背景与挑战
化工行业全面推进 “人工智能 +” 专项行动，聚焦数智化转型落地，需挖掘全业务场景 AI 应用价值，推动技术与业务深度融合，培育新质生产力、助力行业高质量发展。
核心解决方案
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构建 “内外双轮驱动” 转型模式，对内深挖业务需求，对外汇聚一线智慧，覆盖研、产、供、销、服、管、协全业务环节，确保智能化建设贴合行业痛点。
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采用 “调研收集 - 可行性研判 - 高价值筛选” 三步走方法论，通过跨部门协同共创，锁定高落地价值场景，为化工行业智能化转型提供清晰方向。
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推行产品导向、技术验证、功能升级的场景孵化模式，结合双维度评估筛选核心场景，优先聚焦 AI + 供应链、生产制造、数据运营三大领域赋能。
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搭建产学研共创平台，联合高校构建 “产业 - 学术 - 技术” 协同体系，形成完整创新闭环，突破化工行业 AI + 研发的技术范式瓶颈。
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分阶段推进场景落地，先验证业务原型价值，再推广高价值场景规模化应用，沉淀平台能力与标准化方案，支撑全行业场景复制。
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打造统一智能支撑体系，整合行业数据与知识资源，提供智能问答、问数、分析等通用能力，嵌入各业务流程，实现全链条智能化赋能。
典型应用实践
背景
某化工行业头部企业推进 “人工智能 +” 战略，联合科技企业打造大模型应用支撑中心，推动 AI 与全业务场景深度融合，打造行业智能化应用标杆。
挑战
- 场景挖掘难匹配
行业业务链条长、场景繁杂，研产供销服管协等全环节需精准挖掘高价值 AI 应用，确保技术落地与生产经营实际需求高度契合，避免方向偏离。
- 孵化机制待完善
缺乏系统的场景筛选与孵化流程，需建立科学方法平衡业务价值与技术可行性，快速筛选优质场景并推进落地，保障转型效率与效果。
- 垂直领域壁垒高
化工科研、生产安全等核心环节技术壁垒强，AI + 研发、风险管控等领域需突破专业技术瓶颈，构建适配行业特性的专属智能能力体系。
- 数据协同成本高
企业跨部门、跨系统数据分散割裂，信息获取与整合难度大，需实现行业数据与知识的集中统一管理，提升跨部门协同与业务响应效率。
- 创新落地需平衡
需兼顾技术前沿性与落地实用性，既要探索 AI 创新技术路线，又要保障智能应用快速落地产生实际价值，形成可复制的行业转型模式。
落地方案
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场景挖掘协同赋能：采用三步走方法论，通过跨部门共创与场景挖掘工作坊，锁定近 70 个化工行业高落地价值场景，明确转型方向。
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核心领域技术支撑：贯通化工行业AI+研产供销服管协全场景领域，提供专属技术支撑，助力高价值场景产品打造与孵化。
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产学研协同创新：联合高校、企业成立人工智能赋能新材料联合实验室，构建完整创新闭环，突破化工行业 AI + 研发新范式，赋能新材料领域。
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全业务场景智能化落地：支撑化工行业研产供销服管协各环节智能化，涵盖科研知识体系构建、生产安全风控、供应链管理等全链条赋能。
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统一智能能力搭建：提供知识引擎、智能体引擎等核心技术，支撑智能问答、问数、数据分析等通用能力，嵌入化工企业业务流程提升效率。
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分阶段落地保障：协助开展化工行业业务原型验证，通过多维度评估推动高价值场景规模化应用，沉淀平台能力，支撑行业内场景复制推广。
