盘锦市合成橡胶行业 中小企业数字化转型实践样本 盘锦市工业和信息化局 2025 年 11 月 目 录 一、合成橡胶行业中小企业发展情况...................................... - 1 - （一）合成橡胶行业定义与范围.......................................- 1 - （二）合成橡胶行业中小企业发展现状与趋势.. ............. - 1 - （三）合成橡胶行业中小企业业务痛点...........................- 4 - 二、合成橡胶行业中小企业转型价值.......................................- 5 - 三、合成橡胶行业中小企业数字化转型场景...........................- 8 - （一）产品生命周期数字化. ............................................. - 16 - - 1 - 一、合成橡胶行业中小企业发展情况 （一）合成橡胶行业定义与范围 合成橡胶行业作为化工子行业，主要指以石油、天然气、煤 炭等为初始原料，通过化学合成方法人工制备具有高弹性聚合物 及其相关产品的国民经济部门。它与以天然橡胶树乳汁为原料的 天然橡胶互为补充，共同构成橡胶加工行业的上游。由于其性能

破除现有限制瓶颈的方向，将有望最开始明显受益：直接改善效率和提升速度的领域，或将最开始获得切入，目 前对选定方向，重复性测试或者方向性改善的领域，AI 智能化将有望直接缩短研究周期，降低投入成本，建议关 注合成生物方向，农药创制药赛道等；  技术研发的优化或将是智能化落地的主“战场”：AI 智能化对接的基础相对较好，投入成本相对可控，产生的长 远影响相对较大。对应的赛道更多是精细化工材料领域，通过 .... 11 四、行业变革及时解决技术痛点，关注技术智能化升级的机会......................................... 12 4.1、Deepseek 赋能合成生物，加速新品扩展和成本优化 ......................................... 12 4.2、Deepseek 赋能农药创制，或将大幅提升研发效率 ...... 图表 10： 中石化首个 AI 数字员工 ................................................................ 12 图表 11： 合成生物的构建策略 ................................................................... 12 图表 12： AI 智能化学习能够加速底盘细胞的构建

因素出现遗漏或错误。而高通量筛选技术可以在短时间内对大量化合物进行自动测试，例如 阿姆斯特丹大学开发了一种集成人工智能机器学习单元的机器人 RoboChem，一周内， RoboChem 可以优化大约 10 到 20 个分子的合成，而对于研究人员手动来说，这通常需要几 个月的时间。 5.产业知识图谱构建： AI 可以自动从互联网、企业数据库等多个数据源中抓取相关的化工 数据。接下来通过机器学习，可以对收集到的数据进行清洗和修复。通过建立数据模型，算 高效，受到 AI 冲击或相对较轻。例如谷歌 DeepMind 利用材料探索图形网络(GNoME)，使得 稳定晶体发现数较过往提升一个数量级；美国加州大学伯克利分校团队利用自动实验室系 统，在 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 .................. 25 图表 26： AI 指导机器人制造新材料 ..................................... 25 图表 27： A-Lab 合成成功率可超 7 成 .................................... 26 图表 28： 技术驱动加速发现周期 ..............................

9%。资金花费上，一款药物从研发 到上市销售，平均需要投入8-23亿美元，上市后还要投入超过3亿美元。与传统药物研发对比，AI制药更具有优势：AI制药方法可以对数十 亿个分子进行筛选，缩小实际需要合成和筛选的分子数量范围，在2-3年内仅需合成及测试数百个分子；可以定制生成数百个苗头分子，探 索未知分子，提高药物研发的创新性；能够通过计算机模拟的方式减少需要实验室验证的分子数量，节约验证和测试时间。 ◼ AI研发的 02亿美元，2022-2031年复合增长率约为27.2%。 AIDD 制药流程 新药发现 蛋白质结构预测 AI应用模块 AI模型 药物从头设计 虚拟筛选 靶点的发现和识别 ADMET预测 晶型预测 逆合成预测 临床试验 新药开发 临床阶段 知识图谱 机器学习 深度学习 自然语言处理 大语言模型 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 数据来源：智药局，国信证券经济研究所整理 AI制药给生物医药领域带来极大的突破 ◼ 与传统药物研发对比，在研发时间和效率上，AI制药 更具有优势： ① 传统的药物研发需要4-6年的时间合成以及测试约 5000个候选分子；AI制药方法则可以对数十亿个分子进 行筛选，缩小实际需要合成和筛选的分子数量范围，在 2-3年内仅需合成及测试数百个分子。 ② 传统筛选方式仅针对有限的分子库对特定的靶点进 行分子筛选，而AI制药可以定制生成数百个苗头分子， 探索未知分子，提高药物研发的创新性。

布莱 梅厂和法国敦刻尔克厂的高炉上开展了纯氢或富氢 气体喷吹。 中国在高炉喷吹富氢气体方面已经开展了大量 理论分析和试验研究。山西晋南钢铁集团是一家钢 化联产企业，利用高炉、转炉和焦炉煤气合成乙二 醇、LNG 及氢气，在高炉喷吹富氢气体方面有显著 的进展和应用。山西晋南钢铁集团自主设计并建成 了国内首套 1860 m 3 高炉大规模喷吹化工富氢气体 工业化应用工程，开发了高炉喷氢 200 万吨 CO2 捕集与封存利用基地，一期 50 万吨示范项目已奠基 石灰窑、热风炉烟气 首钢京唐公司 已投产，以转炉煤气为原料生产燃料乙醇 转炉煤气 石横特钢公司 已投产，以转炉煤气为原料合成甲酸 转炉煤气 晋南钢铁公司 已投产，以焦炉煤气、转炉煤气为原料生产乙二醇 焦炉、转炉煤气 19 第 2 章 钢铁行业碳中和技术展望 2.2.5 氢冶金技术 （1）技术现状、瓶颈和挑战 油化工 产品加工制造过程；中游是重要的中间产物环节，包括对原油进行裂解，生产最重要的炼油、乙烯、丙烯、 芳烃等；下游以炼油、乙烯、芳烃等基本化工原料生产多种有机化工原料及合成材料，包括合成树脂（塑料）、 合成橡胶和合成纤维等。 2010 年至今，中国炼油行业产量经历了高速增长、去产能与结构调整以及产能优化与过剩压力的阶段 变化，整体呈现产能持续增长但增速放缓的特点。2010—2015 年是中国炼油产能的高速增长期，新增了近

一、AI 制药蓝海市场，人工智能赋能药研全流程 人工智能赋能新药开发，是指在规模化医药数据基础上，运用机器学习、深度学 习、自然语言处理等技术参与药物开发各个环节，包括靶点发现、化合物合成、 化合物筛选到患者招募、临床试验设计等，通过 AI 技术的运用有效解决传统新 药研发痛点，缩短研发周期，提高研发成功率，降低研发成本。根据 DPI 援引英 矽智能数据，通过 AI 技术能将 ISM001 依赖人工阅读科研文献和经验， 花费时间长，且难以发现新靶点 AI 处理海量文献专利发现药物和疾病关系， 快速找到有效靶点，缩短靶点发现周期 NLP、DL 化合物合成 花费时间长，效率低 利用 AI 学习海量现存化学反应，推荐化合物 合成路线并优化反应条件 ML、DL 化合物筛选 成本高，效率低 使用虚拟筛选遴选出具有潜在成药性的活性 化合物，降低实验筛选化合物数量，降低资 金投入，缩短筛选周期 年成立，最初在小分子药物领域为客户提供 药物研发服务，包括晶体结构预测、化合物合成等；2019 年起公司开始进入大 分子药物开发领域，陆续推出多肽及蛋白药物研发平台和抗体发现平台 XuprmbAb 等，2022 年建成可拓展、标准化智能机器人湿实验室，并在随后发 布“XtaIPi 药物发现”和“XtaIPi 智能自动化”品牌，覆盖包括小分子药物研发、 大分子药物研发、药物固体形态研发、化学合成及实验室自动化解决方案等多个 业务领域，2024

人工智能等技术在新 药研发中的应用。AI 技术在新药研发领域中的应用推动行业快速变革，涉及靶 点发现、蛋白质结构预测、化合物筛选、ADMET 特性预测、临床试验结果预测、 药物重定位、晶型预测和逆向合成分析等多个关键环节。AI 制药技术的应用有 望缩短药物研发周期，降低成本，提高研发成功率。AI 技术使得从药物设计到 临床试验的全流程更加高效，为传统药物研发带来创新变革，并展现出在药物 研发领域的广阔前景和巨大潜力。 7 晶型预测可提供不同于经验规则的新见解 .......................................................... 16 2.8 逆向合成分析可有效优化和创造合成路线 .......................................................... 17 3. CRO 公司加速布局 AI 技术应用 ... 晶型预测与实验研究时间流程对比 .......................................................................... 16 图 15 逆向合成流程概述 ..............................................................................................

（一）核算范围。园区工业生产过程碳排放核算范围包括但不 限于水泥熟料、石灰、合成氨（无水氨）、甲醇、原铝（电解铝）、 粗钢、铁合金、工业硅、碳化钙（电石）等工业产品生产过程产生 的碳排放。 1.水泥熟料按成分分为：硅酸盐水泥熟料、白色硅酸盐水泥熟 料、硫（铁）铝酸盐水泥熟料、铝酸盐水泥熟料。 2.合成氨（无水氨）按技术路线分为：煤制合成氨、煤气制合 成氨、天然气制合成氨、油制合成氨。 3.甲醇按技术路线分为：煤制甲醇、煤气制甲醇、天然气制甲

（一）核算范围。园区工业生产过程碳排放核算范围包括但不 限于水泥熟料、石灰、合成氨（无水氨）、甲醇、原铝（电解铝）、 粗钢、铁合金、工业硅、碳化钙（电石）等工业产品生产过程产生 的碳排放。 1.水泥熟料按成分分为：硅酸盐水泥熟料、白色硅酸盐水泥熟 料、硫（铁）铝酸盐水泥熟料、铝酸盐水泥熟料。 2.合成氨（无水氨）按技术路线分为：煤制合成氨、煤气制合 成氨、天然气制合成氨、油制合成氨。 3.甲醇按技术路线分为：煤制甲醇、煤气制甲醇、天然气制甲

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“揭榜挂帅”和“赛马机制”等方式开展协同创新，提升高端聚 烯烃、合成树脂与工程塑料、聚氨酯等领域关键产品供给能力。同时 推动涂料、染料、氟硅有机材料等具有比较优势行业提高产品应用技 术开发和服务水平。三是推进安全环保智能化技术改造提升，通过产 学研用单位合作， 与生物发酵技术；在香料产业打通从柠檬醛到薄 荷醇的核心产业链 中国北方化学研究院 集团有限公司 高能炸药、推进剂及配套特种材料 联化科技股份有限公 司 六氟磷酸锂（LiPF₆）和双氟磺酰亚胺锂（LiFSI）材料高纯度合成 工艺；光刻胶前驱体的分子结构设计技术与半导体封装材料；聚酰 亚胺材料 广州天赐高新材料股 份有限公司 液体六氟磷酸锂工艺；卡波姆国产化替代；开发聚甘油改性有机硅 乳化剂、低环体残留有机硅弹性体等产品，替代进口高端有机硅材 高感度光引发剂；黑色光刻胶树脂和彩色光阻树脂；颜料分散液 圣奥化学科技有限公 司 橡胶防老剂 6PPD 的贵金属催化加氢技术；取代芳胺系列产品绿色 催化合成技术；甲基异戊基酮（MIAK）自主生产技术； 雅本化学股份有限公 司 通过生物酶催化技术、微通道连续流技术、手性合成与金属有机反 应技术等，实现医药中间体国产化（特力利汀中间体、吉西他滨中 间体、心血管药物中间体） 石药集团有限公司 新型阳离子脂质；mRNA