麦肯锡专家预计，生成式 AI 释放的能力平均将人类的工作效率提升了相当于十年的水平。没有哪个行业能免受生成式 AI 的影响，但各行业的应用程度差异显著，而化工行业在应用方面尤为谨慎。麦肯锡全球研究院的一项调查估计，包括化工在内的能源与材料行业对生成式 AI工具的应用率仅为 14% ，相比之下，跨行业的平均应用率为23%。与此同时，化工企业利用生成式技术的最新进展实现跨越式发展的潜力巨大。
根据麦肯锡的研究，生成式AI对化学研发具有重要价值，包括新分子或材料发现、快速精确配方设计，以及增强知识提取等方面。
新分子或材料发现：生成式AI有望将材料或分子发现速度提高两到三倍，发现全新的可申请专利的化学物质，并针对最终产品特性进行优化。例如，某北美化工企业利用AI快速筛选出满足特定需求的涂料分子，将传统缓慢昂贵的定制周期转变为高效低成本模式。AI模型还能通过分析专利和文献数据，以较少训练量推荐可测试的化学物质，并通过实验反馈持续优化，形成发现闭环。如DeepMind已预测220万种新材料结构，其中700多种成功合成并进入测试阶段，展示了AI在材料科学中的变革性作用。
快速精确配方设计：能将达到预期配方的速度提高 30% 以上，成本降低约 5%。在某些情况下，配方设计过度，会增加成本。AI能优化配方规格，使其对于特定应用 “足够好”，并推荐成本最低的配方（基于各种原材料的种类和比例）以满足所需规格。此外，还有机会优化生产过程（如温度和加工时间），从而降低能源成本。
增强知识提取：能将初始人工评估文献的效率提高 30% 以上。科学家常需耗费大量时间去提取并总结信息，以深入理解分子特性、材料属性或反应机制。整个过程不仅耗费人力，还容易出现信息不完整或不准确的情况。而生成式AI能通过高效的数据管理显著提升科学知识的提取效率。此外，集成专有数据可通过简单的文本或对话界面进行搜索与查询。例如，一家欧洲化工企业部署了生成式 AI，自动从连接的实验室仪器收集数据，并允许科学家在实验室的任何地方记录笔记。
显而易见，AI正在重塑化学研发的流程——从分子发现、材料设计到知识提取，不仅显著提升研发效率，更能实现成本优化。在这样的行业变革背景下，化工企业正面临着从传统研发模式向智能化转型的关键机遇。正如麦肯锡所指出的，最能从人工智能中获益的企业，可能是拥有数十年商业、运营或研发数据的老牌企业，或是试图借助人工智能和外部数据加速追赶老牌企业的新入局者。而埃森哲进一步量化了这一机遇，其预计AI与生成式AI有望在2030年之前为化工行业价值链释放1.2至1.8万亿美元的价值。这一数据展现了AI重构整个化工行业价值创造模式的巨大潜力。
在这一转型浪潮中，欧世盛公司正以其独特的技术路径将AI深度赋能化学合成全流程。公司凭借其在底层技术上的深厚积累和十年来构建的丰富产品线，将人工智能及自动化技术完美融入，打造真正意义上的黑灯实验室：
通过持续的数据反哺和模型优化，最终实现化学合成的无人化操作。
通过构建"数据采集-算法优化-设备执行"的完整闭环，欧世盛公司正在将化工AI从概念转化为生产力，为全球化学科学家提供从装备到算法的全栈式智能合成解决方案，并通过持续的技术迭代，与行业伙伴共同推进化学研发的智能化升级。
对于化工企业而言，拥抱AI已成为实现弯道超车的关键。
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