智能化工大模型

1 产品概述：什么是智能化工大模型？

智能化工大模型是由中国科学院大连化学物理研究所（大连化物所）联合科大讯飞、中国科学院文献情报中心等机构共同研发的垂直行业大模型，专门针对化工行业的研发、生产和优化需求而设计。作为我国化工行业首个自主研发的通用型人工智能大模型，它旨在通过AI技术解决化工行业长期存在的研发周期长、放大风险高、能耗大等痛点。

该模型基于700亿参数规模构建，通过深度学习化工领域海量文献、专利、实验数据及工业案例，形成了覆盖催化剂设计、工艺优化、设备仿真、安全评估等全链条的智能决策能力。其最新版本（3.0）在2025年11月发布，新增深度推理与联网搜索功能，并扩展了对化工工艺流程图、反应网络图等复杂图像的理解与问答能力。

智能化工大模型功能快览

智能化工大模型是由中国科学院大连化学物理研究所与科大讯飞等单位联合开发的行业大模型，具有700亿参数规模，支持3.2万字符长文本处理。该模型集成了催化反应、工艺开发、中试放大和工厂优化四大智能平台，具备化工知识问答、工艺流程优化、设备故障诊断等核心功能，可显著提升化工研发效率。

核心定位：智能化工大模型的核心价值在于重构化工研发范式，将传统的”实验室小试-中试-工业试验”的逐级放大模式转变为”实验室-虚拟工厂-实体工厂”的新范式，实现中试环节的”数字化先行”，有望将原本需要10年的研发周期缩短至2-3年。

2 主要功能与特点

2.1 核心功能模块

智能化工大模型的功能设计全面覆盖化工技术开发及应用的核心环节，主要包括以下八大功能模块：

1. 智能机器人催化反应实验系统：可替代实验人员开展实验，自动完成催化剂评价，效率提升10倍以上
2. 催化反应动力学模型自动生成智能体：自动解析反应机理并提取反应规则，生成复杂反应网络
3. 多功能催化剂颗粒物性快速分析智能体：精准量化颗粒的粒径、形貌等几何特征参数，对催化剂积碳分布进行有效测量
4. PFD/P&ID图识别与解析智能体：自动识别和解析工艺流程图和管道仪表图
5. 化工工艺流程自动生成与优化智能体：基于输入条件智能生成优化工艺流程
6. 工厂3D自动建模智能体：快速构建工厂三维模型
7. 甲醇制烯烃DMTO中试数字孪生系统：实现虚拟中试指导工艺参数优化
8. 甲醇制烯烃DMTO工厂智能仿真建模与优化系统：优化工厂运行参数

2.2 技术特点与优势

智能化工大模型具有以下显著特点：

• 强大的参数规模：700亿参数基础，支持3.2万字符长上下文处理，可解析复杂工艺流程中的多维度参数关联
• 多模态能力：新增对化工工艺流程图、反应网络图等复杂图像的理解与问答能力
• 领域适应性：训练语料新增上万本专业书籍、百万篇高质量论文及专利数据，大幅提升领域适应性
• 准确性突出：在催化剂性质、化工换热等十大核心化工维度的平均问答准确率达到81.37%
• 效率提升显著：在催化剂设计等场景，可将传统需要数月的实验筛选过程缩短至24小时内完成

3 使用指南与获取方式

3.1 如何访问与使用

目前智能化工大模型主要面向企业用户和科研机构提供服务，可通过以下方式获取：

1. 官方试用申请：化工企业、设计院、高校等机构可通过官方渠道申请试用
2. 本地化部署：针对对数据安全要求高的企业，提供轻量化本地部署方案，将企业核心数据库直接本地化部署
3. 云端服务：中小企业可通过云端调用模型能力，低成本获取顶尖研发资源
4. 官网地址：https://chemindustry.iflytek.com/chat

截至2025年4月，已有近90家化工企业、设计院、高校等试用智能化工大模型，包括万华化学、中石化工程公司、浙江大学等知名机构。

3.2 使用流程示例

以”催化反应动力学模型自动生成”为例，智能化工大模型的典型工作流程如下：

1. 文献解析：利用大模型从大量文献数据库中自动解析反应机理并提取反应规则
2. 反应网络生成：智能体根据反应规则生成复杂反应网络，并针对工业过程实际需求进行简化
3. 实验方案推荐：自动推荐可行的实验方案
4. 自动执行实验：启动”机器人智能催化反应实验平台”自动执行反应任务
5. 参数拟合：根据实验结果拟合得到对应的反应动力学参数，实现快速构建

4 竞品对比分析

智能化工大模型在工业大模型领域并非唯一选择，以下是其主要竞品对比：

表：智能化工大模型与主要竞品对比

特性​	智能化工大模型​	羚羊工业大模型​	COSMO-GPT​	盘古矿山大模型​
研发机构​	大连化物所+科大讯飞	科大讯飞	卡奥斯(COSMOPlat)	华为
参数规模​	700亿	未公开	百亿级	千亿级(NLP)
专业领域​	化工全流程	工业全领域	工业互联网	矿山、电力、医疗等
核心优势​	化工专业知识深度	通用性强	工业机理模型丰富	通用AI技术领先
落地案例​	甲醇制烯烃工艺优化	多个工业场景	家电制造	矿山、电力等

从上表可以看出，智能化工大模型的核心竞争优势在于其深厚的化工专业背景和垂直领域的深度优化。与通用工业大模型相比，它在化工特定场景的准确性和实用性更高。

5 应用场景与实战案例

5.1 典型应用场景

智能化工大模型主要适用于以下场景：

1. 化工工艺开发与优化：大幅缩短新工艺开发周期，降低研发成本
2. 催化剂设计与评价：快速筛选和优化催化剂配方，提高开发效率
3. 化工过程安全评估：提前识别潜在安全风险，提高生产安全性
4. 设备故障诊断与预测：实现预测性维护，减少非计划停车
5. 能源消耗与碳足迹优化：帮助实现双碳目标，降低能耗和排放

5.2 实际成效案例

以下是智能化工大模型在实际应用中的具体案例：

• 甲醇制烯烃工业装置优化：在甲醇制烯烃工业装置上部署工厂装置优化智能体，实现工艺关键参数智能预测，提升装置运行效率
• 甲醇制丙烯工艺开发：反应动力学智能体支撑了甲醇制丙烯流化床工艺反应动力学开发，相关工艺已在榆林能源50万吨/年环氧树脂项目实施技术许可应用
• 催化剂表征优化：催化剂表征智能体应用于甲醇制烯烃工业装置，可替代传统手动取样分析，催化剂积碳、粒径测量时长由小时级缩短为分钟级
• 乙烯裂解工艺优化：某化工企业应用大模型优化乙烯裂解工艺后，装置能效提升8%，年节约成本超2000万元

6 最新动态与发展规划

6.1 近期重大更新

2025年11月，智能化工大模型3.0版本正式发布，主要升级包括：

1. 深度推理能力：增强复杂化工问题的推理能力
2. 联网搜索功能：可实时获取最新研究成果和数据
3. 多模态扩展：提升对化工图像的理解与问答能力
4. 性能提升：在十大核心化工维度平均问答准确率较2.0 Pro提升9.45%
5. 知识库扩充：训练语料新增上万本专业书籍、百万篇高质量论文及专利数据

6.2 未来发展规划

根据研发团队规划，智能化工大模型的未来发展方向包括：

• 构建化工知识底座：建立覆盖研发—生产多场景全链条数据的化工知识底座
• API开放：预计将开放部分API接口，推动产业链上下游协同创新
• 生态建设：构建装置运维和产业规划的智能体，形成智能化工应用新生态

7 常见问题解答

Q1: 智能化工大模型是否支持本地化部署？数据安全性如何保障？

A: 是的，智能化工大模型支持轻量化本地部署，将企业核心数据库直接本地化部署，确保敏感工艺数据不出厂。同时通过严格的数据管理体系和知识产权共享机制保障数据安全。

Q2: 中小化工企业能否负担得起使用成本？

A: 研发团队表示，未来中小企业可通过云端调用模型能力，低成本获取顶尖研发资源，实现”创新平权”。具体定价策略尚未公开，但会有针对不同规模企业的方案。

Q3: 与传统工程师经验相比，智能化工大模型的决策可靠性如何？

A: 模型在催化剂性质、化工安全等十大核心维度的平均问答准确率已达81.37%，且在持续提升中。目前定位是辅助决策，与传统工程师经验相结合，而非完全替代。

Q4: 使用智能化工大模型需要具备哪些技术条件？

A: 基本需要具备数字化基础，对于老旧设备可能存在兼容性问题。建议先进行试点应用，逐步推进智能化改造。

Q5: 智能化工大模型3.0版本有哪些显著改进？

A: 3.0版本最大亮点是新增深度推理与联网搜索功能，并扩展了对化工图像的理解能力，在多模态问答任务中平均准确率达71.92%。

8 总结与展望

智能化工大模型代表了化工行业与人工智能技术深度融合的前沿方向，通过重构传统研发范式，为解决化工行业长期存在的研发周期长、放大风险高、能耗大等痛点提供了创新方案。

从实际应用效果来看，该模型已在多个工业场景证明其价值，特别是在催化剂设计、工艺优化、故障诊断等环节能带来显著效率提升。随着3.0版本的发布和多模态能力的增强，其应用范围和准确性还将进一步提升。

然而，也需认识到智能化工大模型的推广仍面临数据安全、传统工程师接受度、老旧设备兼容等挑战。建议企业从具体场景入手，逐步推进AI转型，实现人机协同的最佳效果。

总体而言，智能化工大模型为化工行业数字化转型提供了强大技术支撑，有望成为中国在智能制造领域实现”换道超车”的重要突破口。

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参考文章或数据来源：

1. 智能化工大模型：在计算机里先“造”一座工厂（科技日报，2025年06月03日）
2. 怀揣新型工业梦，探索“化工大模型”（科学网，2025年03月28日）
3. 智能化工大模型2.0发布（中国高新网，2024年11月28日）
4. 智能化工大模型3.0发布（中化新网，2025年11月12日）
5. 化工行业迎来里程碑 智能化工大模型2.0 Pro正式发布（编辑网，2025年05月23日）
6. 50多家企业试用，这个大模型有什么“魔力”（今日头条，2025年04月01日）
7. 数字化浪潮冲击石化化工，智能转型是未来希望还是隐忧？（百家号，2025年09月29日）
8. 工业大模型市场图谱：53个工业大模型全面梳理（CSDN博客，2024年11月20日）
9. 2025年值得期待的10个工业大模型（中国电子报，2025年01月10日）

引用总结：本文综合引用了科技日报、科学网、中化新网等权威行业媒体及专业学术网络平台的最新报道和数据，确保信息的准确性和时效性。

最新更新日期：2026年02月01日