行業(yè)智能化，高度依賴于人才的創(chuàng)造力，今天已經(jīng)是全社會的共識。但更能鏈接行業(yè)與技術(shù)的行業(yè)+AI交叉型人才，到底從何而來？這仍是一個不好回答，又必須回答的問題。
一次采訪中，國內(nèi)某理工科教師對我們提到：不要限制學生，不要輕視他們，不要小看他們，也不要畫出框框架架。我們可以拋出非常難的問題，不要求標準答案，讓他們主動去嘗試、測試，甚至去二次開發(fā)。老師只是傳遞工具和展現(xiàn)工具基本用法的人，但千變?nèi)f化的用法，需要學生自己由興趣導向去解決。
但提出具有挑戰(zhàn)性的難題，就難倒了不少高校。
以化工為例，大量問題和智能化需求，都是在礦山、油田、工廠里萌發(fā)的，老師和學生平時在“象牙塔”中，很少有機會接觸到真實的產(chǎn)業(yè)難題，更別提把AI工具應用到場景中去解題了。而化工企業(yè)，又面臨招人留人難，急缺智能化創(chuàng)新人才，遲遲難以推動AI在行業(yè)中規(guī)�；涞亍�
可能聰明的你已經(jīng)想到了，為什么不能由產(chǎn)業(yè)來出題，讓人才來答題呢？
今年6月，全國首屆化工行業(yè)人工智能應用創(chuàng)新大賽正式啟動，由中國石油和化學工業(yè)聯(lián)合會主辦，華為技術(shù)有限公司、中國科學院大連化學物理研究所、化工人才交流勞動就業(yè)服務(wù)中心承辦。
歷時6個月，來自全國159所高校、89家企業(yè)，一共有394支團隊，經(jīng)過激烈的角逐，終于在12月29日，迎來了總決賽。
本次大賽十分具有特殊性與代表性。
特殊之處在于，探索了一種行業(yè)專有AI人才的培養(yǎng)模式。區(qū)別于過往AI賽事更多聚焦于計算機、編程等問題和數(shù)字人才，本次大賽首次全面聚焦于AI與化工行業(yè)融合的應用與人才培養(yǎng)；
代表性在于，大賽涌現(xiàn)出了眾多優(yōu)秀的AI應用案例，涵蓋了化工行業(yè)生產(chǎn)的各個環(huán)節(jié)，從原料采購、生產(chǎn)過程控制到產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)測、物流配送等，為化工企業(yè)提供了豐富的實踐參考和借鑒，成為一種行業(yè)智能化創(chuàng)新的重要途徑。
接下來，我們就走進這片火熱的賽場，看看新型化工AI人才如何在這里生長著、孕育著；智慧化工的星星之火，如何在這里被一一點燃。
“與AI的萍水相逢間，讓傳統(tǒng)工科就有了無限可能�！北敬未筚愐坏泉劦墨@獎隊伍，天津大學化工學院的賀常晴同學，在獲獎感言中說道。
此前，究竟是什么因素，阻礙了化工與AI的相逢呢？具體來說，化工行業(yè)與AI技術(shù)之間的鴻溝，來自幾方面的缺失：
1.缺培養(yǎng)能力。隔行如隔山，高校還是以傳統(tǒng)化工的教學大綱為核心，缺少化工+AI課程、教材，老師自己也在經(jīng)歷AI起步的“陣痛”，難以快速幫助學生系統(tǒng)性上手AI。
2.缺實踐土壤。傳統(tǒng)模式如校企聯(lián)合培養(yǎng)，更多服務(wù)于課題，學術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界融合待提高，技術(shù)成果難以在行業(yè)落地，企業(yè)又缺乏足夠的研發(fā)能力和人才，行業(yè)應用創(chuàng)新難。
3.缺專屬舞臺。這兩年來的AI大賽、開發(fā)者賽事等，較少涉及化工領(lǐng)域，無法提高行業(yè)AI人才的培養(yǎng)效率，需要一個聚焦化工智能化的專屬舞臺，激活行業(yè)內(nèi)人才的創(chuàng)造力。
讓化工與AI相逢，一場高水平、開放式的比賽競技，無疑是快車道。能夠聚合產(chǎn)學研多方力量，提出來自產(chǎn)業(yè)的真實難題，讓化工學子和化工企業(yè)人才快速成長起來，孵化創(chuàng)新。
全國首屆化工行業(yè)人工智能應用創(chuàng)新大賽，就填補了這個空白。
填平化工行業(yè)需求與AI技術(shù)發(fā)展之間的鴻溝，大賽首先需要解決的，就是讓此前的種種缺失“從無到有，從有到優(yōu)”。為此，大賽通過前期資源導入，收集了行業(yè)真實需求，提供了必需的算力，通過精心設(shè)計賽程機制，為人才與產(chǎn)業(yè)的雙向奔赴，鋪平了道路：
1.接入資源。華為聯(lián)合青島科技大學、華東理工大學，共同開發(fā)《AI賦能化工》系列課程，還帶來騰算力，解決高校AI人才培訓過程中算力缺乏的實際困難。
2.接入場景。大賽將產(chǎn)業(yè)中真實存在的共性問題帶到了高校賽事中，眾籌共建化工+AI場景應用。參賽團隊既可以解決開放賽題，按照賽事主題和內(nèi)容，自行選擇化工人工智能場景，提供場景方案，也可以接受頭部化工企業(yè)依據(jù)真實企業(yè)難題發(fā)布的揭榜掛帥命題，結(jié)合企業(yè)提供的真實場景及數(shù)據(jù)，來開發(fā)解難題。
3.接入舞臺。賽程設(shè)置中，尤其鼓勵校企聯(lián)合，鼓勵企業(yè)及院校組成混編隊伍，優(yōu)勢互補。讓學生有機會接觸真實的工作環(huán)境和變化，激發(fā)人才對行業(yè)的興趣。比如，中海油惠州石化有限公司、中南大學、深圳力維智聯(lián)技術(shù)有限公司就共同組成了“煉智先鋒”隊，充分發(fā)揮產(chǎn)學研各自優(yōu)勢。
化工人才看到自己的作品與成果在產(chǎn)業(yè)界發(fā)光發(fā)熱，會充滿成就感，減少對傳統(tǒng)學科的焦慮與迷茫，真正踐行“AI一行，強一行”。
據(jù)統(tǒng)計，大賽共吸引了全國159所高校、89家企業(yè)的394支團隊的老師/學生報名參加，孵化200+化工AI應用，識別了100+化工場景問題，涵蓋化工基礎(chǔ)研發(fā)到工業(yè)應用的各個環(huán)節(jié)，創(chuàng)新成果豐富多樣。
可以看到，一場大賽，將學術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界、象牙塔與真實場景、化工人才與AI技術(shù)，緊密地銜接在了一起。
當千千萬萬化工人才向產(chǎn)業(yè)而來，向前所未有的難題與挑戰(zhàn)而來，便點亮了行業(yè)智能化的星星之火。
從參賽作品來看，化工人才的AI首秀，不僅解題思路和創(chuàng)意十分精彩，而且為行業(yè)企業(yè)貢獻出了真切的實際價值。
華南理工大學的“重生之我在華工燒陶瓷”隊伍，利用AI賦能建筑陶瓷配方智能優(yōu)化，改良陶瓷配方，獲得成本最優(yōu)原材料比例，在佛山眾陶聯(lián)試點，顯著降本增效，已實現(xiàn)一系列成果轉(zhuǎn)化，獲得了本次大賽的三等獎。
數(shù)字化轉(zhuǎn)型領(lǐng)軍化工企業(yè)中海油惠州石化，在日常生產(chǎn)經(jīng)營中，產(chǎn)生了對生產(chǎn)工藝進行整體智能優(yōu)化的需求，于是聯(lián)合中南大學、力維智聯(lián)，發(fā)揮產(chǎn)學研各自優(yōu)勢，組成的“煉智先鋒”隊伍，基于多階段生成式深度學習技術(shù)，挖掘海量生產(chǎn)數(shù)據(jù)價值，實現(xiàn)大型加氫裂解裝置全流程參數(shù)智能優(yōu)化決策，可以幫助惠州石化每年節(jié)約7900萬元（以年煉油2200萬噸計算），該案例也獲得了大賽二等獎。
天津大學化工學院的“尋津陌路道常在”隊伍，在一等獎的獲獎感言中表示：期待AI給傳統(tǒng)工科一個新的未來。該隊伍將AI用于分離材料研發(fā)全流程，解決該領(lǐng)域研發(fā)范式變革“起步難”等共性難題，經(jīng)過尋津1.0到3.0的多輪迭代，相關(guān)技術(shù)先后應用于“三廢”處理、重質(zhì)稠油降粘、重質(zhì)油水乳液破乳等，為中石油、中石化等企業(yè)，累計帶來經(jīng)濟效益超過5億元。尤其在芯片清洗材料開發(fā)領(lǐng)域，實現(xiàn)了30天內(nèi)從“零基礎(chǔ)”到全流程貫通的快速研發(fā)，方案的創(chuàng)新性極強。
而大賽的特等獎團隊“司南煤氣化RTO”，則經(jīng)過了近一年的探索，完成了極具挑戰(zhàn)性的復雜課題粉煤氣化裝置全球首套先進控制與實時優(yōu)化一體化系統(tǒng)。以前，復雜的煤氣化裝置需要很有經(jīng)驗的老師傅才能做好，新人上手慢、易出錯、效率較低。為此，杭州司南智能技術(shù)有限公司，與云天化、華東理工大學、華為等多方合作，基于盤古大模型技術(shù)，構(gòu)建了全球首套融合了信息控制與實時優(yōu)化的系統(tǒng)，將這套裝置交給AI來操作，目前取得了比較好的效益，每年為工廠節(jié)省超千萬元。
可以說，在廣袤的產(chǎn)業(yè)場景中，才有象牙塔里想不到的問題，才有人才恣意施展才華的不設(shè)限的天空。
除了上述案例，本次大賽孵化的智能化場景與化工應用多達數(shù)百個，不僅讓化工人才在實戰(zhàn)中淬煉出了數(shù)字化技能，也為化工行業(yè)沉淀了大量化工AI資產(chǎn)和數(shù)字資產(chǎn)，未來通過規(guī)模化復制，行業(yè)智能化的星星之火，便有了燎原之勢。
通過這次大賽的賽題，我們會發(fā)現(xiàn)，行業(yè)智能化的細分場景多，涉及的技術(shù)體系復雜，不同領(lǐng)域的工況和需求也是千差萬別的。因此，沒有一家企業(yè)或一個高校，有能力、有條件去獨立完成所有化工場景的智能化。行業(yè)智能化升級，離不開一個重要條件，那就是產(chǎn)學研用一體化。
近年來，關(guān)于產(chǎn)學研用一體化的政策密集出臺，比如《“十四五”規(guī)劃綱要》就明確提出要“形成以企業(yè)為主體、市場為導向、產(chǎn)學研用深度融合的技術(shù)創(chuàng)新體系”。
然而在實踐中，如何用一種高效的方式，把學術(shù)界、產(chǎn)業(yè)界、政府、行業(yè)組織等各方力量聚合起來，打破不同角色之間的藩籬？還需要進一步探索出行之有效的手段。
而這場大賽，無疑就是一次成功的探索。
總結(jié)一下，一場大賽可以是產(chǎn)學研用一體化的凝聚點，也是行業(yè)智能化的躍遷點，快速拉近傳統(tǒng)學科與AI的距離、產(chǎn)業(yè)與學術(shù)的距離。
從此次大賽中，我們不難看到化工行業(yè)的幾個變化：
一是人才與產(chǎn)業(yè)走得更近了。通過將產(chǎn)學研資源為己所用，化工AI人才迸發(fā)出無盡潛能，由興趣導向，找到大量解決產(chǎn)業(yè)難題的方案，孵化出的100多個場景和200多個應用案例，創(chuàng)新效果顯著。
二是共識增強了。為期六個月的賽事，也是產(chǎn)學研各界頻繁互動、密集交流的機會。決賽期間，中國石油和化學工業(yè)聯(lián)合會、行業(yè)企業(yè)、高校、科研機構(gòu)及華為等共10家機構(gòu)共同發(fā)起《共建產(chǎn)教融合生態(tài)，共育化工AI復合型人才倡議》，其中提到，化工+AI復合型人才培養(yǎng)是一項系統(tǒng)性工程，需要政府部委、高校、科研機構(gòu)和企業(yè)的共同努力。尤其強調(diào)，要強化產(chǎn)學研合作。
三是行業(yè)智能化的機遇空間，也進一步打開了。行業(yè)智能化方興未艾，一場比賽當然是遠遠不夠的，但可以發(fā)掘需求、引領(lǐng)前行。
比如決賽期間就有老師提出，本屆大賽是由興趣導向牽引，未來可以由場景和應用需求牽引，企業(yè)提供豐富的場景，建立統(tǒng)一的場景庫，通過比賽就能找到解決方案。
對此，企業(yè)方面也在積極響應，比如華為聯(lián)合云鼎科技、華東理工大學、青島科技大學、深勢科技、南京凱奧思等化工行業(yè)伙伴，深入山東能源集團等化工企業(yè)下屬化工廠，共同梳理煤化工，精細化工和煉化等不同化工領(lǐng)域人工智能應用場景多達100余個，未來將循序漸進落地。
所以說，大賽是起點，不是終點。以首屆化工AI大賽作為躍遷點，這個國計民生重點行業(yè)和傳統(tǒng)學科，躍入智能時代，煥發(fā)出全新的生命力。新型化工人才展現(xiàn)出的耀眼才華，正是未來智慧化工的星星之火。
