中國煉化產(chǎn)業(yè)歷經(jīng)數(shù)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(chǎn)品的生產(chǎn)與消費市場，中國在煉油及乙烯生產(chǎn)能力上的表現(xiàn)尤為突出，并且其技術水平已經(jīng)達到了國際標準。

然而，隨著行業(yè)的不斷擴展，該產(chǎn)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)是智能系統(tǒng)的核心資產(chǎn)，其質量和數(shù)量直接關系到分析結果的有效性和可靠性，數(shù)據(jù)基礎薄弱限制了企業(yè)在生產(chǎn)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(shù)據(jù)標準體系，加快行業(yè)數(shù)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(shù)據(jù)標準，規(guī)范數(shù)據(jù)采集流程，推動國家級數(shù)據(jù)管理平臺的建立，幫助煉化企業(yè)更高效地管理和利用數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(wǎng)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(chǎn)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(chǎn)業(yè)快速推廣儲備更多高素質的復合型人才。