随着全球对环境保护与可持续发展的关注度持续提升，石化行业作为国民经济支柱产业，正面临智能化转型的迫切需求与现实挑战。2025 年 9 月 26 日，由中国计算机学会（CCF）主办、CCF YOCSEF 沈阳承办、辽宁石油化工大学与辽宁科技大学联合协办的 “AI 如何助力石化行业实现高效可持续发展？” 观点论坛（编号：CCF-Yo-25-054），在辽宁石油化工大学人工智能与软件学院 201 室圆满举办。

本次论坛汇聚学术界与工业界专家力量，聚焦 AI 技术在石化行业的落地痛点、增效要求与就业影响，深入探讨智能化转型的可行路径，为行业突破数据瓶颈、推动产教融合、平衡技术创新与就业稳定提供解决方案。论坛特邀中科院沈阳计算所、辽宁科技大学、沈阳二一三电子科技研究院、沈阳北软信息职业技术学院等单位专家作引导发言，辽宁工程技术大学、沈阳航空航天大学、中国电信辽宁公司等多位高校、企业代表参会。

一、论坛开场：规范流程，明晰议程

论坛严格按照既定流程展开，执行主席石元博，首先逐一介绍到场引导嘉宾与特邀嘉宾，强调本次论坛“破解行业痛点、推动协同创新”的核心目标。随后，进行YOCSEF 文化介绍，重点阐释“平等、思辨、创新”的理念，明确“直呼其名、严格守时、勇于争辩”的论坛规则 —— 要求发言聚焦议题、控制时长，鼓励跨领域观点碰撞，为后续讨论奠定开放高效的氛围。

本次论坛特邀嘉宾阵容覆盖高校科研与企业实践领域，包括沈阳航空航天大学计算机学院副院长李佳佳、辽宁工程技术大学软件学院（人工智能学院）副院长曲海成、中国电信辽宁公司中台部副总经理兼人工智能及智算运营中心主任李小奇，为议题讨论提供多元视角。

二、引导发言：多维度解构 AI 与石化行业融合路径

引导发言环节，四位专家围绕石化行业智能化核心需求，结合技术实践与产教经验，分享针对性解决方案，内容紧扣行业痛点。

1、引导发言一：《智能石化：AI 驱动的高效与可持续发展路径》

王卫（中科院沈阳计算所技术经理、数字化应用事业部技术总监、部门学术带头人）指出，石化行业当前面临能源消耗高、污染排放大、安全风险突出等问题，AI 技术可通过 “数据实时采集 - 机理模型增强 - 安全风险预警 - 智能决策支持” 四大路径破解难题。他结合团队实践案例，介绍 AI 在石化设备缺陷检测（如 X 光铸件全自动化检测）、智能巡视巡检（识别介质泄露、阳光干扰等风险）的落地效果，强调数据质量与模型可靠性是技术规模化应用的关键。

2、引导发言二：《冶金行业智慧矿山建设路径探索》

张育维（辽宁科技大学计算机与软件工程学院特聘副教授、智慧矿山研究院绿电研究所所长）以冶金行业智慧矿山建设为切入点，提出与石化行业的共通启示。他指出，矿山与石化均面临“数据获取难、设备改造贵、安全风险高”等痛点，智慧矿山“顶层设计、系统思维、协同创新、本质安全”的建设原则可迁移至石化领域 —— 通过 AI 将高危岗位转为无人岗位，依托产学研协同突破技术瓶颈，为石化行业智能化提供参考范式。

3、引导发言三：《云边协同：迈向绿色低碳的智能工业新范式》

赵新蕾（沈阳二一三电子科技研究院研究员、算法架构师、高级信息系统项目管理师、研究院学术负责人）聚焦 “云边协同” 技术，提出适配石化行业的解决方案：云端作为 “智能大脑” 负责数据融合与模型训练，边缘端（工业级边缘盒子，可适应 - 40℃至 60℃复杂环境）作为 “小脑” 实时处理生产数据，搭配工业摄像头与传感器构建 “采集 - 处理 - 应用” 闭环。她以天津渤海化工园区项目为例，说明该技术可实现 24 小时安全监测（如人员违规行为识别）与能耗优化，助力石化行业绿色低碳转型。

4、引导发言四：《AI 赋能石化：数智石化产教融合共同体的 “校 - 企 - 行” 协同路径》

夏大伟（沈阳北软信息职业技术学院信创产业学院执行院长、教务处长）从人才培养视角出发，提出 “校 - 企 - 行” 协同方案。针对石化行业 “高危场景难实训、复合型人才短缺、IT 与 OT 割裂” 痛点，他介绍数智石化产教融合共同体的实践：构建 “中 - 高 - 本 - 硕” 纵向贯通培养体系（中职练巡检、高职学运维、本科攻工艺、硕士研模型），推行 “招生即招工” 的现代学徒制，共建虚拟仿真实训平台（如数字孪生炼油厂），已累计对接 3000 余项校企需求，培养的技术人才月薪可达 1.2 万 - 1.7 万元。

三、思辨环节：聚焦核心议题，碰撞务实方案

思辨环节，针对三大核心议题展开热烈讨论，形成多项共识。

1、思辨议题一：石化行业 AI 技术大规模落地难点与增效要求

嘉宾们一致认为，落地难点集中于四方面：一是数据壁垒，行业数据存在 “高复杂性、高噪声、高封闭性” 特征，企业内外部数据孤岛严重，缺乏统一标注标准；二是设备改造，85% 以上老旧产线无数字化接口，加装传感器成本高（单条产线超千万元）且接口不统一；三是模型适配，通用 AI 模型难以满足石化 “高可靠、可解释” 需求，机理模型与 AI 融合不足；四是观念阻力，传统工作模式对新技术接受度低。

关于增效要求，嘉宾提出 “三升一降” 标准：生产效率提升 15% 以上、安全风险降低 30% 以上、能耗降低 5% 以上、工艺优化响应速度提升 50% 以上。

2、思辨议题二：如何发展 AI 满足石化行业需求

技术层面，建议重点突破石化垂类大模型、工业级边缘计算、高保真虚拟仿真三大技术，依托 “企业出题 — 高校解题 — 成果共享” 的 “揭榜挂帅” 机制加速转化；人才层面，推行 “石化基础 + AI 技术 + 数字运维” 三元融合课程，开展企业定制化培训（如中国电信辽宁公司联合高校开设 “智算运维” 班）；生态层面，建设行业数据共享平台与 AI 开源框架，降低中小企应用门槛。

3、思辨议题三：AI 落地对石化行业就业结构的影响

嘉宾们明确 “无大规模失业风险，仅岗位结构优化”：AI 将取代 20% 基础工种（如人工巡检），但会催生 “石化大模型训练师”“数字孪生运维师” 等新职业；同时，2011-2024 年新生儿数量减半导致劳动力缺口，AI 可弥补人力不足；企业需通过技能培训（如 “巡检员转 AI 运维师”）帮助员工转型，保障就业稳定。

四、总结与论坛信息

论坛最后，执行主席石元博总结核心共识：AI 赋能石化行业的关键在于 “突破数据瓶颈、构建产教生态、平衡技术与就业”，未来需依托产学研协同，推动技术落地与人才培养双向发力。