中国石化深入开展“AI+”专项行动，围绕科技研发、生产制造、工程设计、经营管理四大领域全面推进高价值场景建设
人工智能（AI）是研究开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能驱动的科学研究（AI for Science，亦称AI4S）作为一种将人工智能和科学研究深度融合的新兴科技形态，依托人工智能技术，结合人类社会的各种现象和规律（原理、经典公式等），解决各种科研问题，从而推动科学发现和创新。近年来，人工智能的强大众所周知，但其“黑箱”属性也向来被学界诟病，即能知其然却不能知其所以然，将科学研究与人工智能融合，为人工智能提供了绝佳的验证步骤，让人工智能在特定领域内能产出可解释的成果。现今，AI4S在生命科学、材料科学、能源、半导体、地球与环境等众多领域开展产研实践，其中，在材料科学领域，AI4S的应用主要是从第一性原理出发，预测材料成分分布和微观结构的多尺度特征，并整合现有材料的数据库、专家知识和人工智能方法，将计算和实验结合，缩小材料创新的搜索空间，加快材料创新进程。2024年诺贝尔化学奖与物理学奖均花落人工智能相关研究项目。这一标志性事件不仅彰显了人工智能技术的成熟度，更预示着它正以革新之势重塑科学研究的固有范式。当前在能源化工研发领域，有不少企业已敏锐捕捉到这一技术变革的浪潮，纷纷借助人工智能技术赋能科研开发，力求推动行业从传统模式向“预测性设计和精准创制”的智能化方向迈进。
石油化工行业具有系统规模大、覆盖专业多、工艺复杂、产品多元化、控制难度大、耦合度高等特点，与人工智能的结合能够促使石化企业跳出传统流程行业的范畴，推动精细化生产和运营。同时，人工智能在能源化工材料开发、关键点识别、获取新的科学规律、促进化学信息学的发展方面将发挥重要作用。
中国石化深入开展“AI+”专项行动，以创新驱动赋能产业升级，围绕科技研发、生产制造、工程设计、经营管理等四个领域，全面推进一批高价值场景建设。中国石化建成7000亿和700亿参数的长城大模型，显著提升行业理解、知识推理和生成能力，成功通过工信部信通院、中国泰尔实验室权威测评，成为首个通过测评的MoE（混合专家）架构国产化行业大模型。投用以来，用户数累计超10万个，日均token（词元）用量达到1.5亿次，赋能200余个信息系统，支撑了审计、钻井、地热、设备等专业级（L2）模型训练和各应用场景建设。