智博会上，宁波、杭州两大国家级人工智能中试基地首次同台亮相。 受访者供图
在近期举办的第十六届智博会上，宁波、杭州两大国家人工智能应用中试基地首次同台亮相，吸引不少目光。
为加快推进人工智能应用规模化发展，国家系统部署布局建设一批人工智能应用中试基地。目前，浙江已获批6个基地。其中，全国唯一石化化工方向的国家人工智能应用中试基地落子宁波，位于杭州高新区的中试基地则以具身智能为方向。
平台间的合作，是宁波与杭州以双城合作激活石化产业AI（人工智能）引擎的缩影。
作为全国七大石化产业基地之一，宁波聚集了镇海炼化、大榭石化、万华化学等一批龙头企业，去年绿色石化产业规上产值达5468亿元。
随着AI的全球竞逐不断向产业纵深推进，杭甬两城如何进一步携手，让AI创新成果走出实验室、赋能石化产业，成为新的考题。在一线的调研与碰撞中，一幅AI走向石化产业深水区的路线图逐渐清晰。
数据不出厂区，把大模型“搬进”化工车间
在大榭某石化企业，一套年产能为150万吨的加氢裂化装置正在满负荷运转。
眼下，这套装置的自控率在95%以上。不过，在过去很长一段时间里，装置运行需要依赖现场操作工的经验判断。
“原料品质一变，温度、压力数据就要人工反复微调。工艺参数来回波动，稍有不稳，不合格半成品就要回炉重炼。”国家人工智能应用中试基地（制造领域石化化工方向）有关负责人回忆当初进厂调研的场景。
经过走访，该基地团队了解到，很多化工企业并非不愿使用自主决策智能体，只是跨不过“数据隐私”的坎。
生产内网物理隔离，工艺配方属于企业核心机密，原始生产数据绝对不能流出工厂。如果按照传统公有云模式，把生产数据传到杭州云端训练模型，多数企业很难接受。
“转型中，不能让工厂迁就AI，而要让技术服务工厂。”在多轮对接后，宁波中试基地团队与阿里云、之江实验室等杭州团队给出了解决思路。
阿里云。受访者供图
阿里云相关负责人李宏业说，在新的模式下，通义千问开源大模型能私有化下沉部署到大榭石化厂区本地，所有原始生产数据留存在企业内网，只在工厂内部完成模型二次训练与迭代。
在数据私有化部署基础上，总部位于杭州的中控集团则将时序模型接入中试基地多模型协同服务平台。
作为国内工业自动化领域龙头，中控集团深耕工业时序预测，擅长预判装置下一小时、下一天的工况走向。宁波中试基地团队和中控集团的技术工程师多次往返杭甬，在化工企业现场，一边读取装置历史运行记录，一边导入石化通识语料库，把化工工艺机理知识和时序模型融合打磨。
经过几个月现场调试，这套加氢裂化装置的工艺参数波动幅度下降48.89%；每年减少重复回炼产品约7500吨，仅此一项增效约120万元，年均还能节省能耗成本达45万元，整套装置一年能增加效益预计逾270万元。
“宁波不缺石化领域的行家，杭州的长板则在大模型、算力，杭甬之间的合作，是双向赋能、强强联合。”李宏业说。
根据化工“考卷”，量身打造具身智能
具身智能机器人在实验室里动作流畅，若真正走进化工厂区，却容易“碰壁”。
“在化工厂区的很多场景内，轮式机器人远比人形机器人更实用。”杭州八维通营销工程师陈剑雄对此感触很深。
作为国家人工智能应用中试基地（具身智能）的合作单位，八维通深耕具身智能软件、硬件的开发。来宁波调研后，陈剑雄发现，现有的轮式机器人要满足防燃、防爆需求，形态还较为笨重，难以在化工车间中部分狭窄的空间工作。
陈剑雄向观众介绍自己产品的优势。 受访者供图
如何生产更灵活且符合防爆防燃要求的具身智能机器人，是杭甬双方下一步攻坚开发的重点。
近期，杭州中试基地团队来到宁波，在会议室里摊开一张张厂区图纸，和宁波中试基地团队面对面研讨方案。
两边分工十分清晰：杭州负责机器人本体、运动控制硬件、机身大脑；宁波输出真实场景需求，提供化工机理、时序知识模型。
交流后，双方发现，具身智能参与化工巡检，远不止“看得见泄漏”这么简单。管道“跑冒滴漏”分气态、液态，有的破损藏在管道内部，需要声波振动检测，有的依靠光学影像识别，获得信号之后，还要结合化工工艺知识库，定位泄漏根源，输出应急处置建议。
“具身智能在化工真实场景的应用，从全国来看，都还没有系统性地模拟过。”宁波中试基地相关负责人说。今年8月双方正式启动联合攻关，宁波中试基地完成全国首轮场景招募，收集30多个工业场景需求，筛选出10多个优质待落地场景。
接下来，杭州中试基地要根据宁波中试基地给出的需求，迭代机器人外形、传感器、防爆配置；宁波中试基地则把化工行业知识模型封装，与机器人大脑打通。
“合作不能停留在试验层面，我们要做的是宁波化工企业愿买、能用的产品。”陈剑雄说。
把市场大数据，变成企业算账的工具
除此之外，携手浙江大学潘云鹤院士团队，宁波正聚力打造一个石化化工的“行业商业情报中心”。
“在石化行业，企业可以根据市场行情，调整产品的比例，从而提高收益。”宁波中试基地相关负责人说。
例如，当市场上柴油行情向好、利润更高时，工艺人员就会调整反应条件，多产出优质柴油；一旦化工原料石脑油市场报价走高，企业就可以重新优化工况，把生产重心转向石脑油。
然而，市场瞬息万变，成品油和化工原料的价格、下游订单、港口库存、外部进出口行情每天都在波动。就算是大型石化企业，也很难实时摸透全产业链的真实情况。
如何把市场大数据变成化工企业算账的工具——这正是宁波与浙大团队的合作切入点。
宁波石化经济技术开发区。 甬派资料图
通过杭甬携手，“情报中心”已整合20多个国内外信源，汇聚约26亿条各类数据，覆盖创新链、产业链、人才链、资金链四大维度，实现7×24小时自动化监测、分析、预警。
海量原始素材中，既包含2.1亿条全球专利信息、1.3亿家经营主体信息，也有进出口、产业政策、投融资等多维度资料。
“数据体量很大，而且价格、供需每天都在变，我们要做的，就是从原始数据中提炼信息，把海量数据做成企业能读得懂的‘商业情报’。”浙大团队相关人员说。
在合作中，浙大团队发挥杭州科创优势，负责海量外部信源的对接及数据筛选、清洗、提炼；宁波团队则立足本地石化产业，把“情报”转化成可方便企业调用的平台服务。
“企业不用再自己‘大海捞针’搜集信息，可以实时掌握全行业产品报价、港口物流、上下游产能变化，再结合自身装置能力，精准判断该调整生产哪一类产品。”位于镇海的一家中小型化工企业相关负责人说。
科创与产业双向奔赴，杭甬携手，正为国内AI赋能重化工产业探索可复制的浙江样本。
编辑：竺甜甜 审核：沈严 梅子满
