11月27日，中国科学院大连化学物理研究所在“人工智能赋能新型工业化供需对接深度行暨石化化工行业发展推进大会”上，发布了由大连化物所低碳催化与工程研究部叶茂研究员、刘中民院士团队与相关单位合作开发的智能化工大模型2.0，将为化工行业的智能化转型提供重要支撑。
化工行业长期以来受到传统模式的限制，新技术开发依赖逐级放大，导致周期长、投资大；还面临安全能力不足、过程效率较低、能耗碳排放高等问题。因此，化工行业急需进行行业范式变革。
为加快低碳化、智能化、高端化转型，大连化物所叶茂团队自2016年起致力于将人工智能技术应用于化工技术开发。今年3月，团队联合华为技术有限公司、大连理工大学、榆林中科洁净能源创新研究院等发布智能化工大模型1.0，初步具备了化工知识检索、工艺自主设计优化、反应动力学自动生成等功能。
在智能化工大模型1.0的基础上，大连化物所团队联合科大讯飞股份有限公司、中国科学院文献情报中心等，以讯飞星火认知大模型为基座，进一步开发了智能化工大模型2.0。智能化工大模型2.0具有700亿参数和8k上下文长度，基于200亿token化工领域无监督数据和10亿token有监督微调数据，在全国产化算力平台上采用二次预训练和有监督精调训练得到，在化工基础、工业催化、流体仿真、化工安全、化工分离等多个专业领域展现了卓越的能力。
依托智能化工大模型2.0，团队与华为技术有限公司、大连理工大学、榆林中科洁净能源创新研究院、深圳大学等打造了催化反应、工艺开发、中试放大和工厂优化四大智能平台，包含智能机器人催化反应实验系统、催化反应动力学模型自动生成智能体、多功能催化剂颗粒物性快速分析智能体、PFD/P&ID图识别与解析智能体、化工工艺流程自动生成与优化智能体、工厂3D自动建模智能体、甲醇制烯烃DMTO中试数字孪生系统、甲醇制烯烃DMTO工厂智能仿真建模与优化系统等功能，全面覆盖了催化剂评价表征、工艺开发、中试放大、工厂运行等化工技术开发及应用的核心环节。
此次发布的成果及应用有望助力行业范式变革，引领化工产业向低碳化、高端化、智能化发展。
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