化學(xué)工業(yè)，作為現(xiàn)代工業(yè)的基石，從未缺席每一次技術(shù)革新帶來(lái)的潛能釋放。

     當(dāng)前，大模型技術(shù)的發(fā)展方興未艾。化工行業(yè)正在積極從中尋找助力，但常規(guī)大模型在垂直領(lǐng)域表現(xiàn)不佳，領(lǐng)域知識(shí)的缺乏、機(jī)理推導(dǎo)能力差等，導(dǎo)致化工行業(yè)擁抱大模型的嘗試，屢屢受阻。如何將人工智能的“未來(lái)感”轉(zhuǎn)化為化工產(chǎn)業(yè)的“生產(chǎn)力”，如何將AI發(fā)展的兩大方向：大模型與AI for Science高效結(jié)合成為當(dāng)務(wù)之急。

     2025年3月，國(guó)工智能作為人工智能在化工行業(yè)應(yīng)用的領(lǐng)跑者，憑借多年行業(yè)積淀，再次以破局者之姿交出答卷——「國(guó)工化工大模型」正式發(fā)布。「國(guó)工化工大模型」完美融合了大模型技術(shù)與國(guó)工智能多年沉淀的AI化學(xué)能力，讓化學(xué)反應(yīng)從“實(shí)驗(yàn)室盲盒”進(jìn)階為“可計(jì)算的科學(xué)”，積極推動(dòng)化學(xué)研究從經(jīng)驗(yàn)科學(xué)、計(jì)算科學(xué)向AI科學(xué)的轉(zhuǎn)變，用AI技術(shù)為化學(xué)工業(yè)書(shū)寫(xiě)“化繁為簡(jiǎn)”的新范式。

l「國(guó)工化工大模型」的核心能力：從“問(wèn)答助手”到“機(jī)理專(zhuān)家”

   「國(guó)工化工大模型」改變了大模型的“文科生”設(shè)定，朝著“理科生”深度進(jìn)化。大模型技術(shù)與國(guó)工智能AI for Science領(lǐng)域的垂直能力深度融合，針對(duì)具體問(wèn)題進(jìn)行識(shí)別后，聯(lián)動(dòng)調(diào)用「合成推演」、「催化劑設(shè)計(jì)」、「分子動(dòng)力學(xué)及計(jì)算化學(xué)描述符構(gòu)效關(guān)系計(jì)算」、「構(gòu)效關(guān)系計(jì)算」、「產(chǎn)物預(yù)測(cè)」、「量熱預(yù)測(cè)」、「實(shí)驗(yàn)/工藝優(yōu)化」、「高分子配方與性能預(yù)測(cè)」、「譜圖逆分析」等15種垂直領(lǐng)域模型進(jìn)行協(xié)同分析，真正實(shí)現(xiàn)大模型在化工場(chǎng)景的“深度思考”。

圖：大模型多路分析

• 合成推演：利用合成規(guī)則預(yù)測(cè)反應(yīng)路線圖，從目標(biāo)產(chǎn)物回溯到起始原料，推薦有機(jī)化合物的逆向合成路線，可推薦出文獻(xiàn)中尚無(wú)報(bào)道且具有潛力的合成路線，輔助探索最優(yōu)合成方案。

• 催化劑設(shè)計(jì)：針對(duì)特定反應(yīng)類(lèi)型的催化劑，通過(guò)輸入催化劑結(jié)構(gòu)，對(duì)催化性能進(jìn)行預(yù)測(cè)，為催化劑的實(shí)驗(yàn)開(kāi)發(fā)指明清晰的方向；反之，輸入所期望的催化性能以及相關(guān)的實(shí)驗(yàn)信息，能夠?yàn)榇呋瘎┙Y(jié)構(gòu)的修飾、改進(jìn)、設(shè)計(jì)提供重要的依據(jù)和思路，從而得到最可能對(duì)應(yīng)此催化性能的催化劑結(jié)構(gòu)。

• 分子動(dòng)力學(xué)及計(jì)算化學(xué)描述符構(gòu)效關(guān)系計(jì)算：「國(guó)工化工大模型」可根據(jù)輸入的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，進(jìn)行各類(lèi)分子動(dòng)力學(xué)描述符的計(jì)算，并能夠建立描述符與宏觀性質(zhì)的構(gòu)效關(guān)系，自動(dòng)生成“結(jié)構(gòu)-性能”的預(yù)測(cè)模型。

• 反應(yīng)預(yù)測(cè)：「國(guó)工化工大模型」針對(duì)輸入的有機(jī)反應(yīng)的反應(yīng)物和可能的反應(yīng)條件，可完成從反應(yīng)物到過(guò)渡態(tài)、中間體、以及最終反應(yīng)產(chǎn)物的模擬計(jì)算，并且可以通過(guò)對(duì)多種反應(yīng)模式的探索，構(gòu)建起復(fù)雜的有機(jī)反應(yīng)網(wǎng)絡(luò)，預(yù)測(cè)反應(yīng)可能產(chǎn)生的副產(chǎn)物、雜質(zhì)等。

• 量熱預(yù)測(cè)：針對(duì)包含反應(yīng)過(guò)程量熱問(wèn)題，輸入反應(yīng)物和反應(yīng)條件后，「國(guó)工化工大模型」可以根據(jù)反應(yīng)本身和不同的反應(yīng)條件來(lái)給出反應(yīng)裝置中隨時(shí)間的量熱變化，對(duì)物理過(guò)程模擬準(zhǔn)確，但對(duì)含有化學(xué)過(guò)程的量熱很難預(yù)測(cè)。

• 實(shí)驗(yàn)/工藝優(yōu)化：針對(duì)組合因素和多指標(biāo)的優(yōu)化任務(wù)進(jìn)行分析，快速探索最佳指標(biāo)對(duì)應(yīng)參數(shù)配置，給出實(shí)驗(yàn)條件、工藝參數(shù)，減少試驗(yàn)次數(shù)，提高研發(fā)效率。

• 高分子配方與性能預(yù)測(cè)：通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，對(duì)大量材料數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘，尋找新的材料組合或優(yōu)化材料配方、預(yù)測(cè)高分子材料的物理、化學(xué)和機(jī)械性能，探索新的配方空間，發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)方法難以發(fā)現(xiàn)的高分子材料，推動(dòng)材料科學(xué)的創(chuàng)新。

• 譜圖逆分析：  譜圖逆分析是一項(xiàng)利用海量分子光譜數(shù)據(jù)構(gòu)建強(qiáng)大表征模型的技術(shù)。不僅能實(shí)現(xiàn)對(duì)相似分子的精準(zhǔn)計(jì)算與匹配，還能深入解析復(fù)雜混合物，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)其組分構(gòu)成，并進(jìn)一步推斷混合物的關(guān)鍵性質(zhì)。通過(guò)對(duì)光譜數(shù)據(jù)的深度挖掘和智能分析，譜圖逆分析為化學(xué)、材料科學(xué)等領(lǐng)域的研究提供了強(qiáng)有力的工具，極大地加速了新材料的研發(fā)和復(fù)雜混合物的解析過(guò)程。

   

l「國(guó)工化工大模型」的行業(yè)優(yōu)勢(shì)：從“聊天機(jī)器人”到“科研分析師”

     化工知識(shí)強(qiáng)化：「國(guó)工化工大模型」已完成百萬(wàn)篇專(zhuān)業(yè)化學(xué)文獻(xiàn)的知識(shí)庫(kù)構(gòu)建，并結(jié)合行業(yè)最領(lǐng)先的數(shù)據(jù)集完成訓(xùn)練，天然具備化工行業(yè)知識(shí)屬性，在行業(yè)術(shù)語(yǔ)、專(zhuān)業(yè)概念、學(xué)科理論等方面的理解和分析能力顯著提升，回答時(shí)生成的文本具備更強(qiáng)邏輯性、準(zhǔn)確性，更符合行業(yè)規(guī)范。

     同時(shí)，在復(fù)雜化工問(wèn)題的推理和分析上，「國(guó)工化工大模型」能夠結(jié)合行業(yè)前沿知識(shí)，向用戶提供更新穎的解決方案、更具洞察力的建議和可行性研究方向。

     問(wèn)題識(shí)別與能力聯(lián)想：針對(duì)用戶輸入的問(wèn)題，「國(guó)工化工大模型」將自動(dòng)識(shí)別其中的化合物名稱、化學(xué)式、配方組分與比例等關(guān)鍵數(shù)據(jù)，通過(guò)語(yǔ)義分析自動(dòng)進(jìn)行問(wèn)題聯(lián)想，并羅列對(duì)用戶有幫助的分析選項(xiàng)。

     科研模態(tài)擴(kuò)展：「國(guó)工化工大模型」的分析回答將不在局限于簡(jiǎn)單文本模態(tài)。針對(duì)不同的機(jī)理問(wèn)題的分析回答時(shí)，「國(guó)工化工大模型」多種科研模態(tài)的圖表形態(tài)進(jìn)行結(jié)果展示，包括：「合成路線圖」、「分子3D結(jié)構(gòu)」、「反應(yīng)勢(shì)能面圖」、「過(guò)渡態(tài)回放動(dòng)畫(huà)」、「能量變化曲線」、「反應(yīng)演變動(dòng)畫(huà)」、「配方表」、「相關(guān)度分析圖」等50種不同科研模態(tài)進(jìn)行結(jié)果展示。

圖：多模態(tài)科研分析師

l「國(guó)工化工大模型」的私域安全：從“數(shù)據(jù)小偷”到“私有智囊”

    「國(guó)工化工大模型」定位于為化工細(xì)分行業(yè)的提供定制訓(xùn)練、企業(yè)內(nèi)私有化部署。意在解決公共大模型在企業(yè)側(cè)數(shù)據(jù)私有化訓(xùn)練、企業(yè)內(nèi)部系統(tǒng)集成等問(wèn)題，讓化工企業(yè)不再是大模型技術(shù)的“用戶”，真正成為大模型的“訓(xùn)練師”和“駕馭者”，擁有企業(yè)自身可掌控的大模型平臺(tái)。

• 數(shù)據(jù)安全性：以私有化的方式運(yùn)行在企業(yè)內(nèi)部，不再將研發(fā)、生產(chǎn)、運(yùn)營(yíng)等保密數(shù)據(jù)上傳到公有云環(huán)境，有效保護(hù)企業(yè)的數(shù)據(jù)和商業(yè)秘密，降低數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)。

• 可集成性：企業(yè)通過(guò)無(wú)縫集成企業(yè)內(nèi)信息化系統(tǒng)，自動(dòng)整合企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)資源進(jìn)行訓(xùn)練自有大模型的訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)問(wèn)答，給出智能化決策意見(jiàn)。

• 可駕馭性：企業(yè)可利用不斷產(chǎn)生的新數(shù)據(jù)對(duì)私有大模型進(jìn)行自主訓(xùn)練和優(yōu)化，模型能力將更加符合企業(yè)自身業(yè)務(wù)特點(diǎn)、精準(zhǔn)滿足企業(yè)自身需求，打造企業(yè)可駕馭的專(zhuān)屬模型。

   

    未來(lái)，化學(xué)工業(yè)的“基石”地位不會(huì)動(dòng)搖。當(dāng)化學(xué)工業(yè)與量子計(jì)算、AI深度融合，其內(nèi)涵也正在發(fā)生根本性轉(zhuǎn)變，化學(xué)工業(yè)將從“大規(guī)模制造”轉(zhuǎn)向“精準(zhǔn)創(chuàng)造”、從“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)”轉(zhuǎn)向“數(shù)據(jù)智能”。

     國(guó)工智能致力于陪伴國(guó)內(nèi)化工企業(yè)走出實(shí)驗(yàn)的試錯(cuò)沼澤，開(kāi)拓化工行業(yè)本該擁有的——“數(shù)據(jù)”與“算法”的智能沃土。

l問(wèn)答示例：

    計(jì)算化學(xué)描述符 humo 和lumo，與 OLED 行業(yè)中的外部量子效率(EQE)有什么關(guān)系？