质生产力”。新时代推动东北全面振兴座谈会上讲话时，习近平 总书记进一步强调，“积极培育新能源、新材料、先进制造、电子信 息等战略性新兴产业，积极培育未来产业，加快形成新质生产力，增 强发展新动能。”2023 年 12 月召开的中央经济工作会议提出，“要以 科技创新推动产业创新，特别是以颠覆性技术和前沿技术催生新产业、 24 年） 5 （一）数字经济催生新型劳动对象 劳动对象是劳动者开展劳动生产的对象和创造使用价值的基础， 是实现生产的必要前提。机器化大生产时期的劳动对象往往是指自然 资源、原材料、零部件等物质资料。数字经济时代，劳动对象发生质 变，数据要素成为劳动对象的新组成部分，数据与传统劳动对象相互 融合也构成了新的劳动对象，更加丰富的劳动对象创造了满足更加多 元化、个性化需求的物质基础。 数据成为数字经济时代的新型劳动对象。随着新一代信息技术的 发展，数据的采集、处理、分析成本不断降低，生产主体能够以较低 的边际成本获得海量数据并投入生产。生产过程中被加工、改造或服 务的目标，由传统的原材料、零部件等实体性对象，扩展到数据等非 实体性对象。5G、物联网、算力中心等新型基础设施的日益完备使得 数据的生成、存储和传输更加便捷和高效，人工智能、机器学习、大 数据分析等数据处理技术的提升使得人们能够更加高效地从海量数

和设备的全生命周期。随着建筑和技术设备的能效日益 提高，隐含于材料和产品中的灰色能源和二氧化碳逐渐 成为越来越重要的评判标准。对于生命周期存在着不同 的划分。如果只考虑产品的生产阶段，也称“从摇篮到 大门” (cradle-to-gate); 如果考虑从产品生产到结 束使用的完整过程，也称“从摇篮到坟墓”(cradle- to-grave); 如果进一步通过回收、再利用等手段把 材料和产品投入到一个新的生命周期中，就称其为“ 就需要由经验丰富的项目管理者运用多种综合手段将不 同专业、不同利益相关方紧密地联系起来。此外， 还 应本着关注全生命周期（LCA）的原则，对设施与建筑 在未来几十年可能发生的使用变更，以及对建筑拆解和 材料再利用做出长期规划。 步骤七： 详细规划与实施落实 气候中和园区是一个全新的主题，并非所有的服务供应 商都能在相关技术领域提供必要的专业知识。因此，从 制定方案到细化设计，再到施工实施，都需要高水平的 理策略，比如负载转移、填谷与削峰。 除了保证园区及其设施成功运行以外，还需要制定基础 设施、设备以及材料使用后的再利用方案。模块化的设 计、生产和施工不仅可以避免将材料、产品和设施锁定 在特定的技术和单一的用途上， 还可以避免环境危害 和昂贵的废物处理费用。在自然资源日趋匮乏的今天， 材料和产品的可回收性，以及建筑的可拆解与再利用 性， 正变得越来越重要。目前，建筑业在这一领域仍 处于起步阶段，

实施意见》 未来制造 智能制造、生物制造、纳米制造、激光制造、 循环制造等 未来信息 6G、卫星互联网、量子信息、量子/光子计算、 类脑智能等 未来材料 先进基础材料（有色金属、无机非金属等）、 关键战略材料（高性能纤维、先进半导体等）、 前沿新材料（二维、超导、智能仿生等） 未来能源 核能、氢能、生物质能、新型储能等 未来空间 深空/深海/深地高端装备、深海智能无人平台、 极地探测作业装备等 上海市重点发展方向 发展方向 发展领域 未来信息 通用人工智能、元宇宙、量子信息等 未来健康 基因技术、脑科学与脑机接口等 未来制造 类人机器人、智慧出行等 未来能源 氢能、新型储能等 未来材料 石墨烯材料、超导材料等 未来空间 商业航天、卫星网络等 8 2. 2 2.4 知名研究机构未来产业热点 知名研究机构 相关报告 聚焦赛道 中国工程院战略咨询中心 《中国制造业重点领域技术创新绿皮书 员；智能服务；太空探 索 16 赛道 5：新型储能（固态电池等） 全球广泛部署 技术各有所长 l 美国：飞轮储能、压缩空气储能、 氢能储能等方面技术处于领先水 平。 l 日本：掌握了膜材料、催化剂等 关键核心原材料和关键核心设备， 在飞轮储能、压缩空气储能、液 流电池方面具备一定优势。 l 中国：锂电池储能、液流电池方 面处于世界领先水平。 市场规模稳步提升 新增装机创历史新高 锂离子电池为主流、多种

业收入利润率超过全国平均水平（5.4%）。从核心技术突破来看，制 造业强市在关键领域攻坚克难，在高端芯片、工业母机、新材料等领 域实现重大进展。深圳市建成国家第三代半导体技术创新中心深圳综 合平台，正式商用全球第三大移动操作系统原生鸿蒙；苏州市发布国 产首台 200kV 场发射商用透射电子显微镜，为半导体、前沿材料、 生命科学、原子级制造等战略领域填补关键环节的空白。 智能化创新生产模式，打造数字驱动转型新范式。从智能制造载 年） 12 步伐加快，大飞机、新能源汽车、高速动车组等领域示范工厂研制周 期平均缩短近 30%、生产效率提升约 30%。重点城市如苏州以半导体 及集成电路、新能源、智能车联网、人工智能、纳米新材料、光子等 领域为重点，构建由 10 个产业集群和 30 条产业链组成的“1030”产业 体系，打造“智造之城”，2024 年苏州高新技术产业产值 2.6 万亿元， 比上年增长 7.7%，占规模以上工业总产值比重 20%；无 城市制造业高质量发展研究报告（2025 年） 22 锡物联网集群集聚了全国超过 3500 家物联网企业，产业规上营收突 破 2500 亿元；宁波的新材料产业集群 2024 年实现工业总产值 4919.36 亿元，稀土永磁材料产量占全国 40%以上；成都轨道交通装备集群主 导产品市场占有率连续 12 年位居全国第一；均有力支撑了城市制造 业的高端化、智能化、绿色化转型。 表 4