麥肯錫專家預計，生成式 AI 釋放的能力平均將人類的工作效率提升了相當于十年的水平。沒有哪個行業能免受生成式 AI 的影響，但各行業的應用程度差異顯著，而化工行業在應用方面尤為謹慎。麥肯錫全球研究院的一項調查估計，包括化工在內的能源與材料行業對生成式 AI工具的應用率僅為 14% ，相比之下，跨行業的平均應用率為23%。與此同時，化工企業利用生成式技術的最新進展實現跨越式發展的潛力巨大。
根據麥肯錫的研究，生成式AI對化學研發具有重要價值，包括新分子或材料發現、快速精確配方設計，以及增強知識提取等方面。
新分子或材料發現：生成式AI有望將材料或分子發現速度提高兩到三倍，發現全新的可申請專利的化學物質，并針對最終產品特性進行優化。例如，某北美化工企業利用AI快速篩選出滿足特定需求的涂料分子，將傳統緩慢昂貴的定制周期轉變為高效低成本模式。AI模型還能通過分析專利和文獻數據，以較少訓練量推薦可測試的化學物質，并通過實驗反饋持續優化，形成發現閉環。如DeepMind已預測220萬種新材料結構，其中700多種成功合成并進入測試階段，展示了AI在材料科學中的變革性作用。
快速精確配方設計：能將達到預期配方的速度提高 30% 以上，成本降低約 5%。在某些情況下，配方設計過度，會增加成本。AI能優化配方規格，使其對于特定應用 “足夠好”，并推薦成本最低的配方（基于各種原材料的種類和比例）以滿足所需規格。此外，還有機會優化生產過程（如溫度和加工時間），從而降低能源成本。
增強知識提取：能將初始人工評估文獻的效率提高 30% 以上。科學家常需耗費大量時間去提取并總結信息，以深入理解分子特性、材料屬性或反應機制。整個過程不僅耗費人力，還容易出現信息不完整或不準確的情況。而生成式AI能通過高效的數據管理顯著提升科學知識的提取效率。此外，集成專有數據可通過簡單的文本或對話界面進行搜索與查詢。例如，一家歐洲化工企業部署了生成式 AI，自動從連接的實驗室儀器收集數據，并允許科學家在實驗室的任何地方記錄筆記。
顯而易見，AI正在重塑化學研發的流程——從分子發現、材料設計到知識提取，不僅顯著提升研發效率，更能實現成本優化。在這樣的行業變革背景下，化工企業正面臨著從傳統研發模式向智能化轉型的關鍵機遇。正如麥肯錫所指出的，最能從人工智能中獲益的企業，可能是擁有數十年商業、運營或研發數據的老牌企業，或是試圖借助人工智能和外部數據加速追趕老牌企業的新入局者。而埃森哲進一步量化了這一機遇，其預計AI與生成式AI有望在2030年之前為化工行業價值鏈釋放1.2至1.8萬億美元的價值。這一數據展現了AI重構整個化工行業價值創造模式的巨大潛力。
在這一轉型浪潮中，歐世盛公司正以其獨特的技術路徑將AI深度賦能化學合成全流程。公司憑借其在底層技術上的深厚積累和十年來構建的豐富產品線，將人工智能及自動化技術完美融入，打造真正意義上的黑燈實驗室：
通過持續的數據反哺和模型優化，最終實現化學合成的無人化操作。
通過構建"數據采集-算法優化-設備執行"的完整閉環，歐世盛公司正在將化工AI從概念轉化為生產力，為全球化學科學家提供從裝備到算法的全棧式智能合成解決方案，并通過持續的技術迭代，與行業伙伴共同推進化學研發的智能化升級。
對于化工企業而言，擁抱AI已成為實現彎道超車的關鍵。
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