中國煉化產業(yè)歷經數十年的穩(wěn)健增長,現(xiàn)已崛起為全球石化領域不可或缺的重要力量。作為世界第二大石油和化工產品的生產與消費市場,中國在煉油及乙烯生產能力上的表現(xiàn)尤為突出,并且其技術水平已經達到了國際標準。
然而,隨著行業(yè)的不斷擴展,該產業(yè)在向智能化轉型的過程中仍然遭遇了多重挑戰(zhàn)。
一是數據基礎薄弱,限制模型和預測系統(tǒng)的構建與應用。在邁向智能化的過程中,許多企業(yè)遇到了歷史數據缺失或質量不高的挑戰(zhàn),這對建立精準的模型和預測系統(tǒng)構成了重大障礙。鑒于數據是智能系統(tǒng)的核心資產,其質量和數量直接關系到分析結果的有效性和可靠性,數據基礎薄弱限制了企業(yè)在生產流程中挖掘優(yōu)化潛力的能力,影響了智能系統(tǒng)的有效應用。
二是設備與系統(tǒng)間兼容性差,拖累企業(yè)智能化進程。隨著技術的快速進步,部分企業(yè)的現(xiàn)有設施難以與最新的智能技術實現(xiàn)無縫對接,導致效率下降或功能受限。這種兼容性問題增加了技術集成的復雜度,制約了整體智能化水平的提升,迫使企業(yè)在升級現(xiàn)有設備和引進新技術之間做出艱難抉擇。
三是跨領域人才短缺,制約創(chuàng)新與發(fā)展。當前行業(yè)內既精通人工智能技術又了解石油化工工藝的專業(yè)人才稀缺,成為推進智能化的一大瓶頸。培養(yǎng)這類復合型專家需要時間,而企業(yè)迫切需要這樣的人才來加速智能化進程,解決技術難題,并確保新技術得到有效地應用;一些企業(yè)管理層對智能煉化工廠的變革性影響認識不足,可能導致資源分配不合理,甚至錯失發(fā)展良機。
這樣的人才來加速智能化進程,解決技術難題,并確保新技術得到有效地應用;一些企業(yè)管理層對智能煉化工廠的變革性影響認識不足,可能導致資源分配不合理,甚至錯失發(fā)展良機。
為此,周健建議:一是完善數據標準體系,加快行業(yè)數字化轉型。建議國家工業(yè)和信息化部牽頭制定統(tǒng)一的數據標準,規(guī)范數據采集流程,推動國家級數據管理平臺的建立,幫助煉化企業(yè)更高效地管理和利用數據資源。統(tǒng)籌煉化行業(yè)央企‘三桶油’引領人工智能技術推廣應用,推動中石油的昆侖大模型、長城大模型和中海油的海能大模型共建共享,在行業(yè)內開放使用,為國內煉化企業(yè)智能化轉型奠定堅實的數據基礎。
二是提升基礎設施能力,加快布局應用場景。建議國家發(fā)展改革委發(fā)布相關政策指南,支持煉化企業(yè)對現(xiàn)有設備進行智能化改造,使其符合最新的工業(yè)互聯(lián)網協(xié)議及接口標準,增強設備間的互聯(lián)互通能力。對于需要更新?lián)Q代的老舊設施,政府可以通過財政補貼、稅收減免等措施降低企業(yè)的升級改造成本,加快智能化工廠的建設進程。
三是強化應用保障措施,追求最佳應用實踐。政府應加大對人工智能技術改造煉化傳統(tǒng)產業(yè)的支持力度,創(chuàng)造有利于智能化轉型的社會環(huán)境,激發(fā)社會各界的積極參與;強化校企合作關系,共同設計適應人工智能與煉化行業(yè)融合發(fā)展的人才培養(yǎng)計劃,特別是在智能制造和信息技術領域開設針對性課程,為人工智能技術在煉化產業(yè)快速推廣儲備更多高素質的復合型人才。
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