# 人工智能与能源化工新范式丨两说 - 第一财经

*Источник: 第一财经*
*Дата: 2026-09-30*
*Язык: zh*

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能源安全与绿色低碳的双重命题下，能源化工——这个关乎国家命脉的领域正在经历深刻变革。“富煤、贫油、少气”的资源现状下，煤制烯烃的技术路线如何成为我国能源安全的兜底力量？能源安全、绿色低碳、经济高效的“不可能三角”，有没有可能因人工智能的发展而被打破？从实验室到百万吨级工厂，流程工业的研发进程，有没有可能因人工智能的推动而加快？2026浦江创新论坛（第十九届）举行期间，《两说》节目特邀参会嘉宾、中国工程院院士、中国科学院大连化学物理研究所所长刘中民接受第一财经主持人尹凡专访，深度解读人工智能如何改写能源化工范式。
大变革时代的能源安全与绿色转型
“我们正处于一个工业革命、能源革命、科技革命和人工智能相互交织叠加的伟大的变革时代，这也是百年未有之大变局的一个新的注解。”在9月13日浦江创新论坛一场活动的演讲中，刘中民院士以这段话作为开篇。
在《两说》对话中，刘中民以上述判断为前提，进一步阐释了当前我国能源发展面临的挑战。他指出，当前全世界仍处于油气时代，中国亦不例外。如何在保障能源供给安全的前提下，推动传统化石能源清洁高效利用，加快可再生能源与清洁能源的能源结构转型，构建新型能源体系，是现阶段的关键挑战。
今年中东局势紧张，油价剧烈波动，一些依赖石油的国家甚至压缩工作制，中国却相对从容。在刘中民看来，并非我们没有受到冲击，而是前期有各种准备：电动车快速发展减少了对油品的依赖；煤化工又从另一条路生产石油下游产品。两条路并行，我们才“表面上看没有那么吃紧”。但他提醒，从容背后，隐患仍在。石油是工业经济的命脉，不仅提供燃料、动力，还提供基础化学品和精细品，“我们每个人都离不开化学品”；一旦石化原料减少，下游产业链就有断链风险，“我们最大的安全隐患仍然是石油供应。”
应对之策，在于立足我国自身资源禀赋。刘中民指出，基于我国“富煤、贫油、少气”的资源条件，发展煤化工可以减少化工领域对进口原油的需求，同时具有“平急结合”的调节机制，在保障能源安全方面可以发挥重要作用，这是国家层面确立的长期战略。
能源安全与转型常常需要面对安全、高效和绿色的“不可能三角”难题。对此刘院士表示，大变革时代能源安全与绿色转型的答案，在技术创新与人工智能的合力之中。
技术创新与人工智能，如何同时满足安全、高效与绿色？
技术与产业的价值，从来要经过工程实践的检验。刘中民院士及所在的中国科学院大连化学物理研究所主导研发的DMTO（以煤制甲醇为原料制取烯烃）技术，曾获2014年度国家技术发明奖一等奖。该技术开辟了非石油路线生产基础化工原料的新路径，对缓解我国石油供应紧缺问题，保障能源安全和石化产业链安全稳定具有重要意义。2010年全球首套商业化装置投运，目前该技术已发展到第三代，产能达1300万吨/年。
而近期让工程界既感到振奋、同时又备感责任重大的，是人工智能对流程工业的赋能。
“人工智能‘来了’好几回了，这回是真来了。”刘中民院士提到，能源化工是典型的流程工业，一个工艺路线从实验室概念验证到逐级放大，再到百万吨级工厂，往往需要十余年时间甚至更久。人工智能技术的引入，能够大幅缩短研发试错的周期，帮助我们更快找到更优的技术路线。“人工智能来了，我们的目标是把流程工业中间的放大过程省掉，从实验室一步到百万吨级工厂。”
2026年8月，由中国科学院大连化学物理研究所等单位共同研发的智能化工大模型3.0 Pro发布。作为我国化工行业首个大模型的最新迭代版本，它实现了从“回答问题”到“完成任务”的跨越，可为化工研发、工程设计和生产运行的智能化提供支撑。
但他同时提醒，做智能化工大模型不能操之过急。当前，大模型训练所需的数据仍不够全面，除实验室公开数据外，缺少相关失败案例数据，“大家发的都是好结果，不好的不发”。而积累覆盖不同路径、不同阶段的完整数据，对大模型的训练至关重要。据了解，中国科学院大连化学物理研究所构建了我国首个覆盖“研发—设计—生产—市场”的石化化工全链条大数据中心，以及国内首个千吨级智能中试平台，可按需生成覆盖范围更全面的数据。依托智能化工大模型，工程团队可更快摸清工艺规律、优化生产参数，为产业绿色转型提供切实助力。
规模化创新与未来能源图景
2026年5月，国家四部门联合印发《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》，旨在强化能源对人工智能发展的基础支撑作用，发挥人工智能对能源转型的叠加倍增作用，积极推进人工智能与能源双向赋能、深度融合发展。刘中民认为，在两者的双向赋能之下，信息流、物质流、能量流、碳流统一优化，最终迈向人、机器、物理世界三者融合的新一代制造范式。这一新范式不仅适用于能源化工领域，而且普遍适用于整个流程工业领域，而这一天“很快就会到来”。
要实现这样的愿景，刘中民认为首先要理解能源的系统性。他提出构建能源化工新体系的四条主线：推动煤化工与石油化工的深度融合，发展储能技术，引入清洁氢能，以及利用人工智能。“我们讲能源不能只看能源，要看多种能源，还要看工业发展，它历来是一个系统性的问题。”他强调，这四条主线构成的体系，智能化是底盘，而要让四条主线真正联动起来，还缺技术。每个细分领域都有关键的技术节点，比如绿电的关键技术节点是储能，没有储能就无法跟主干网发生联系。他建议做系统分析，把关键技术节点找出来、形成一个清单，由国家组织攻关，把企业、科研院所、大学联动起来。正如他在今年的夏季达沃斯论坛的发言所说“规模化创新不是简单的技术提升，而是把点状发现变成系统性的技术体系，再变成大规模的产业。”
人工智能要与行业双向奔赴、深度融合，关键在人。刘中民认为，“人工智能+”也可以说“+人工智能”。他呼吁培养“化工+人工智能”复合型人才，破解“懂人工智能的人不懂化工，懂化工的人不懂人工智能”难题。
展望未来，刘中民强调，保证产业链上下游稳定是大前提。他相信，上游原料不受制于人，行业稳定健康发展，下游与日常生活息息相关的精细化学品也将迎来大发展。“在人工智能的加持下，这些事会越来越快，场景会越来越丰富”，归根结底，能源化工新范式将“支撑我们的生活更加幸福”。
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东方卫视每周三 22:30
第一财经每周六 22:00
在本期东方卫视《两说》节目中，第一财经记者梁相宜对话国际货币基金组织亚太部主任克里希纳•斯里尼瓦桑，就中国经济增长路径、结构性改革优先级与亚洲区域韧性展开深度对话。
本期《两说》，第一财经主持人刘晔就将对话率先提出智能生物传感概念的生物医学专家、深圳大学讲席教授、深圳医疗保障研究院院长张学记。张教授同时也是欧洲科学院院士、国际人工智能科学院院士和美国医学与生物工程院院士。在《两说》节目中，嘉宾将与主持人一道，共同探讨与畅想智能生物传感如何解锁生命密码、重塑人类未来。
经济宏观数据与微观体感之间的“温差”如何缩小？提振消费、扩大内需，抓手在哪里？房地产存量与住房需求之间的矛盾如何破解？北京大学光华管理学院教授刘俏在接受第一财经《两说》节目专访时给出的答案是：把更多资源投向“人”，做那些难而正确的事。
特斯拉等世界级企业，在创业早期是什么样的？最初的投资人，是如何选中这些日后的独角兽企业的？当财富来敲门，留给创业者秀肌肉的最短时间是多久？错过了重要的投资机会，该如何弥补？来自硅谷飞马科创投资公司（Pegasus Tech Ventures）的合伙人比尔•赖彻特（Bill Reichert），在《两说》节目中逐一作了解答。
本期节目，第一财经记者葛唯尔对话英国标准协会（BSI）全球AI及数字化解决方案业务董事总经理奥姆卡・乔希（Omkar Joshi），从“标准化可以担当AI时代信任的锚点吗”“如何让标准从纸面走向现实”“标准化如何塑造人与人工智能的关系”三个方面，围绕人工智能治理的信任与标准展开探讨。

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能源安全与绿色低碳的双重命题下，能源化工——这个关乎国家命脉的领域正在经历深刻变革。“富煤、贫油、少气”的资源现状下，煤制烯烃的技术路线如何成为我国能源安全的兜底力量？能源安全、绿色低碳、经济高效的“不可能三角”，有没有可能因人工智能的发展而被打破？从实验室到百万吨级工厂，流程工业的研发进程，有没有可能因人工智能的推动而加快？2026浦江创新论坛（第十九届）举行期间，《两说》节目特邀参会嘉宾、中国工程院院士、中国科学院大连化学物理研究所所长刘中民接受第一财经主持人尹凡专访，深度解读人工智能如何改写能源化工范式。
大变革时代的能源安全与绿色转型
“我们正处于一个工业革命、能源革命、科技革命和人工智能相互交织叠加的伟大的变革时代，这也是百年未有之大变局的一个新的注解。”在9月13日浦江创新论坛一场活动的演讲中，刘中民院士以这段话作为开篇。
在《两说》对话中，刘中民以上述判断为前提，进一步阐释了当前我国能源发展面临的挑战。他指出，当前全世界仍处于油气时代，中国亦不例外。如何在保障能源供给安全的前提下，推动传统化石能源清洁高效利用，加快可再生能源与清洁能源的能源结构转型，构建新型能源体系，是现阶段的关键挑战。
今年中东局势紧张，油价剧烈波动，一些依赖石油的国家甚至压缩工作制，中国却相对从容。在刘中民看来，并非我们没有受到冲击，而是前期有各种准备：电动车快速发展减少了对油品的依赖；煤化工又从另一条路生产石油下游产品。两条路并行，我们才“表面上看没有那么吃紧”。但他提醒，从容背后，隐患仍在。石油是工业经济的命脉，不仅提供燃料、动力，还提供基础化学品和精细品，“我们每个人都离不开化学品”；一旦石化原料减少，下游产业链就有断链风险，“我们最大的安全隐患仍然是石油供应。”
应对之策，在于立足我国自身资源禀赋。刘中民指出，基于我国“富煤、贫油、少气”的资源条件，发展煤化工可以减少化工领域对进口原油的需求，同时具有“平急结合”的调节机制，在保障能源安全方面可以发挥重要作用，这是国家层面确立的长期战略。
能源安全与转型常常需要面对安全、高效和绿色的“不可能三角”难题。对此刘院士表示，大变革时代能源安全与绿色转型的答案，在技术创新与人工智能的合力之中。
技术创新与人工智能，如何同时满足安全、高效与绿色？
技术与产业的价值，从来要经过工程实践的检验。刘中民院士及所在的中国科学院大连化学物理研究所主导研发的DMTO（以煤制甲醇为原料制取烯烃）技术，曾获2014年度国家技术发明奖一等奖。该技术开辟了非石油路线生产基础化工原料的新路径，对缓解我国石油供应紧缺问题，保障能源安全和石化产业链安全稳定具有重要意义。2010年全球首套商业化装置投运，目前该技术已发展到第三代，产能达1300万吨/年。
而近期让工程界既感到振奋、同时又备感责任重大的，是人工智能对流程工业的赋能。
“人工智能‘来了’好几回了，这回是真来了。”刘中民院士提到，能源化工是典型的流程工业，一个工艺路线从实验室概念验证到逐级放大，再到百万吨级工厂，往往需要十余年时间甚至更久。人工智能技术的引入，能够大幅缩短研发试错的周期，帮助我们更快找到更优的技术路线。“人工智能来了，我们的目标是把流程工业中间的放大过程省掉，从实验室一步到百万吨级工厂。”
2026年8月，由中国科学院大连化学物理研究所等单位共同研发的智能化工大模型3.0 Pro发布。作为我国化工行业首个大模型的最新迭代版本，它实现了从“回答问题”到“完成任务”的跨越，可为化工研发、工程设计和生产运行的智能化提供支撑。
但他同时提醒，做智能化工大模型不能操之过急。当前，大模型训练所需的数据仍不够全面，除实验室公开数据外，缺少相关失败案例数据，“大家发的都是好结果，不好的不发”。而积累覆盖不同路径、不同阶段的完整数据，对大模型的训练至关重要。据了解，中国科学院大连化学物理研究所构建了我国首个覆盖“研发—设计—生产—市场”的石化化工全链条大数据中心，以及国内首个千吨级智能中试平台，可按需生成覆盖范围更全面的数据。依托智能化工大模型，工程团队可更快摸清工艺规律、优化生产参数，为产业绿色转型提供切实助力。
规模化创新与未来能源图景
2026年5月，国家四部门联合印发《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》，旨在强化能源对人工智能发展的基础支撑作用，发挥人工智能对能源转型的叠加倍增作用，积极推进人工智能与能源双向赋能、深度融合发展。刘中民认为，在两者的双向赋能之下，信息流、物质流、能量流、碳流统一优化，最终迈向人、机器、物理世界三者融合的新一代制造范式。这一新范式不仅适用于能源化工领域，而且普遍适用于整个流程工业领域，而这一天“很快就会到来”。
要实现这样的愿景，刘中民认为首先要理解能源的系统性。他提出构建能源化工新体系的四条主线：推动煤化工与石油化工的深度融合，发展储能技术，引入清洁氢能，以及利用人工智能。“我们讲能源不能只看能源，要看多种能源，还要看工业发展，它历来是一个系统性的问题。”他强调，这四条主线构成的体系，智能化是底盘，而要让四条主线真正联动起来，还缺技术。每个细分领域都有关键的技术节点，比如绿电的关键技术节点是储能，没有储能就无法跟主干网发生联系。他建议做系统分析，把关键技术节点找出来、形成一个清单，由国家组织攻关，把企业、科研院所、大学联动起来。正如他在今年的夏季达沃斯论坛的发言所说“规模化创新不是简单的技术提升，而是把点状发现变成系统性的技术体系，再变成大规模的产业。”
人工智能要与行业双向奔赴、深度融合，关键在人。刘中民认为，“人工智能+”也可以说“+人工智能”。他呼吁培养“化工+人工智能”复合型人才，破解“懂人工智能的人不懂化工，懂化工的人不懂人工智能”难题。
展望未来，刘中民强调，保证产业链上下游稳定是大前提。他相信，上游原料不受制于人，行业稳定健康发展，下游与日常生活息息相关的精细化学品也将迎来大发展。“在人工智能的加持下，这些事会越来越快，场景会越来越丰富”，归根结底，能源化工新范式将“支撑我们的生活更加幸福”。
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本期节目，第一财经记者葛唯尔对话英国标准协会（BSI）全球AI及数字化解决方案业务董事总经理奥姆卡・乔希（Omkar Joshi），从“标准化可以担当AI时代信任的锚点吗”“如何让标准从纸面走向现实”“标准化如何塑造人与人工智能的关系”三个方面，围绕人工智能治理的信任与标准展开探讨。

[Оригинал](https://www.yicai.com/news/103382733.html)