李俊朋

※众多石化企业锚定“油转化”“油转特”等多元化转型发力，推进产业链智能化升级延伸。石化行业丰富的业务场景为技术创新提供了沃土，同时，行业的变革之路也存在着“三座大山”

※促进数字技术与石化产业深度融合，探寻转型发展新路径，以科技创新推动产业创新，将成为加快推进新型工业化建设的动力源

※数字化技术企业应坚持为石化行业找技术、解决行业数字化过程中的难题，聚焦石化行业工艺过程优化、装置预测性维护、安全生产预警预判、新产品模拟开发等重点业务场景，构建行业联创机制，联合产业链上下游伙伴一起投入，共同创新、共同建设，持续推进数智化技术和行业业务场景的深度融合

近年来，新一轮科技革命和产业变革驶入快车道，石化行业充分发挥信息与通信（ICT）基础设施、人工智能（AI）、智能化控制系统等数智技术价值，实现优化生产流程、提质增效降本、强化安全环保，推动行业转型从理念普及、试点示范迈向系统创新、深化应用的新阶段。

“三座大山”制约石化行业数智化转型

当前，众多石化企业锚定“油转化”“油转特”等多元化转型发力，推进产业链智能化升级延伸。石化行业丰富的业务场景为技术创新提供了沃土，同时，行业的变革之路也存在着“三座大山”。

第一，工艺技术升级难度高、技术集成兼容难度大。石化行业向高端化工产品和清洁燃料生产转型需要大量先进技术，实验室技术向工业化规模转化的周期长、成本高。同时，随着数字化转型深入，老旧接口、协议及信息化基础设施严重阻碍智能化升级改造，协议兼容性、数据传输带宽、系统协同等问题凸显。

第二，数字化和智能化技术基础薄弱。例如，企业需要新增或替换先进的传感器来实时监测生产设备的运行状态和工艺参数，建立智能生产管控系统，实现生产计划、调度、质量控制等环节的智能化决策也是一大挑战，需要企业整合大量的数据，包括生产数据、市场数据、物流数据等，并运用复杂的算法进行分析。而且，员工也需要适应新的数字化工作环境，提升自身的数字技能，这对企业的培训体系也是一个考验。

第三，“双碳”目标制约企业成本效益提升。在低碳转型、产能结构性过剩、市场竞争加剧的多重背景下，企业需要通过优化产品结构、提高产品质量、降低生产成本等方式来提升效益，要求企业具有较强的技术实力、管理水平和市场竞争力。对一些竞争力较弱的企业来说，效益提升面临较大困难。

人工智能是未来30年最重要的生产力

面对生产装置规模大、流程复杂、高温高压、易燃易爆等特点，石化行业的转型发展存在天然难度。同时，人的不安全因素也是石化企业“安稳长满优”运行需要应对的挑战。

2024年1月16日，国家九部门印发的《原材料工业数字化转型工作方案（2024-2026年）》提出，化工行业应当充分发挥数据资源积累丰富、数字化基础较好的优势，与人工智能等战略性技术加速融合，构建基于通用大模型底座衍生的行业大模型，推动原材料工业数字化转型，加快实现制造强国。人工智能工业化应用可谓大势所趋。

2024年12月，华为与云南云天化信息科技有限公司、云南云天化大为制氨有限公司联合发布了全球首个煤气化RTO（Real Time Optimizer，即实时在线优化技术）大模型应用实践成果。基于华为云盘古大模型的技术能力，利用气化炉生产的离线历史数据，开展RTO模型训练，使煤气化装置能够精确模拟并预测气化炉炉温、渣层厚度及渣黏度等关键运行参数。同时，新增和存量数据可基于华为云盘古大模型持续训练，增强RTO模型推理预测的精准度，让模型边用边学、越用越好。经过半年稳定生产，助力云天化大为制氨有限公司大幅减少人员干预、降低劳动强度，显著增强装置运行的稳定性与安全性；此外，还实现比煤耗削减1.33%，预计节煤9100吨/年、减少二氧化碳排放量20086吨/年，通过数智技术实现了绿色低碳与提质增效的双升级。

再如，在作业管理方面，利用人工智能技术实现特殊作业环境下的实时视频预警，从原先现场记录、事后追溯转变为现场预警、实时干预。在设备运维方面，结合华为“扁鹊”设备诊断算法，将传感器数据与时序数据库中设备历史运行能耗数据、日常巡检工单数据相融合，用人工智能大模型预测设备异常工况，缩短预警时间，提升预测准确度。在某头部化工企业园区，该方案帮助客户每年节省上千万元设备运维成本，切实助力企业设备长周期稳定运行。

通过业内人工智能探索实践不难看出，数智化技术已经不再只是生产辅助系统，而是与业务深度融合，正成为生产系统的核心组成部分。人工智能是未来30年最重要的生产力，定将在石化行业高端化、智能化、绿色化转型升级中挺膺担当。

关于数智化转型的对策建议

促进数字技术与石化产业深度融合，探寻转型发展新路径，以科技创新推动产业创新，将成为加快推进新型工业化建设的动力源。从长远发展角度来看，数字化、智能化转型绝不是一时之计，而应久久为功。

根据数智技术在石化行业转型发展过程中的实践，尤其是在信息基础设施建设、助力企业数字化转型和智能化探索方面的应用，总结出以下四点建议：

一要聚焦业务。企业选择可持续发展的业务方向，根据企业愿景绘制出数字化转型蓝图并合理规划实施路径，一张蓝图绘到底，有计划有目标地推进数字化转型工作。从资源采购、工程建设、生产经营、安全环保、销售服务、产品升级和科技研发等方面，锚定产品的业务链定位，体现“安、稳、长、绿、优”的行业特质，形成具有市场竞争力的新质数智化生产力。

二要转变观念。“一把手”和员工的意识转变将决定数智化的成败，数智化意识的转变是推进转型的根本动力源。汲取“样板企业”经验，通过全员培训、引进外部人才，推动企业管理层和人力资源部门的转型。

三要突出重点。数字化转型是承上启下的核心过程，不同企业的自动化基础、信息化体系、数字化转型和智能化应用水平各不相同，可以串联有序推进，也可以并联系统交叉跃进。其中文化、组织、流程、先行配套的信息通信技术（ICT）基础设施等是最核心环节，也是适应全球数字经济的最重要措施。

四要夯实基础。数智化全链条ICT基础设施是转型基础。石化行业自动化控制率高的特性，为开展信息化、数字化、智能化等建设创造了有利条件。但其业务要实现高点、绿色和数智的目标，离不开新质生产力的物质基础。经济的发展经验是“要想富、先修路”，石化行业的数字化转型也如出一辙，ICT基础设施就如同构筑行业数字化转型的路基。从多形态感知的现场数据获取、多通道网络的数据联结，到类别架构的数据处理、模型训练与推理，多层级的决策、应用和共享，都需要实时、可靠、安全和海量的数据，更依靠高性能、高可靠性的软件和硬件。此外，也需从感知到传输、从数据治理到平台搭建、从数据安全到数据应用等多方面完善体系。

数智化转型如火如荼，变革路上挑战与机遇并存。数字化技术企业应坚持为石化行业找技术、解决行业数字化过程中的难题，聚焦石化行业工艺过程优化、装置预测性维护、安全生产预警预判、新产品模拟开发等重点业务场景，构建行业联创机制，联合产业链上下游伙伴一起投入，共同创新、共同建设，持续推进数智化技术和行业业务场景的深度融合，打造更多以AI大模型为代表的创新成果。

未来，石化行业需充分利用ICT和AI等数智化技术优势，以数智技术破除制约转型发展的“三座大山”，让数智化技术在智能化转型升级中大有可为。

作者系华为油气矿山军团副总裁、化工与建材行业总经理