AI赋能石化智变破局之道——访国家新材料测试评价平台电子化学品行业中心科技副总师施航

当前，石化化工行业正加速推进“生产—研发—供应链”全链条智能化转型，如何突破高端电子化学品等领域“卡脖子”技术、破解数据流通壁垒、构建跨产学研创新生态，已成为行业实现高质量发展的核心课题。为深入了解这一进程中的关键挑战与实践路径，本刊记者采访了国家新材料测试评价平台电子化学品行业中心科技副总师施航。

 全链条智能化的双重挑战 

技术与机制

《中国石油和化工》：在推进石化化工行业“生产—研发—供应链”全链条智能化过程中，您认为最突出的技术瓶颈体现在哪些方面？

施航：行业面临的技术瓶颈首先集中在数据标准与系统集成上。不同环节使用的系统由不同厂商提供，数据结构、格式、接口标准各异，缺乏统一的语义模型和元数据管理，导致数据难以打通、无法互操作，数据孤岛严重。老旧系统与新系统之间缺乏灵活接口，系统间接口开发成本高，更新迭代慢。

工业数据的实时性与结构高复杂性也是一大难点。生产环节采集的是高频实时数据，需要低延迟传输和处理，而研发、供应链数据多为非结构化或半结构化，频次低、时效性弱，二者在融合上存在天然差异。另外数据维度与类型多样，包括结构化数据（ERP、库存）、非结构化数据（实验报告、图纸）、图像视频数据（监控）、时序数据（工艺监控）等。需要强大的数据融合与建模能力，才能统一分析和利用。

模型机制难以通用与泛化同样制约着整体进展。化工工艺不同场景差异大，缺乏面向工业知识图谱的通用建模框架。研发的数据逻辑偏化学反应机理，生产偏控制与操作参数，供应链偏资源流动与计划优化。要融合三者跨域建模，必须建立统一的语义建模与因果推理机制，难度极高。

《中国石油和化工》：除了技术瓶颈，在机制和人才层面还存在哪些制约因素？

施航：技术之外的机制和人才问题同样关键。数据安全与治理机制不足是首要障碍，数据共享缺乏机制保障，不同单位之间数据归属权不明确，存在“能连不敢连、能用不敢用”的现象。数据缺失、冗余、错误等问题普遍存在，缺乏高质量的数据治理流程和标准体系。

人才与组织机制也是制约因素。懂工艺+数据+IT+供应链的复合人才极度稀缺，导致数据团队对业务理解不足，业务团队对数据建模不了解。而现有组织架构壁垒阻碍数据顺畅流通。研发、生产、供应链等往往分属不同部门，KPI考核不一致，信息割裂。缺乏强有力的数据中台和统一管理机制进一步加剧了协同的困难。

 从技术突破到生态构建 

AI驱动创新

《中国石油和化工》：人工智能技术如何具体助力高端电子化学品等“卡脖子”领域实现突破？

施航：人工智能正在成为突破“卡脖子”技术的关键工具和加速器。通过建设“AI+化工”开放平台，打通数据与模型资源，设立国家级或行业级的“AI化工建模平台”，汇聚实验数据、计算模型、机理知识，建立标准数据接口与模型共享机制，推动科研数据资产化、模型商品化。

推动“智能实验室”建设，加快从理论到实验验证闭环。引入机器人、自动化合成平台、高通量检测与AI调度系统，实现实验流程自动化与智能优化。与高校、研究院所、链主单位共建智能联合实验室，实现从模型预测到合成验证、工艺放大的端到端联动。

需要看到，人工智能不是化工行业“卡脖子”技术的替代者，而是加速器、连接器、催化剂。要真正实现国产高端化工材料的突破，需要AI与材料科学、化学工程深度融合，构建一个以数据驱动、平台协同、生态共建为核心的新型产学研创新体系。

《中国石油和化工》：那么，应如何借助AI构建跨产学研的协同创新生态？

施航：具体路径包括构建跨界产学研创新联盟，推动AI成果工程化转化。聚合高校、科研院所、龙头企业、AI企业等多方资源，建立“揭榜挂帅”机制，聚焦高端产品“卡脖子”问题，组织推动项目式攻关等多种方式。

同时，还应建设AI人才联合培养机制，联合高校设立“AI+化学工程”交叉学科研究中心，推动“化工+AI”复合型人才培养计划，提供真实项目实训与产业对接。

 数据流通与价值实现的双重使命 

平台赋能

《中国石油和化工》：国家新材料测试评价平台在促进数据要素流通方面能发挥哪些作用？

施航：国家新材料测试评价平台电子化学品行业中心的核心职能之一就是支撑材料全生命周期的测试评价、数据管理和共享服务。在数据要素高效流转方面，平台协助构建统一的材料数据采集与评价标准体系，建设覆盖电子化学品原料、半成品、成品的测试方法和技术规范，促进行业内数据标准化。对接国际标准与国家标准，增强数据的可比性与可用性。

另一核心职能是打通企业、高校、科研院所的数据壁垒。作为中立的第三方数据枢纽，国家平台具备可信数据汇聚能力，可实现数据从“分散孤岛”到“聚合共享”的转变。支持、鼓励企业入驻国家平台上传高质量工艺/产品/测试数据，同时调取其他合作单位或历史数据进行比对、验证、建模。

未来还将推动数据资产化与可信流通，利用数据标识、存证、确权机制，将测试数据转化为可定价、可交易的“数据资产”，支持基于区块链、数据沙箱等机制开展“数据可用不可见”的共享模式，破解企业“有数据不敢用”的困局。

《中国石油和化工》：该平台在释放数据价值和推动行业转型方面，能够提供哪些具体支撑？

施航：在数据价值释放方面，考虑到高端电子化学品材料对材料模型精度要求极高，而AI建模的关键是训练数据质量，平台现已着手搭建结构化、标准化、标签完备的高端电子化学品材料高质量数据集，用于提升AI模型在垂直领域的泛化能力和可解释性。通过结构化整理材料数据，构建“配方—工艺—性能—应用”之间的因果知识图谱，支持相关材料企业开展反向设计、性能预测、工艺优化等智能化研发活动。

在推动行业智能化、高端化转型方面，平台帮助中小化工企业“按需租用”国家级资源，快速完成材料筛选与评价，降低创新门槛，避免重复投资，提升全行业研发效率。平台汇集的大量性能与工艺数据可用于构建智能工艺模型，实现生产过程的闭环优化与预测性控制，推动从“经验制造”向“智能制造”过渡，助力数据驱动决策。

平台还服务于国产化与“卡脖子”技术突破，聚焦关键电子化学品材料品类，搭建“平台+龙头企业+高校”联合创新项目，开展共性评价指标研究、性能对标分析，支撑替代材料研发，加速国产替代进程。

综上所述，国家新材料测试评价平台可以成为化工材料行业实现数据要素化、模型智能化、价值产业化的关键支撑底座。它的角色不是替代企业研发，而是为企业提供能力、连接资源、共享知识、降低门槛。