转自：中国科学报
8月31日，由中国科学院大连化学物理研究所（以下简称“大连化物所”）联合科大讯飞股份有限公司（以下简称“科大讯飞”）、阿里云计算有限公司（以下简称“阿里云”）等共同研发的智能化工大模型3.0 Pro（以下简称“3.0 Pro”）正式亮相。作为我国化工行业首个大模型的最新迭代版本，3.0 Pro不再满足于“能理解、会回答”，而是向工程师身边那个“能规划、会执行、可验证”的智能工程伙伴“转型”。
3.0 Pro实现了从“专业知识问答模型”向“化工任务智能执行系统”的重要跨越，为化工研发、工程设计和生产运行的智能化提供了新型技术底座。”大连化物所研究员、智能化工大模型团队负责人叶茂说。
难以跨越的“死亡之谷”
化学工业是国民经济重要的基础性行业，产品涵盖衣食住行等领域，也是实现能源结构调整、“双碳”目标以及推进新型工业化的重要基础。然而，传统范式下化学工业过程新技术研发面临多重挑战。
“化工行业具有对象复杂、尺度跨度大、数据类型多、工程约束强等特点。一个催化反应，要想从实验室走向工厂，需要经历实验室小试、中试、工业试验等环节，动辄就是数十年。”叶茂介绍道。无数在实验室表现出色的“好苗子”，最终都倒在了被业内称为“死亡之谷”的中试阶段。
传统研发范式下，工程师们依赖经验、试错和实验，每一个工艺参数的优化、每一次流程的调整，都需要时间和资金投入。如果能构筑出“实验室—虚拟工厂—实体工厂”新范式，实现中试环节“数字化先行”，那将大幅节省时间和资源。
现有通用大模型虽然能够完成知识问答和文本生成，但缺少专业知识、科学机理约束、多模态解析能力和任务执行能力，难以构建支撑化工研发、设计与生产全流程的智能底座，无法驱动行业范式变革。工程师需要的，不是一台“问答机器”，而是能理解需求、拆解任务、调用工具、完成计算并输出可执行方案的智能助手。
正是基于这样的诉求，在中国工程院院士、大连化物所所长刘中民指导下，大连化物所团队早在2016年就致力于将人工智能技术应用于化工技术开发。
2024年3月，大连化物所和华为技术有限公司在前期合作基础上，联合大连理工大学软件学院、榆林中科洁净能源创新研究院等开发了智能化工大模型1.0。这个初代版本就实现了化工知识的快速检索以及化工流程工艺的自主设计和优化，初步展现了缩短研发周期的潜力，为实验室成果快速走向工业化提供可能。
“这个版本是智能化工大模型的起点，为后续升级和优化奠定了很好的基础。”叶茂回忆道。更为重要的是，大连化物所多年积累的丰富化工应用场景和海量研发数据，为模型训练和优化发挥了重要作用。
此后，团队便踏上了持续推进智能化工大模型技术迭代的征程，持续推进模型迭代与能力升级——2.0版本、3.0版本相继问世，每一次升级都在能力的深度和应用的广度上实现突破。直到今天，3.0 Pro的正式亮相，标志着智能化工大模型正式迈入“认知+执行”深度融合的全新阶段。
从“智能助手”到“工程伙伴”
证券配资服务平台相较于此前版本，3.0 Pro突破了传统大模型以知识问答和内容生成为主的应用模式，构建了“大模型—智能体—专业技能与工具—应用场景”的四层技术体系。
智能化工大模型3.0 Pro的四层技术体系。大连化物所供图
其中，智能化工大模型作为认知核心，承担专业知识理解、多模态信息解析、方案生成和任务规划；智能体作为执行主体，围绕任务目标完成流程分解、工具调用、结果校核与动态调整，形成贯通认知、推理、规划、执行和验证的闭环能力。
“举个例子，当工程师提出一个流程设计或工艺优化的需求时，我们的模型不仅能够理解用户意图，还能自动拆解出需要计算哪些物性参数、调用哪些模拟软件、进行哪些和工程设计等等，并对计算结果进行分析与校核，最终形成解决方案和建议。”叶茂解释道。
而这套强大的执行能力，建立在庞大的专业工具库之上。目前，3.0 Pro集成了超过400个化工智能体和工具，基于百亿Token级化工专业语料开展持续预训练，采用数十亿Token级高质量问答数据开展监督微调，为执行复杂化工任务提供专业支撑。
在化工领域多维测评体系测评中，3.0 Pro的文本问答准确率和多模态问答准确率分别达到81.96%和80.75%，综合得分较3.0版本相对提升20.2%和31.4%。
但数据之外，更本质的变化在于定位的升维。“3.0 Pro不再只是局限于‘给出答案’，”叶茂说，“而是能够针对具体化工任务，组织形成解决方案，从辅助知识获取的‘专业助手’进一步升级为具备与专业人员协同完成复杂任务能力的‘智能工程伙伴’。”
“一步到工厂”的新范式
从开发之初，叶茂和刘中民团队就瞄准了化工核心技术场景，对他们而言，赋能真实行业应用，才是智能化工大模型的根本使命。
“人工智能的快速发展为传统研究领域带来了新的机遇与挑战。”刘中民说，“因此，发展智能化工，实现新技术开发从‘实验室一步到工厂’，是当前及未来化工领域内必争的“科技制高点”。
智能化工大模型正是大连化物所构建这一新范式的核心引擎。截至目前，已有300余家化工企业、高校和科研院所注册使用智能化工大模型，API累计调用量突破1400万次。这一数字背后，正是无数工程师在技术研发、工程设计、工艺优化、故障诊断等场景中真正用上了“AI队友”的现实写照。
与此同时，大连化物所在数据基础设施方面同样不遗余力，他们构建了我国首个覆盖“研发—设计—生产—市场”的石化化工全链条大数据中心，并成功入选国家数据局石化化工行业高质量数据集建设链主单位及先行先试单位。在大连长兴岛，国内首个千吨级智能中试平台已投入运行，它能够“按需生成”实验室难以覆盖、工业装置难以获取的真实工况催化反应与工艺数据，为大模型的持续进化提供源源不断的“实战养料”。
在智能化工大模型3.0 Pro的发布会上，大连化物所还与科大讯飞股份有限公司、阿里云计算有限公司、华为技术有限公司、宁波数据集团（筹）、中控技术股份有限公司及AVEVA等单位举行智能化工联合创新实验室成立仪式。该实验室将围绕智能化工大模型与智能体研发、行业数据与算力平台建设、工业软件融合及典型场景应用等方向，开展关键技术联合攻关、平台共建、场景验证与成果转化，进一步汇聚产学研用优势资源，共同构建开放协同的智能化工创新生态。
未来，大连化物所将携手合作伙伴，持续强化模型的跨尺度理解、复杂科学问题求解和多智能体协同能力，迭代研发具备深度推理与多工具协同规划的智能化工大模型4.0。
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“我们也将以甲醇制烯烃等典型成熟工艺为验证场景股票双向交易系统，逐步贯通实验室研发、工程设计与工厂运行等关键环节，构建实验室‘一步到工厂’的化工研发新范式，推动化工行业由数字化向智能化跃迁。”叶茂说。
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