2025年，人工智能（ai）技术在石化行业的应用已从辅助工具向核心驱动力转变，并呈现出五大核心趋势：一是材料研发智能化，二是工艺优化与设备智能，三是能源系统绿色转型，四是企业全面布局ai，五是政策与标准同步推进。
技术突破：ai技术应用的创新与演进
1. ai深度赋能材料研发
在新材料探索方面，ai代理系统通过整合多语种文献数据并自主扩展信息来源，提升材料筛选效率，使探索时间缩短60%~70%，极大推动了轮胎材料的创新进程。以住友橡胶工业与日本电气（nec）公司的合作为例，双方基于“伪量子退火技术”开发了智能配方预测系统，在轮胎材料研发中展现出卓越性能：ai生成配方满足90%以上的目标性能要求，部分研发周期缩短95%。
材料回收再利用方面，美国国家可再生能源实验室（nrel）通过机器学习与高通量实验的结合，成功发现91种新型pet水解酶，其中4种在低ph和结晶pet条件下表现出优于lcc-iccg的高活性，显著提高了pet水解酶的性能与适用性，为塑料循环利用提供了新的技术路径。
2.工艺优化与设备智能化
在石化工艺优化方面，华中科技大学研究团队开发的xgboost模型，在优化铁基氧载体用于生物质化学气化制氢的过程中，制氢产率提升至22.83 mmol/g生物质。此外，还通过shap和pdp等可解释性分析方法，进一步揭示了水与生物质比例及铁含量对产氢效果的关键影响，为后续工艺改进提供了理论支撑。
在设备智能化方面，科倍隆（coperion）推出的c-beyond数字平台，整合了ai算法与生命周期管理器，不仅实现了挤出机关键部件维护需求的预测性管理，还能计算每公斤产品的能耗与碳排放，从而将可持续发展目标转化为可量化的生产指标。这一平台的推出，标志着传统加工设备正向智能、高效、低碳方向迈进。
3. ai协同优化能源系统
国家能源局在《关于推进“人工智能 ”能源高质量发展的实施意见》中提出，要推动五个以上专业大模型在电网、发电、煤炭、油气等行业深度应用。在油气领域，ai广泛应用于包括钻井压裂参数智能调整、炼化装置智能运行、管网运行实时仿真等关键环节。此外，还在电力系统调度优化、煤矿智能开采等方面展现出广阔前景。
在氢能领域，美国能源部国家能源技术实验室（netl）提出了一种基于人工神经网络（ann）的蓝氢生产优化方法，通过整合smr-ccs工艺和先进算法，氢气生产平准化成本（lcoh）降至0.93美元/千克。
在碳捕集、利用与封存（ccus）领域，全球规模最大的煤电碳捕集示范工程于2025年9月在中国华能甘肃正宁电厂正式投入运营，ccus技术实现从试验到百万吨级工业化应用的重要突破。该工程通过ai赋能吸收剂研发、升级捕集装备，实现碳捕集效率大幅提升，为煤电行业绿色转型提供了关键技术支撑。
4. ai预测复合材料性能
复合材料性能的预测与优化是ai技术在精细化工领域的重要应用方向。例如，重庆交通大学开发的cnn-lstm深度学习模型用于预测碳纤维复合材料的吸湿行为，其预测误差（mse）仅为8.48×10-7，远优于传统模型（langmuir：mse=1.09×10-5，fe：mse=5.22×10-6），展现出ai在材料性能建模方面的强大潜力。此外，赫特福德大学与罗马尼亚大学的研究也表明，基于xgboost或回归神经网络的模型在预测复合材料疲劳寿命和机械性能方面表现优异，模拟时间从34.5秒缩短至0.6秒，显著提升了计算效率与预测精度。
应用场景：ai技术落地领域与应用实践
2025年，ai技术在石化领域的应用场景持续拓展，从资源勘探到生产运行、从供应链管理到安全监测，已形成系统化、多维度的落地格局。尤其在石油与天然气、化工制造、能源管理等关键环节，ai正通过智能优化、预测性维护、决策辅助等手段提升运营效率、降低成本，并增强可持续发展能力。
1.油气领域：ai驱动生产智能化
2025年，石油与天然气行业已成为ai技术应用最为广泛的领域之一，特别是在勘探、钻井、炼化及管网运维等环节。在核心业务环节，沙特阿美通过整合约500个ai应用场景，预计年效益达30亿~50亿美元；bp公司利用ai将井涌检测准确率提升至98%，使新井部署速度加快90%。生产现场感知与执行方面，智能系统进一步推动了全过程联动与自动优化，如lg化学部署的flare stack工艺异常检测系统，成功将复杂的人工操作转化为ai自主处理，显著提升生产效率与安全水平。
2.化工制造领域：ai赋能流程优化
ai的应用已从单一的生产优化逐步扩展到工艺流程、质量控制和供应链管理等多个环节。国外方面，lg化学在2025年全面启动ai转型（ax），通过智能原生系统在制造和非制造领域实现流程自动化与效率提升。在制造端，ai系统可实时监控数百种工艺运行及环境条件数据，当预测到可能的质量问题时，能迅速响应并调整参数。在非制造领域，ai支持合同审查、职业规划和多语言翻译等业务流程，实现管理智能化。拜耳子公司askbio和viralgen通过ai来改进药物研发流程，大幅缩短了研发周期并降低成本。
国内方面，华为与多家企业联合发布的“基于ai大模型的智慧化工凯发在线的解决方案”，围绕煤气化rto（real time optimizer）等场景开展合作，推动了炼化装置的智能化运行。晶科电子与新奥能源合作部署ai驱动的低碳智能工厂项目，实现制冷系统能效提升超50%，年碳减排达2400吨。四川永盈新材料有限公司15万吨/年的1,4-丁二醇（bdo）装置通过数智化管理优化，产能利用率突破90%，产品纯度提升至99.9%以上，为化工行业智能化升级提供了可复制的参考路径。
3.能源与环保领域：ai助力绿色低碳
ai在可再生能源系统、电网调度、ccus等领域的落地应用也日益深化。在氢能价值链优化方面，沙迦大学研究团队利用ai实现碳捕集效率提升20%、能耗降低15%的双重效益。此外，通过机器学习模型加速吸附材料、膜材料及催化剂的筛选，加速评估了26万种潜在材料结构，显著提升了ccus系统的经济可行性与环境友好性。
企业布局：市场主体ai技术应用相关行动与战略
2025年，企业普遍通过并购、共建研发平台、拓展智能生产场景等方式，加速推进ai在产品设计、材料开发、生产优化及市场扩张中的深度整合，不仅聚焦于技术适配，更通过跨领域合作与区域布局，提升核心竞争力与市场响应能力。
跨国并购与技术合作成为获取ai能力的重要途径，头部企业通过“买技术”快速补齐短板；智能工厂建设从单点应用向全流程智能化延伸，数字孪生、工业互联网平台等技术逐步成为标配；材料研发从传统试错模式加速向数据驱动范式转变，ai配方预测、高通量实验等加速新材料发现。
头部企业在ai领域的布局持续深化。先正达植保与ai作物健康公司enko联合开发的新型杀菌剂化学物质已进入田间试验阶段，标志着ai在绿色农药创制中的应用进入新阶段。同期，科莱恩催化剂与上海赛科石化签署十年合作协议，将为其90万吨/年乙烯装置提供ai驱动的clarity旗舰版数字化服务，推动催化剂管理智能化升级。
政策监管：ai技术应用行业规范与政策支持
2025年ai在石化领域的政策监管呈现出国家级战略引领、地方细化落地、行业标准构建三大特征。政策的不断完善为ai技术的合规应用提供了制度保障，同时也对企业的技术能力、合规意识与资源整合能力提出了更高要求。未来，“ai 能源”“ai 化工”等融合模式将进一步向标准化、绿色化、国际化方向演进。
1. ai 能源政策落地，标准体系建设提速
国家能源局发布的《关于组织开展“人工智能 ”能源试点工作的通知》提出，到2027年初步构建能源与ai融合创新体系，ai赋能能源核心技术取得显著突破，并在2030年实现总体水平世界领先。并提出分阶段实施的“人工智能 ”能源融合试点计划，试点分为4个阶段：征集发布高价值应用场景清单、组织“揭榜挂帅”、开展融合试点、形成行业共性支撑能力。政策特别强调ai在高精度功率预测、电力市场、新能源规划、油气勘探开发、炼化装置优化等方面的应用，推动形成可量化、可复制、可推广的ai赋能凯发在线的解决方案。为保障试点顺利推进，国家能源局明确将成果固化为行业标准，并优先推荐优秀项目承担国家级示范任务。
2.地方政策持续加码，推动石化产业数智化升级
江西省委在2025年12月发布的《中共江西省委关于制定全省国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》中明确指出，要通过数智化转型推动石化等传统产业的提质升级，并强化绿色制造和智能制造的发展路径。该政策提出，要实施产业基础再造和重大技术装备攻关，推动能源清洁低碳安全高效利用，提升新能源供给比重，推进化石能源安全可靠有序替代。
广东省能源局对清远市粤实电子科技年产6万吨人工智能关键性材料项目进行节能审查，要求企业优先选用能效标准领先的产品和设备，并将能效指标纳入设备招标文件和采购合同，同时强调不得使用国家明令禁止和淘汰的落后工艺及设备。该政策对ai关键材料项目提出了明确的节能与合规要求，体现了地方在推动ai应用时对可持续性与标准化的高度重视。
3.行业标准与数据治理并进
国家数据局启动“高质量数据集建设先行先试”项目，其中全国作物病虫草－农药多模态植物保护数据集入选首批试点。该项目由贵州大学牵头，联合多所高校，面向全国七大作物产区构建具备科学数据价值与人机协同特性的ai赋能数据平台，为ai在农药研发和绿色植保中的应用提供了数据治理与技术支撑的双重基础。
2025年农药创制新技术会议暨iso/tc 81年会在沈阳召开，会议围绕全球农药行业向绿色、合规、智能化转型的趋势展开讨论。会议所聚焦的“人工智能辅助的靶向对羟苯基丙酮酸双氧化酶（hppd）除草剂创制”等议题，表明ai在农药研发与合规管理中的应用已进入行业讨论的核心。
面对ai算法固有的“黑箱”特性、数据偏差风险及持续学习能力，国际标准化组织（iso/iec jtc 1/sc 42）与国际医疗器械监管机构论坛（imdrf）联合构建了全新的标准体系。该体系以iso/iec 23024（ai系统生命周期质量管理）和iso/iec 42001（ai管理体系要求）为基石，并结合imdrf ai samd指南，确立了涵盖算法透明度、可解释性及数据集代表性的严格规范。在这一新框架下，全球主要监管机构（如中国nmpa、美国fda）的审评逻辑已从单一的临床结果导向，升级为对训练数据多样性、算法鲁棒性及模型更新机制的全方位审查；同时，利用ai技术自动采集与分析真实世界数据（rwd）以符合上市后监督标准，已成为实现动态合规的关键路径。
市场动态：ai技术应用驱动产业联动
2025年ai技术在石化领域的应用，正从局部优化走向系统性重构，其驱动下的产业联动与市场趋势呈现出显著的绿色转型加速、供需结构重构、跨领域融合深化及智能生态体系扩展等特征。ai不仅是提升效率的工具，更是重塑产业链资源配置、产品开发路径和市场参与方式的核心力量。
在化工生产领域，多个标杆项目相继落地：湖北三宁化工与中控技术打造了国内首个“无人”值守自主运行的复杂化工标杆；万华化学在宁波氯碱生产基地落地应用全球首个时间序列大模型tpt；2025年11月，中控技术与万华化学共同打造的行业首套“无人调度”系统在万华化学蓬莱工业园区成功投运。该系统基于ai驱动，实现全厂14套装置与31种介质物料的实时调度，推动生产运营从人为主导向系统驱动转变，标志着我国化工行业从“单装置自主运行”迈向“全自主运行工厂”的历史性跨越。
ai与能源需求波动形成联动，驱动市场供需重构。随着ai技术在数据中心、工业自动化等高能耗场景的广泛应用，全球能源需求结构正在发生显著变化。作为氢能技术公司，plug power指出ai的普及将使数据中心的用电需求在2030年前增长至目前的4倍以上，推动能源系统从集中式向分布式、自适应方向演进。尽管其当前财务状况不佳，但其技术路线——基于实时需求调整产能的氢能生产系统，为ai驱动的能源供需重构提供了潜在凯发在线的解决方案。
ai技术应用的挑战与未来展望
ai技术在石化领域的应用正经历从探索到落地的快速演进，其在提升生产效率、优化研发流程、推动绿色低碳转型方面展现出巨大潜力（见表1）。然而，行业在推进ai技术深度融合过程中仍面临多重挑战，包括数据质量与模型可靠性、技术集成复杂性、人才储备不足等核心问题。同时，随着ai与传统工艺、材料科学、智能制造等技术的融合，石化行业也正迎来新的发展机遇，迈向更高质量、更可持续的未来。
1. ai技术应用的主要挑战
ai在石化行业的应用虽已取得初步成效，但其落地过程中仍存在瓶颈。首先，数据质量不高与模型不可控性是制约ai技术深入应用的重要短板。以碳纤维复合材料的检测为例，山东大学研究人员指出，当前的超声波相控阵检测技术难以准确识别复合材料中的多种缺陷，导致ai模型训练数据的准确性受限，从而影响预测与分类的可靠性。此外，ai模型的“黑箱”特性在工业场景中也引发了对可解释性与安全性的担忧。
其次，技术集成难度大，跨领域协同不足。ai并非孤立存在，其应用需与现有生产流程、设备系统、工艺知识深度结合。例如，塑橡胶产业中的ai智慧制程虽已取得进展，但其推广仍需解决与传统设备、控制系统之间的兼容性问题。而在石油勘探领域，尽管突尼斯大学开发的ai预测模型在案例验证中表现出高达95%的预测与实际重叠率，但该方法的推广仍需应对地质数据的复杂性与动态性。
2.未来发展方向与行业破局路径
尽管面临挑战，ai在石化领域的应用前景依然广阔，尤其是在智能制造、绿色转型与新材料研发等关键方向上。例如，材料研发正从传统试错模式转向ai驱动的精准设计，创材深造（deep material）推出的dm agent系统，结合大模型与专业小模型，实现从文献分析到实验对比的全流程智能闭环，极大提升了研发效率。此外，国家能源集团北京低碳清洁能源研究院研发的ai优化核磁共振方法，显著提升了聚烯烃材料的检测效率与精度，并有效降低了设备依赖成本，为催化剂筛选和高端材料开发提供了关键技术支撑。
3.行业趋势与建议方向
随着ai技术的不断成熟与产业应用的深化，石化行业将呈现“智能化、绿色化、协同化”的发展新趋势。在智能化方面，ai将从辅助工具发展为生产决策的核心支撑，推动全流程自动化与实时优化；在绿色化方面，ai将助力实现碳足迹追踪、资源循环利用与清洁生产，加速行业低碳转型；在协同化方面，ai将促进企业间、产业链上下游的数据共享与技术联动，构建开放协同的创新生态。
为应对上述挑战并把握未来趋势，行业应从以下几方面发力：一是加强数据治理与模型可信性建设，构建高质量、可验证的工业数据集，并推动可解释ai（xai）技术在关键流程中的应用；二是推动跨学科人才培养与产学研融合，鼓励高校、科研机构与企业联合设立ai研发岗位，强化复合型人才供给；三是制定行业级ai应用标准与监管框架，提升ai系统的安全性与合规性，避免技术滥用与数据泄露风险；四是强化政策引导与资金支持，通过“人工智能 ”战略推动ai在高能耗、高污染环节的深度应用，助力行业实现“提质、降本、增效、减排”的协同发展目标。
