AI浪潮下,人工智能的快速發展正在對全球經濟社會產生深遠影響。在全球經濟發展進程中占有極其重要地位的化工行業,人工智能與這一產業的深度融合,已然成為一個不容回避的課題。

“中國是全球唯一擁有全部工業門類的國家,人工智能和制造業的深度融合將極大促進重點行業智能升級,高水平賦能工業制造體系,加快形成新質生產力,為制造強國、質量強國、網絡強國、數字中國建設提供有力支撐。”全國人大代表、萬華化學黨委書記、董事長廖增太表示。

3月4日記者了解到,基于人工智能加速應用到化工行業的期望,廖增太在今年全國兩會上帶來了“人工智能與化工行業深度融合的建議”。

廖增太表示,化工行業作為國民經濟的基礎和支柱產業,為推動人工智能與化工行業的深度融合,加速培育新質生產力,建議“多方協同合作,形成國家級化工行業通用數據集”“提供政策性支持,鼓勵人工智能在化工行業典型應用場景先行先試”“建立完善的人工智能人才培養戰略和引進政策,強化AI人才體系建設”。

全國人大代表、萬華化學黨委書記、董事長廖增太

值得注意的是,除了上述建議,廖增太還將提交加快推動高端醫療器械原材料國產化、推動高質量住宅與超低能耗建筑建設、加快推動人造板產業高質量發展等其他建議。

建議形成國家級化工行業通用數據集

人工智能的快速發展正在對全球經濟社會產生深遠影響,成為激發經濟增長活力和推動高質量發展的新動能。在全球經濟發展進程中占有極其重要地位的化工行業,當然也亟須人工智能的賦能。

不過,人工智能與化工行業的結合,也有必須解決的問題。廖增太表示,化工行業產品品類復雜,涉及生產生活的方方面面,人工智能與化工行業的深度融合高度依賴行業數據集的建設。

目前各類基礎數據(如物性庫)不足、專業文獻及實驗過程數據量龐大、數據收集整理和標注工作量巨大、行業數據標準缺乏,同時還涉及商業機密和數據安全等問題,難以形成行業通用數據集。

興業證券的相關研報曾提及,化工產業是國民經濟的基礎性產業,關乎各行各業的發展。化工行業市場規模龐大,具有門類繁多、工藝復雜、產品多樣等特點,子行業涉及煉油、冶金、能源、環境、醫藥、煤化工、輕工等眾多分支,產品廣泛應用于工業、農業、人民生活等各領域。

與此同時,化工行業在國民經濟中地位突出,化工品作為最重要的原材料之一,廣泛應用于各產業領域。聯合國環境規劃署報告顯示,依據工業部門細分化工品市場,建筑是化工品最大的終端應用領域,電子、家用、農業、紙質包裝、汽車、醫療、能源等均是主要應用領域。

作為化工行業的一個門類,《中國工業報》的報道曾提到,我國石化產業自2010年高居世界石化產業第二和世界化工產業之首,到2030年,我國化工產值將占全球半壁江山。

此外,化工行業龐大的規模,以及涉及的企業數量之大,也是數據形成合力必須解決的一個難題。以規模總量連續多年保持全國首位的山東為例,2023年上半年,山東全省化工行業規模以上企業達到3399家,實現主營業務收入1.36萬億元、利潤365.6億元,分別占全省工業的25.2%、18.8%,占全國石化化工行業的17.9%、8.5%。

為推動人工智能與化工行業的深度融合,加速培育新質生產力,廖增太在建議中提到,“多方協同合作,形成國家級化工行業通用數據集”,建議政府牽頭組織相關部門、高校、化工行業協會、數據標準組織,建立符合國際標準的化工行業數據標準,組織收集化工行業通用基礎數據,并進行專業數據標注,形成國家級化工行業通用數據集,為行業基礎大模型訓練及智能化建設提供數據基礎。

提供政策性支持,強化AI人才體系建設

截至目前,已有超30個省份(地區)明確將做優做大數字經濟列為重點任務和發展目標,且有不少省份(地區)明確將新增智能工廠、扶持智轉項目、完善基礎設施建設納入實施路徑。各地兩會吹來的“東風”,也將為石化等傳統行業加快轉型升級、實現新型工業化提供動力。

在加快人工智能與化工行業深度融合、加速形成新質生產力方面,除了形成國家級化工行業通用數據集,廖增太還建議,“提供政策性支持,鼓勵人工智能在化工行業典型應用場景先行先試”。

此前,人工智能在國外化工領域的應用已經有所體現。比如,谷歌DeepMind成功預測出220萬種晶體結構;微軟MatterGen可根據化學組成、對稱性等各種約束條件生成定制化材料結構。

“AI在材料設計和篩選方面表現出巨大潛力,必將給材料行業帶來顛覆性的變革。”廖增太據此建議,國家層面對制造業數字化轉型編制指導性的規劃意見,尤其是在化工材料分子發現、分子逆向合成、材料大模型、工業設備故障預警、生產工藝優化等化工制造業場景。鼓勵AI技術在化工行業的廣泛應用,助力化工行業高質量發展。

當然,鼓勵人工智能在化工行業典型應用場景先行先試的前提,少不了相關人才的培養與引進。

值得注意的是,化工人工智能領域是一個復雜的交叉學科,涉及量子化學、物理、數學、藥學、化學、控制、機械工程等多個領域,人才缺乏是當下普遍面臨的問題。一方面,缺乏熟練掌握跨學科知識的人才,制約了人工智能技術的綜合應用;另一方面,行業競爭激烈導致企業難以留住人工智能高端人才。

基于人才缺乏的問題,廖增太認為,有必要“建立完善的人工智能人才培養戰略和引進政策,強化AI人才體系建設”。

廖增太建議,在國家層面制定人工智能人才培養戰略規劃,完善人工智能領域高端人才的引進和留用政策,提供良好的科研條件和職業發展空間。建立健全人才評價體系,充分考慮人工智能領域的特殊性,對人才成果進行科學公正評價,尊重并保護人才創新權益。