AI正快速步入平权时代、普惠时代。只要打开豆包、deepseek、元宝、千问，当即就能享受AI带来的便利。

但对企业来说，尤其是传统化工行业、工业制造业，要的不是小打小闹般的一问一答，如何应用人工智能真正实现效益升级、产业升级，才是接住这波技术发展红利的关键。

1月8日，8个部门联合发了一份重要文件《“人工智能+制造”专项行动实施意见》。

这份文件就是一份AI改造工厂的说明书，直接告诉你：怎么省钱、怎么提效、怎么多赚钱。

这份意见的重点在于首次将“垂直行业大模型”明确列为制造业智能化的核心底座：

推动3-5个通用大模型在制造业深度应用，形成特色化、全覆盖的行业大模型；

打造100个工业领域高质量数据集；

推广500个典型应用场景；

推出1000个高水平工业智能体。

对化工企业而言，这绝非遥远的行业口号，而是意味着——

1、竞争升级

以后行业内不只是拼价格，拼谁更聪明、谁先转型，谁能用更低的成本做定制化的生产，谁就能先赚钱。

2、成本优化

政策引导的成本优化，远超传统的自动化替代人工。

通过AI工艺优化、全局能耗管理、预测性维护等，实现从单点节能到系统级“降本增效”的跃迁，直接提升企业毛利率和资产回报率。

3、人才迭代

企业人才培养体系会向“人工智能+工业知识”方向快速迭代。

不管你是生产负责人，还是安全管理人，都得懂点AI，普通操作岗需求减少，而懂AI、懂数据、懂行业的复合型工程师未来会非常吃香。

4、协同共赢

政策鼓励基于工业互联网平台与AI大模型构建产业生态。这促使龙头企业开放场景与数据能力，中小企则以“专用智能体”形式融入生态，最终形成以数据智能驱动的价值共创网络。

这份文件的核心价值，不是在喊口号，而是在发工具。

石油和化学工业规划院化工园区处处长刘思明曾指出：

目前数字化有一定基础的企业，推进智能化垂直应用落地，会提升管理水平；

数字化基础相对薄弱的中小型化工企业或由政府管理运营的化工园区，推进智能化建设带来的改变或许会更具突破性。

对化工企业来说，人工智能从“可选技术”变为“必备能力”，AI转型从“高投入风险项”变为“可落地红利项”。

AI到底能帮企业实现什么？AI该如何介入化工安全？

工研院鲁春丛院长在他的一篇文章里，列举了一些AI的应用场景和融合思路：

AI+设备——可以在设备中嵌入人工智能算法，不仅能实现设备的预测性维护，还能提前识别设备故障，来优化设备的运行参数。

与信大科技合作的某烟草龙头企业，也已将智能机器人巡检、机器视觉识别分析潜在风险和隐患应用在日常运维巡检中。

信大科技无锡有限公司产研负责人王宏伟认为：安全管理的难点和痛点，便是“人工智能+”最好的切入点。

信安大模型正基于此而诞生。它聚焦化工行业安全管理痛点，运用40G化工领域专业数据进行垂直训练，专为化工安全生产管理场景打造。

全面覆盖化工生产行业中的安全合规管理、工艺过程安全、应急处置救援等核心难点领域，确保模型的专业深度与场景适配性。

1）合规

它给的意见建议，全部精准基于化工领域的各类法律法规，不存在一般通用大模型在提供答案时随意编造的现象。

摈弃“模型幻觉”，所以足够合规、精准。

2）专业

训练数据源于南京理工大学及十几个省级安全专家团队数十年的行业积淀，不是通用模型的“化工版”，无论是化工工艺、安全工程，各类从业实操类问题，都能给出准确的解决方案，真正实现“一问即答、一查即准、一用即灵”，因而足够专业。

3）实用

适用人群、场景广泛，无论您身处哪个岗位，都能获得适配角色的专业响应：

为决策层提供“数据化、可视化”的全域安全动态分析，终结“决策靠经验”；

为管理层自动分析风险、推送方案，减少“到处跑、反复查”的低效工作；

为一线作业人员提供实时合规提醒、操作指导，节省30%以上精力，让复杂工作“简单化、自动化”。

4）提升效率、过程安全

由信安大模型底座驱动开发的智能体，聚焦于安全管理实操中常见的十几种场景，管理流程精细化、线上化、智能化，显著提升流程效率的同时，让风险识别前置化、闭环化、可视化，真正实现过程安全。

无数个血淋淋的案例摆在面前，如果生产、效益是无数个0，那安全就是最前面的那个1。

曾经是安全管理中理想状态的“本质安全”，在AI的驱动下，也许将不再是“水中月、镜中花”，而是可触达、可执行、可验证的生产现实。

如果你是龙头企业/国央企，那你就做领跑员和连接器，自己先在全流程用好AI，做出标杆，再搭建行业生态圈，带着上下游一起转型，从而掌握行业的话语权。

如果你是中小企业，就做聪明的跟随者。趁着算力券、模型券的东风，先挑一到两个最痛的环节，比如特殊作业管理、设备全生命周期管理、智能巡检等，用现成的方案，就可以快速成效，赢得化工产业智能化升级的“窗口期”。

如果你是从业者个人，先接受，再学习、拥抱，为你所用。

现阶段的AI，不会替代人，而是把专家经验固化为规则引擎，把法规条款转化为检查逻辑，把工艺参数映射为风险阈值，把老师傅的“火眼金睛”变成你自己的可复用、可传承、可校验的数字规则库。

最后再总结一句，人工智能的全面推广应用对企业来说不是任务，是机遇；不是负担，是加速包。

所以建议大家不要再观望，先从工厂里最痛的那个点下手，选一到两个容易落地的场景把AI用起来。只有主动拥抱人工智能+制造，才能在新的一轮竞争中，稳得住、活得好、赚得多。