中国化工行业正站在智能化转型的关键节点。作为全球最大的化工生产国，我国化工产业规模持续扩张，占全球总产量近四成。然而，行业长期面临高能耗、波动性强、利润率下滑等挑战。国家统计局数据显示，2024年石油和化工行业营收同比增长2.1%，但利润总额同比下降8.8%，凸显出"规模扩张但效益承压"的发展困境。传统自动化系统已难以满足复杂生产场景的实时优化需求，行业迫切需要突破性解决方案。
10月29日，云鼎科技在北京发布化工行业专属大模型——云鼎伏羲大模型。这款历时两年研发的智能系统，深度融合了化工工艺机理与专家经验，标志着我国化工智能化进入新阶段。与消费级AI的炫目展示不同，发布会现场通过参数曲线、能耗对比等数据，直观呈现了模型在气化配煤、甲醇精馏等关键环节的优化效果，引发行业高度关注。
化工生产的复杂性远超普通工业场景。从原料投入到产品产出，涉及复杂的物理化学反应和能量传递过程。当前生产中，工艺控制高度依赖经验判断，面对原料波动和工艺耦合，参数调整往往滞后，导致能耗居高不下、产品质量不稳定。更严峻的是，企业数据系统割裂，AI算法重复开发，工艺知识沉淀不足，安全合规隐患突出，这些问题严重制约了行业智能化进程。
针对这些痛点，云鼎科技构建了"神农-仓颉-伏羲"三位一体解决方案。其中，神农数字化平台作为基础，解决了80%的通用数字化难题；仓颉智能体工厂通过低代码开发，实现AI应用的快速规模化复制；伏羲大模型则作为智能中枢，注入行业核心知识。这一体系形成了从基础设施到应用开发，再到智能决策的完整闭环。
伏羲大模型的核心优势在于其专业深度。通过将矿山大模型的通用能力与化工领域数十年积累的工艺知识相结合，模型在多个关键环节实现突破：气化配煤环节，煤质预测周期从数周缩短至五分钟，吨煤成本降低0.5元；甲醇精馏过程中，吨甲醇蒸汽消耗下降3.95%，年创效超三百万元；低温甲醇洗装置实现90%的人工操作替代，向"黑屏操作"目标迈进。
在安全管控方面，该方案将AI视觉技术与核心生产场景深度融合。在鲁南化工等企业，系统覆盖20余类风险监测点，3秒内即可发现异常，告警准确率达92%以上，实现了从"人防"到"技防"的转变。这种前置性的安全防控，有效降低了生产风险。
与通用大模型不同，伏羲大模型具有显著的产业特性。它不是简单的技术叠加，而是通过标准化迁移实现模型复用。在云鼎仓颉平台上，同一个模型可应用于不同装置、不同企业，甚至不同反应体系。这种"工厂式"开发模式，使AI从昂贵的定制方案转变为可规模化生产的工业部件。
实际应用效果显著。在榆林能化，系统融合原煤数据与煤气化工艺，构建的高精度预测模型对关键指标的平均预测偏差小于3%；鲁南化工的低温甲醇洗优化系统实现工况自适应调节，人工干预频次降低90%以上；某煤制油项目通过64台高清摄像头与大模型视觉技术结合，实现输煤皮带全天候监测，巡检工作量减少70%。
从矿山到化工，云鼎科技的智能化探索展现了中国特色技术路径：以产业需求为核心，以大模型为中枢，构建行业生态体系。盘古大模型提供底层算力支撑，仓颉平台负责智能体开发，神农平台承载数字化管理，伏羲模型深入生产底层。这种全链条解决方案，正在重塑中国工业的智能化版图。
