2025年12月17日，“人工智能赋能石化化工产业高质量发展” 闭门研讨会在宁波东部新城南苑环球酒店成功举办。本次会议由浙江大学CCAI宁波中心主办，宁波城知科技执行总裁董重青主持，采用 “主题汇报+专家研讨+院士总结” 的务实形式，汇聚近20位来自高校、龙头企业、科研院所的专家学者与行业代表。宁波城知科技院士工作站专家深度参与研讨，围绕产业智能化核心命题积极建言，为石化化工产业转型凝聚共识、明确方向。

院士指路，明晰产业智能转型核心逻辑

中国工程院院士、浙江大学教授潘云鹤出席研讨会并作总结讲话。潘院士精准提炼出石化行业AI应用十大核心场景，明确 “数据-知识-模型” 的核心实施路径，为产业智能化转型指明方向。潘院士强调，石化行业AI应用需聚焦流程设计、安全管理、产品开发等关键领域，以场景为锚点推动技术落地；同时指出行业转型需摒弃通用大模型直接控制生产的思路，规避 “幻觉” 风险带来的安全与效率隐患，并提出坚持 “从小到大” 梯度发展模式，先研发专用小模型，再整合形成专业大模型，最终构建全产业链行业级智能系统。对于专用大模型构建，潘院士强调 “数据专用性” 是核心前提，训练数据需融合理论知识与工业实践数据，通过 “标识赋能 + 模型训练” 实现数据知识化转化；此外，潘院士呼吁产业界与学术界深化合作，打通创新链壁垒，加速 “数据-知识-模型” 转化闭环，携手将宁波打造为全球领先的 “人工智能 + 石化” 产业应用高地。

核心议题聚焦，解码产业智能化关键命题

浙江大学CCAI宁波中心主任邵健提出“产业网链”创新概念，强调高质量数据集是AI竞争壁垒的关键要素，需具备规模大、规范正、内容全、覆盖广的核心特征。他分享了产业网链数据体系建设中的实践成果——已构建涵盖全球专利、论文、企业、海关贸易等主题的多维度数据资源池，基于知识图谱打造上百条产业链图谱，并提出“体系规划—工程建设—运营管理”三步走建设路径，倡导通过数据、技术、服务、专家四大生态共建，推动数据从静态沉淀向动态流动转化。

浙江大学教授廖祖维聚焦石化过程优化，提出可发展“自动生成流程图”“流程图转PID图”“图纸智能纠错”等行业专用工具。他分享了两项可行性验证案例：基于大模型与提示词工程实现PID参数整定，模拟“望闻问切”推荐最优参数；训练Transformer模型完成PID图自动纠错，准确率达82%。同时他指出，专业数据稀缺、私域数据共享难是当前核心障碍，需工业界与学术界协同定义数据标准与业务需求。

镇海炼化信息和数字化中心经理干建甫介绍了企业在三维管网可视化、APC+IPC联合优化等方面的落地成效，直面行业痛点，提出原料数据不足、大小模型协同互补等核心问题，明确未来需构建 L4 级平台化智能系统，为产业智能升级划定关键目标。

多方协同献策，凝聚转型实践共识

研讨会上，其余参会代表围绕 “试场景、试技术、试标准、试机制” 四大维度积极建言：在场景与技术层面，中海油惠州石化、利时卡优倍科技、百度智能云、中石油昆仑大模型项目组、华控智家、扶摇志航等单位代表，分享了智慧工厂建设、数字资产沉淀、智能优先级设定、专属语料库构建、声纹感知技术应用、无人机建模与磁探测融合等实践探索；在标准与机制层面，上海市标准化创新中心（物流)、宁波市特种设备检验研究院、宁波甬江数字科技应用研究院等单位代表，分别介绍了绿色低碳物流与 ESG 标准建设成果，呼吁建立 “数据共创” 机制与利益分配模式，建议采用 “激励模型 + 大模型” 双轮驱动破解发展瓶颈。各方观点相互碰撞，为产业转型提供了多元实践思路。

此次研讨会的成功举办，为产业智能化转型搭建了高效交流平台。宁波城知科技院士工作站将持续发挥专家资源优势，推动研讨成果转化落地，助力构建 “数据驱动、场景赋能、标准引领、生态协同” 的产业发展新格局，为石化化工产业高质量发展注入持久智能动能。