石油石化行业数智化转型进入关键窗口期，机遇与挑战并存

钱伯章 2026-04-06

石油石化行业数智化转型正从“试点示范”迈向“全局优化”新阶段。政策层面，《石化和化工行业数字化转型成熟度评估》标准已发布，为行业提供明确指引。技术层面，AI大模型（如LoRA-Chem、化工大模型、安全生产大模型）、5G、数字孪生等与工业机理加速融合，推动全链条升级。然而，行业仍面临数据孤岛、工业软件短板、AI融合不深、复合型人才稀缺等挑战。未来需聚焦高价值场景，夯实数据与软件基础，预计2030年左右头部企业将进入生态智能阶段，引领行业深刻变革。

当前，石油石化行业正处于数字化转型的深化阶段，从“试点示范”逐步迈向“全局优化”，数智化技术已成为驱动行业高质量发展的核心引擎。据行业预测，未来5年仅数字业务就将新增约10万亿元的市场空间，同时，未来三至五年，行业将进入智能化协同期的关键窗口期，这为行业转型提供了广阔机遇，也提出了更高要求。

在政策层面，工信部原材料司持续加强规划引领，将在“十五五”规划中完善数字化转型政策体系，通过打造应用标杆、强化平台建设、促进AI与产业深度融合、培育复合型人才等举措，为行业转型保驾护航。2025年7月，行业首个数字化转型评估标准《石化和化工行业数字化转型成熟度评估》正式发布，从7个能力域、30个能力子域、1038条成熟度条款出发，为企业转型提供了明确的评价依据和优化方向。

技术层面，数智化技术实现集群式突破，大数据、云计算、人工智能等技术与工业机理深度融合，推动行业从“单点数字化”向“全链条数智化”升级。其中，大模型应用成为重要突破点，上海人工智能实验室与武汉大学联合提出的LoRA-Chem大模型，首次实现单基础模型通解多类有机反应预测；云鼎科技推出的“云鼎伏羲化工大模型”、中国石油昆仑数智雄安公司的“石油石化安全生产大模型”等，均在行业内实现落地应用，打破了传统模型的局限。同时，5G、工业互联网、数字孪生等技术的应用，进一步夯实了行业转型的数字底座。

尽管发展势头良好，行业转型仍面临诸多挑战。数据流动不畅、工业软件产业化不足、AI与石化技术融合不深等问题依然突出；行业数据存在总量不足、质量不高、共享困难等痛点，“数据孤岛”现象尚未完全打破；工业软件关键技术欠缺、平台标准不统一，制约了转型进程；此外，“AI+能源”复合型人才稀缺，也成为影响转型速度的重要因素。

未来，行业转型需聚焦四大高价值场景，坚持问题导向和需求导向，夯实数据基础、筑牢工业软件根基、强化平台建设，推动数智化技术与生产制造核心环节深度融合。预计到2030年前后，头部企业将率先迈入生态智能阶段，主导行业标准制定，推动行业实现根本性变革。

本文系“流程工业”首发，未经授权不得转载。责任编辑：胡静，审核人：李峥