智能化工大模型2.0发布，助力行业智能化转型

智能化工大模型2.0发布，助力行业智能化转型

智能化工大模型2.0的发布，标志着我国在化工行业智能化转型方面取得了重要进展。该模型由大连化物所与多家单位合作开发，将为化工行业的低碳化、智能化、高端化转型提供重要支撑。

11月27日，中国科学院大连化学物理研究所（以下简称大连化物所）在“人工智能赋能新型工业化供需对接深度行暨石化化工行业发展推进大会”上，发布了由大连化物所低碳催化与工程研究部叶茂研究员、刘中民院士团队与相关单位合作开发的智能化工大模型2.0及相关功能应用。记者从会上了解到，该应用将为化工行业的智能化转型提供重要支撑。

据了解，化工行业长期以来受到传统模式的限制，新技术开发，依赖逐级放大，导致周期长、投资大。同时，化工行业发展还面临安全能力不足、过程效率较低，能耗碳排放高等问题，因此亟须进行行业范式变革。

为推动行业向加快低碳化、智能化、高端化方向转型，大连化物所叶茂研究员、刘中民院士团队自2016年起致力于将人工智能技术应用于化工技术开发。今年3月，团队联合华为技术有限公司、大连理工大学、榆林中科洁净能源创新研究院等发布智能化工大模型1.0。该模型初步具备了化工知识检索、工艺自主设计优化、反应动力学自动生成等功能。

在智能化工大模型1.0的基础上，大连化物所团队联合科大讯飞股份有限公司、中国科学院文献情报中心等相关单位，以讯飞星火认知大模型为基座，进一步开发了智能化工大模型2.0。

依托智能化工大模型2.0，团队与华为技术有限公司、大连理工大学、榆林中科洁净能源创新研究院、中国科学院沈阳自动化研究所、无锡雪浪数制科技有限公司、深圳北理莫斯科大学、深圳大学等联合打造了催化反应、工艺开发、中试放大和工厂优化四大智能平台，包含智能机器人催化反应实验系统、催化反应动力学模型自动生成智能体、多功能催化剂颗粒物性快速分析智能体、PFD/P&ID图识别与解析智能体、化工工艺流程自动生成与优化智能体、工厂3D自动建模智能体、甲醇制烯烃DMTO中试数字孪生系统、甲醇制烯烃DMTO工厂智能仿真建模与优化系统等八大功能，全面覆盖了催化剂评价表征、工艺开发、中试放大、工厂运行等化工技术开发及应用的核心环节。

本文原文来自科技日报