石油石化行业深度研究：DEEPSEEK+机器人：化工的时代大考

AI+机器人重构化工研发范式：从实验室到工业化的效率革命我们认为AI+机器人大概率将带来化工行业的效率革命，尤其是类似Deepseek 这样的顶尖AI 工具的广泛应用，或驱动化工行业的研发和生产流程发生数量级层面的跃迁，在不久的将来，很可能呈现“AI 驱动者胜出，迟疑者淘汰出局”的两极分化格局。传统化工研发依赖“试错法”，周期长、成本高。如果以第一性原理为基础，一旦将人工智能（AI）和机器人技术融合，化工研发大概率将经历一场范式革命——从分子模拟到高通量实验，再到材料基因组学，全链条效率被重新定义，不但可能大幅降低传统材料的生产成本，也很可能使得新材料研发周期大幅缩短。化工企业应当充分认识到：当前的产品壁垒已经不是壁垒，当前的产品利润随时面临挑战。
新材料预测的挑战与AI 的破局方案：数据+算法的双重赋能我们认为：化工新材料研发面临“多尺度复杂性”与“实验验证滞后”两大痛点。类似Deepseek等顶尖AI 工具有望通过以下方案突破瓶颈：
1.跨尺度建模误差控制：微观层面，从每个原子之间相互作用力的计算误差；到介观层面，微小的孔洞结构或者材料密度变化对材料强度带来影响；再到宏观层面，在实验室小试成功，但是规模化生产却完全失败，此类风险与跨尺度误差累积紧密相关。目前的最新研究显示，类似Deepseek 这类AI 工具可以在粗糙尺度、中间尺度以及全原子尺度建模，在耗时和精准性上相较于传统方法显示出显著优势。
2.分子动力学加速：分子动力学需要模拟分子在不同条件下的行为，比如温度、压力下的动态变化，AI 可以通过不仅限于机器学习力场（MLFFs）、增强采样方法、粗粒化模型等手段大幅加速分子动力学的研究。例如AI2BMD 系统在精度相同的情况下，实现了超过100 万倍的模拟加速，并将误差减少了10 倍以上。
3.小样本强化学习：在有限的实验次数、原材料等条件下，AI 通过机器强化学习以及推理，使得能够在少量实验数据的基础上，快速学习到如何调整配方和条件以提高反应效率。比如Wen 等在Al-Co-Cr-Cu-Fe-Ni 系统中搜索高硬度的HEAs 时，仅用155 个初始样本，经7 轮主动学习迭代，就获得了硬度提升显著的合金。
4.高通量机器人验证：传统化工材料的研发，科学家需要从成千上万种化合物的效果进行筛选，可能需要研究人员手动对每个化合物进行测试，这不仅耗时耗力，而且可能会因为人为因素出现遗漏或错误。而高通量筛选技术可以在短时间内对大量化合物进行自动测试，例如阿姆斯特丹大学开发了一种集成人工智能机器学习单元的机器人RoboChem，一周内，RoboChem 可以优化大约10 到20 个分子的合成，而对于研究人员手动来说，这通常需要几个月的时间。
5.产业知识图谱构建： AI 可以自动从互联网、企业数据库等多个数据源中抓取相关的化工数据。接下来通过机器学习，可以对收集到的数据进行清洗和修复。通过建立数据模型，算法可以识别出数据中的错误、重复和异常值，并进行自动纠正，找出可能存在错误的记录，甚至通过推理发现数据之间的逻辑关系，补充缺失的数据。比如潘锋教授团队构建了锂离子电池正极材料知识图谱，并预测出潜在的正极材料 Li?TiMn?O?。
高通量机器人+AI 驱动的生产流程革命：成本与精度双突破AI 可以对生产流程进行全方位的“管理”和优化。比如原材料的成分、用量，生产设备的运行参数，环境温度、湿度等，进而通过机器强化学习结合高通量机器人实验，相比“人工试错法”，找到生产过程中的最优解，精确地控制生产过程中的各个参数的能力或呈指数级提升，生产过程的损耗也有望大幅降低的同时产品合格率也有望得到大幅提升。AI 还可以实时监测设备的状态，提前发现潜在的故障隐患显著降低化工设备的故障率和企业的事故率。
例如LG CNS 利用 AutoML Vision Edge 创建制造智能解决方案，可检测装配线上从 LCD屏幕和光学薄膜到汽车面料等所有物品的缺陷。AutoML Vision Edge 将缺陷检测准确率提高了6%，并将设计和训练ML 模型的时间从七天缩短到几个小时。
AI 驱动的材料创新正在打破传统技术壁垒
我们认为，在AI+机器人时代，“白痴指数”越高的化工材料面临AI+机器人的冲击或越严峻。
产品的成本相比制造该产品的原材料成本的比例即为马斯克提出的“白痴指数”，在AI+机器人时代，高“白痴指数”意味着其生产过程有很大的优化空间，AI 技术更容易在这些材料的研发和生产中发挥作用，找到低成本的替代品。而对于一些白痴指数较低的化工材料，如部分成熟化工产品或者已近处于严重过剩的化工品，其生产工艺已经相对成熟，生产过程简单高效，受到AI 冲击或相对较轻。例如谷歌DeepMind 利用材料探索图形网络(GNoME)，使得稳定晶体发现数较过往提升一个数量级；美国加州大学伯克利分校团队利用自动实验室系统，在17 天内成功合成41 种目标材料，成功率超7 成。
化工企业的时代大考： 如何应对AI+机器人大时代？
我们认为：AI+机器人大时代给传统化工企业带来了巨大的生存挑战，但同时也蕴含着无限的发展机遇。只有通过加强AI 技术的应用与研发投入、培养和引进AI 人才、推动企业数字化转型以及关注行业动态等措施，化工企业才能够在这场时代大考中实现转型升级，实现可持续发展。在未来的化工行业竞争中，只有积极拥抱变革，勇于创新的企业才能立于不败之地。
投资建议：捕捉 AI+机器人时代的化工投资机遇我们认为AI+机器人大概率将带来化工行业的效率革命，化工行业在不久的将来，很可能呈现“AI 驱动者胜出，迟疑者淘汰出局” 的两极分化格局。建议重点关注两类企业：一是积极搭建AI 研发团队、投入大量资源探索AI 与化工融合路径的企业；二是已经将AI+机器人应用于生产，实现成本显著降低、产能明显提升的企业。
风险提示：技术发展不及预期；数据风险共享偏差；市场竞争加剧；政策不确定性。
【免责声明】本文仅代表第三方观点，不代表和讯网立场。投资者据此操作，风险请自担。

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