技术发展现状与趋势 - 大数据、云计算、人工智能等数字技术实现集群式突破并进入工业化应用阶段，为石化行业数字化转型提供重要支撑 [2] - 数据湖、数据中台技术解决海量数据“存管用”难题，云服务提供弹性可扩展、成本可控的算力资源 [2] - AI技术特别是深度学习和大模型技术正从单点工具向系统赋能转变，通过与工业机理深度融合驱动业务创新与流程再造 [2] - 行业出现大模型与小模型协同趋势，大模型的自然语言理解能力与销售服务、产品研发领域吻合，小模型则专注特定生产制造场景的综合感知与决策 [2] 数字化转型面临的挑战 - 数据孤岛问题突出，数据采集、流通交易和开发利用存在标准不完善、技术能力不足等卡点堵点 [3] - 高质量工业数据集供给不足，企业出于保密、合规考虑不愿开源共享数据，导致行业专识数据集不足 [3] - 模型泛化能力不足，特定行业训练的大模型很难泛化到其他行业 [3] - 工业软件关键技术欠缺、平台标准不统一等问题制约行业转型 [4] 夯实数字底座的建设路径 - 建议做好数据治理顶层规划与设计，例如中国石化已成立数据治理委员会并制定全业务域统一数据标准 [3] - 短期需建设模块化场景模型实现“搭积木”式调用，打造“一次开发、万企复用”生态模式，长期则需通过高质量行业语料库训练建设行业大模型 [3] - 行业需筑牢工业软件根基强化平台建设，例如中国石化已建成智越物性数据库、三维工厂设计等软件及集成化设计等平台 [4] - 需加强5G网络、工业互联网等通信技术基础，其与AI和大数据深度融合后可有效解决企业安全、能效和协同问题 [4] 高价值场景应用方向 - 目前大模型在工业领域应用集中在营销服务、管理运营等通用性环节，尚未深入触及关键流程控制、排产调度等生产制造核心环节 [5] - “AI+制造”应坚持需求导向，优先推进效率革命、复杂性决策、个性化需求、用户新体验四类高价值场景应用 [6] - 针对石化企业复杂性决策困境，可通过构建“企业级超级大脑”在数百个变量中精准权衡多重目标关系并寻找最优方案 [6] - AI能主动应对市场博弈，对原料价格波动、竞争对手动向等进行模拟推演以提供前瞻性决策支持 [6] - 已有煤气化RTO大模型、工业时序大模型等AI技术在流程工业核心场景实现落地深度应用的成熟案例 [6]