化工AI革命：慢一步，失万亿？

麦肯锡专家预计，生成式 AI 释放的能力平均将人类的工作效率提升了相当于十年的水平。没有哪个行业能免受生成式 AI 的影响，但各行业的应用程度差异显著，而化工行业在应用方面尤为谨慎。麦肯锡全球研究院的一项调查估计，包括化工在内的能源与材料行业对生成式 AI工具的应用率仅为 14% ，相比之下，跨行业的平均应用率为23%。与此同时，化工企业利用生成式技术的最新进展实现跨越式发展的潜力巨大。

根据麦肯锡的研究，生成式AI对化学研发具有重要价值，包括新分子或材料发现、快速精确配方设计，以及增强知识提取等方面。

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新分子或材料发现：生成式AI有望将材料或分子发现速度提高两到三倍，发现全新的可申请专利的化学物质，并针对最终产品特性进行优化。例如，某北美化工企业利用AI快速筛选出满足特定需求的涂料分子，将传统缓慢昂贵的定制周期转变为高效低成本模式。AI模型还能通过分析专利和文献数据，以较少训练量推荐可测试的化学物质，并通过实验反馈持续优化，形成发现闭环。如DeepMind已预测220万种新材料结构，其中700多种成功合成并进入测试阶段，展示了AI在材料科学中的变革性作用。

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快速精确配方设计：能将达到预期配方的速度提高 30% 以上，成本降低约 5%。在某些情况下，配方设计过度，会增加成本。AI能优化配方规格，使其对于特定应用 “足够好”，并推荐成本最低的配方（基于各种原材料的种类和比例）以满足所需规格。此外，还有机会优化生产过程（如温度和加工时间），从而降低能源成本。

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增强知识提取：能将初始人工评估文献的效率提高 30% 以上。科学家常需耗费大量时间去提取并总结信息，以深入理解分子特性、材料属性或反应机制。整个过程不仅耗费人力，还容易出现信息不完整或不准确的情况。而生成式AI能通过高效的数据管理显著提升科学知识的提取效率。此外，集成专有数据可通过简单的文本或对话界面进行搜索与查询。例如，一家欧洲化工企业部署了生成式 AI，自动从连接的实验室仪器收集数据，并允许科学家在实验室的任何地方记录笔记。

显而易见，AI正在重塑化学研发的流程——从分子发现、材料设计到知识提取，不仅显著提升研发效率，更能实现成本优化。在这样的行业变革背景下，化工企业正面临着从传统研发模式向智能化转型的关键机遇。正如麦肯锡所指出的，最能从人工智能中获益的企业，可能是拥有数十年商业、运营或研发数据的老牌企业，或是试图借助人工智能和外部数据加速追赶老牌企业的新入局者。而埃森哲进一步量化了这一机遇，其预计AI与生成式AI有望在2030年之前为化工行业价值链释放1.2至1.8万亿美元的价值。这一数据展现了AI重构整个化工行业价值创造模式的巨大潜力。

在这一转型浪潮中，欧世盛公司正以其独特的技术路径将AI深度赋能化学合成全流程。公司凭借其在底层技术上的深厚积累和十年来构建的丰富产品线，将人工智能及自动化技术完美融入，打造真正意义上的黑灯实验室：

模块化的液、固配样自动平台可实现全自动样品配置；

多相流高通量设备可同时进行多个反应；

赋能PAT的多元化在线检测设备可实时获取反应数据；

自主研发的软件系统可实现对实验设备的集中控制和流程优化；

通过持续的数据反哺和模型优化，最终实现化学合成的无人化操作。

通过构建"数据采集-算法优化-设备执行"的完整闭环，欧世盛公司正在将化工AI从概念转化为生产力，为全球化学科学家提供从装备到算法的全栈式智能合成解决方案，并通过持续的技术迭代，与行业伙伴共同推进化学研发的智能化升级。

对于化工企业而言，拥抱AI已成为实现弯道超车的关键。

欧世盛（北京）科技有限公司是以微反应连续流化学合成技术及仪器设备，在线检测、传感器及应用型自动化装置为主的平台型技术公司。 公司拥有多学科的研发团队和应用研究团队，总部位于北京，应用研发部门FLOW R&D实验室与清华大学等多所科研团队合作，为不同行业用户提供强大的技术支持。

欧世盛可提供：

组建完整的Flow Chemistry Lab

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工艺路线开发、放大工艺及设备开发

连续流微反应设备精密制造

欧世盛除了提供流动化学反应系统产品外，还提供更多服务：科研装备设计、研发外包、工艺优化、放大研究、设备工艺研究、精密制造、连续流工艺培训等。专注于过程的可扩展性和研究成果从实验室规模转移到中试工厂规模，提供多种用途的连续自动合成系统和嵌入式模块系统。客户和项目合作伙伴主要来自制药、CXO、精细化工、催化剂、石油石化、新能源、半导体、国防军工、安全等领域。