这是抟微科技陪伴你的第103篇文章
作者 ▌抟微科技
前 言
Preface
2026年5 月 28日-29 日，2026 化工产业升级与数智化发展大会在上海隆重召开。
西安抟微科技有限公司董事长寇怀成博士受邀发表题为《AI 袭来，浅谈智改数升方案商和需求方在 AI 浪潮里的困与惑 —— 十年化工企业数字化转型实践分享及未来展望》的主旨演讲。
寇总结合十年化工数字化转型一线实践经验，通过大量真实案例，深度剖析了智能制造浪潮中的经验与教训，并对当前 AI 大模型时代化工行业的数字化转型路径提出了独到见解。以下为演讲视频及概括性内容整理。
演讲内容
历史回望：从 "智能制造" 到 "AI 时代" 的轮回
“AI 这个词 1956 年就诞生了，但真正引爆全面 AI 时代的是 2022 年的 GPT-3.5。四年时间里，大模型的进步日新月异，我不禁想起十年前那场轰轰烈烈的 ' 智能制造 ' 浪潮。”
2015 年，随着《中国制造 2025》和 "互联网 +" 行动计划的出台，中国制造业开启了数字化转型的新篇章。一时间，从政府到企业再到供应商，都投身于智能制造的建设大潮中。
然而，这场浪潮也带来了诸多困惑：
1
"姓工还是姓互" 的争论
智能制造的推进与互联网+的融入为工业带来了新的机遇，但也出现了水土不服的问题，工业互联网到底姓“工"还是姓“互”。
2
互联网企业的进入
互联网大厂纷纷成立工业事业部，高薪挖走传统自动化人才。但这波进入没有带来可落地的工业思想，反而留下许多困惑，最终这些部门在2020年前后相继裁撤。
3
那些类似互联网企业的崛起与衰落
不少同事拿着投资，顺着互联网思路出去创业做MES等产品，一时风光。但多年沉淀下来看，真正做成的寥寥无几。
4
思索：10年内有没有“靠智能制造”崛起的企业
这促使我们追问一个根本问题：这十年里，到底有没有哪家企业是真正靠智能制造或互联网思维实现崛起的？
“历史总是惊人的相似。今天我们谈 AI，面临的很多问题和十年前谈智能制造时如出一辙。只有吸取过去的经验教训，才能在 AI 浪潮中少走弯路。”
十年实践：化工企业数字化转型的困与惑
寇总结合大量真实案例，从企业和供应商两个角度，分享了十年智能工厂建设过程中遇到的核心问题。
1.企业端：思维变革比技术升级更重要
• 智能工厂≠管理能力自动提升
• IT 与业务必须深度融合
• 复合型人才是核心竞争力
2.供应商端：专业能力比平台建设重要
• 根据业务现状选择合适的方案范围
• 集成能力和业务能力是核心竞争力
• 定制是智能工厂建设后期必需的粘合剂
AI 时代：化工数字化转型的新机遇与新挑战
“这次的 AI 浪潮，不同于 ' 智能制造 ' 以政策为引导、逐步探索和落地的情况。大模型本身就是一种颠覆性技术，应用会越来越广，拥抱可能是唯一的选择。”
寇总详细介绍了当前 AI 技术在化工行业的应用情况，将其分为传统算法（小模型）和大模型两类。
1.传统 AI 算法（小模型）的成熟应用
当前工业领域广泛应用的 AI 技术，更多是传统机器学习和深度学习小模型，主要包括：
AI 视觉识别检测算法
APS，相关的排程与物资调度算法；
设备预测性维护，故障检测算法
生产工艺参数、质量参数实时监测算法
工艺回路控制优化算法。
2.大模型的探索与实践
基于大模型的AI算法，在相关的垂直工业场景中，我们正在尝试和探索的AI应用场景和案例。
替代前述传统小模型算法可实现的所有应用场景
编程，软件编程效率提升50%~60%
企业宣传视频制作
报表的自动数据抽取和生成
控制工艺参数优化分析
仿人工操作，操作控制系统
"大模型很聪明，但不专业。它降低了技术门槛，但代替不了行业的专业经验。未来的竞争，是专业人才加上大模型的竞争。"
结 语
Conclusion
十年数字化转型之路，这过程有困惑、有疑问、也有经验的沉淀。今天，AI 技术的发展为化工行业的数字化转型带来了新的机遇。但我们要清醒地认识到，技术只是工具，真正的变革在于思维的转变和人才的培养。
未来，抟微科技将继续专注于化工行业，以专业的技术和服务，帮助更多化工企业实现数字化转型，共同推动中国化工产业的高质量发展。
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