“在智慧时代，计算能力就是生产力。”8月28日，2019年中国人工智能计算大会（AICC 2019）在北京召开，王恩东，中国工程院院士，首席科学家浪潮集团指出，在国内城市，在一个做好计算能力的好城市中，经济发展也排在前列，而新旧动能的转换速度要快于其他城市。国际数据公司（IDC）和浪潮集团在会上联合发布了“2019-2020中国人工智能计算发展评估报告”，以展示这一趋势 - 计算能力排名最高的城市也是上半年的GDP排名今年。而中国新经济活力指数名单中的前几名。这个城市就是这样，这个行业也不例外。会议的一些专家表示，智能制造已成为制造业转型升级的重要突破，包括化工行业。那么，工业企业如何根据自身需求找到人工智能产业的热土，未来化学AI的前景如何呢？ “城市赛车”在人才，政策和商业环境方面展开激烈竞争。近年来，人工智能产业已成为地方政府的“城厢”。 

“饽”被视为产业转型和提高城市竞争力的重要机遇。围绕人工智能的“城市赛车”正在全国各地展开激烈竞争。据了解，仅在8月的最后一周，中国的四个城市（北京，上海，广州，重庆）举行了人工智能相关的峰会。数据，算法和计算能力被视为推动人工智能发展的“三驾马车”。计算能力是携带和促进人工智能实际应用的基础平台和决策能力。 “报告”显示，在最新的中国人工智能计算能力Top10城市排名中，北京，杭州，深圳，上海，广州都是前五名，同一阵营。合肥，苏州，重庆，南京，西安在第二阵营。与2018年相比，由于互联网公司的快速发展以及全国最大的人工智能初创企业和人才储备，北京已超过杭州排名第一。凭借该国领先的GDP增长率和政府增加的人工智能投资，广州已进入第一个拥有众多行业领先公司的梯队。苏州，南京和西安，随着政府和人工智能产业链中的龙头企业的推广，以及大量的资金投入，首次跻身前十。一位业内人士告诉记者，城市赛车实际上是商业环境，人才，政策等方面的竞争。目前，人工智能技术的发展现已呈现出京津冀，珠三角，大湾区等经济带的发展趋势。四个超一线城市在人工智能技术，应用和人才领域的“吸附”效应开始显现。与此同时，围绕京津冀，长江三角洲和大湾区三大经济圈形成的三大人工智能产业集群已初具规模。

以上海为例，上海汇集了1000多家人工智能核心企业，3000多家泛人工智能企业，人工智能相关产业规模超过700亿元。到2021年，上海将初步建立具有国际竞争力的人工智能核心产业集群，国家人工智能创新技术和产品应用示范区，以及人工智能行业标准和制度标准第一试验区，同时形成辐射长三角甚至人工该国的情报高地。上海也聚集了全国三分之一的人工智能人才。在科学研究领域，微软研究院和亚马逊AWS上海人工智能研究所去年都在“堕落上海”。上海脑科学与脑研究中心，上海交通大学人工智能研究所，同济大学上海独立智能无人系统科学中心等，人工智能算法研究所，人工智能国际学院开源研究所等。我们正在计划新的布局。未来，上海将加快人工智能在金融，交通，医疗，安全等领域的综合应用，形成国际化的人工智能大城市。除了超级一线城市，其他当地城市也不甘落后。以合肥，苏州，重庆，西安为例，当地政府首先引导政策，建立高新区，为人工智能发展提供环境。中国科技大学，南京大学，西安交通大学等地方大学也提供人才培养支持，合肥科达迅飞等当地人工智能龙头企业也在推广。智能市场的快速增长从人工智能产业化到工业人工智能“报告”除了公布中国的人工智能计算能力榜外，还来自人工智能行业现状，人工智能投资，行业应用，技术趋势，未来规划，应用场景和开发维度为中国技术公司和行业提供实用指导，以全面部署AI行业并实施“行业AI”战略。 “报告”强调，在“人工智能产业化”趋势的影响下，未来五年中国人工智能市场整体规模将继续保持高增长率，复合年增长率将达到44.9％，涨至175亿美元。这将推动整个行业加速战略转型，如人工智能等领域。王恩东在演讲中提到，数据爆炸式增长，算法创新加速，计算能力的快速提升，使人工智能从学术热点迅速转变为投资热点，成为全球范围内的工业热点。人工智能行业规模迅速扩大，市场需求开始飙升。 IDC调查结果显示，中国人工智能的市场接受度从2017年的10％上升到2019年的45％。与此同时，82％的不使用人工智能的企业计划在未来1  -  2年内部署。作为行业AI的“桥头堡”上海接受人工智能的实际行动非常强烈。据了解，上海已经发布了一系列人工智能应用，包括AI +教育，AI +交通，AI +医疗，AI +金融。如今，人工智能已进入上海的许多地方，如银行，医院，学校和无人驾驶的测试站点。到2020年，上海将形成60个AI深度应用场景和6个创新应用示范区，以充分培育智能经济的新动能。 “上海工业+人工智能项目的实施和规模在展示其他地区方面发挥了很好的作用。”AICC参与者对上海“AI大规模生产”充满了期待。据报道，在人工智能应用场景的开发中，语音识别，自然语言处理和人脸识别仍是2019年最具市场发展潜力。与此同时，中国的人工智能基础设施市场将超过80亿美元。

 2023年，未来五年复合年增长率将达到33.8％，是中国整体基础设施市场增长速度的三倍多。另一方面，随着人工智能产业的发展，数据将会爆炸。根据IDC Global DataSphere的研究，全球新创建的数据量将从2018年的33ZB（1ZB≈1万亿GB）增加到2025年的175ZB。报告认为，随着数据的持续爆炸性增长和算法的不断发展，未来的计算能力还有很大的空间。王恩东还提到，中国的人工智能投资与美国相当，但中国在核心技术和深度应用导向研究方面的投资仍存在差距。 “应用是人工智能产业发展的瓶颈和最大机遇。要从根本上解决应用问题，有必要建立一个开放，集成的人工智能生态系统。从底层硬件到上层应用软件，上游，中间和下层应该紧密协调行业的各个方面。多样化和个性化的用户需求，为最终用户提供整体解决方案，以便使用人工智能并使用它。他说，基于此，浪潮提出了一项元脑生态计划。在此计划中，浪潮将分享计算平台，资源平台和算法的技术能力，以推广该平台。在AICC会议现场，浪潮宣布将与百度建立AIStation。与飞桨一起，浪潮和VMware共同构建了AIStation和vSphere AI私有云解决方案。作为人工智能算法平台的重要组成部分，浪潮还将开源TF2，帮助行业客户加速实现工业人工智能。进展，问题和信心报告显示，计算能力的快速发展极大地促进了各行业应用场景的成熟，人工智能的产业化加速了工业人工智能。从国内人工智能产业渗透的角度来看，互联网拥有62.4％的人工智能计算能力，市场份额最高，其次是政府产业，第三是金融业。制造业，包括化学工业，排名第四。然而，质量管理（QC自动化），智能工厂和其他行业正在迅速发展，并且制造业有望在未来五年逐渐变得智能化。一位专家告诉记者，目前，化学工业智能制造正如火如荼，而在某些方面，它取得了不小的成功。例如，目前，化学工业已经开始拥抱工业互联网，不乏先进制造的金宇轮胎，石化盈科ProMACE，开封集团磷化工，禾国图书馆智能供应链等试点项目，阿里巴巴云，中航，航天云，西门子，Hollysys，埃森哲等工业互联网平台已在业界崭露头角。此外，化学公司还将工业互联网与5G整合在一起。维护，实时监控，远程调度，工业AR / VR等，开展了5G应用示范项目。例如，一些化工企业已经听到了采购数字化转型的趋势，并与阿里巴巴深入合作，取得了一定的成果。与此同时，化工行业智能工厂的建设也取得了初步成效。通过原有的工厂和设备规划安排，森麒麟依靠自己设计开发的“森麒麟智能管理系统”大数据平台来控制智能制造的全过程，并建立了国内首个自动化，信息化，智能化和个性化。轮胎工业4.0智能工厂实现了轮胎的整个生命周期管理。单件设备产量增加50％，合格率达到99.8％，劳动力成本比同等规模的传统企业降低了75％，土地面积节省了50％。利邦涂料（湖北）有限公司咸宁工厂于2017年底竣工，基本实现了无人化生产，生产效率提高了6倍。它还实现了安全和环境保护，避免了劳动力短缺。江恒主任告诉记者，工厂只有15名生产人员，年产值可达50亿元。

然而，一些行业专家认为，人工智能在化学工业中的应用仍处于较低水平，如数字化和信息化。智能产业水平参差不齐，发展不平衡。 “与真正的'AI +化学'的距离仍然很长。数字采购也是如此。目前，国内大多数化工企业的采购业务仍以传统线下采购为主。存在广泛的流程，低效率，无法识别的历史，难以遵守以及供需。没有精确对接，公司没有针对产品需求的目标，数量和时间的准确对接信息。企业和供应商，物流公司无法高效协作，也导致市场滞后和效率低下。在许多使用电子采购系统的企业中，系统之间的数据通常很难兼容和共享，这阻碍了企业快速，科学地做出业务决策。这仍然很高。在化工设备制造领域，智能焊接已成为热点。然而，一位资深的行业专家告诉记者，目前的“智能焊接”只能按照既定的程序完成部分焊接任务，这是不智能的。许多高端焊接工艺仍然依赖劳动力。中国化工装备协会会长赵敏表示，智能升级的成本太高，企业担心无法收回成本。例如，焊接设备，手工电弧焊或机械焊接，虽然效率较低，但许多公司仍然满意的效果。但如果你是智能焊接设备的新手，那么投资就太大了。在化学工程领域也是如此。中国化工第六建设有限公司在鄂州项目中创新应用“智能站点”的理念。该项目负责人孙华军告诉记者，与过去相比，“智能场所”在施工效率，安全环保，精细化管理方面有了明显改善。他还承认，目前工程领域的智能勘探仍处于起步阶段，工程设计智能化程度不高，这也限制了建筑领域的智能化升级。尽管存在这些问题，但业界仍然对“化学AI”的未来充满信心。 “如果你充分利用大数据和人工智能（AI）的力量，起点更高，深度更深，范围更广。中国在油田开发领域可能会超过美国。成为领导者。“中国工程院院士，中国石油勘探开发研究院教授级高级工程师韩大钊认为。如何尽快将智能油田变为现实？大庆正方软件技术有限公司董事长田青说：“我们在3年内开发了P-AI协同采矿云平台。这是一个互联网石油开发矿。应用系统，包括油井采集端，井收集端和水驱调整方案，团队到地质，工程技术在线和离线协作以及操作压裂措施的优化等功能。 P-AI协同挖掘云平台采用'521'模型，即5个中心，2个维度和1个生产平台，实现多层次联动，开放和离线，穿透层次。可以实现油田开采整个产业链的实时生产加工和监控。记者了解到，各个子领域的龙头企业都制定了智能制造发展计划。赛车组最近发布了5G + AI战略运营地图。基于工业互联网的探索和应用，赛芳集团的5G + AI战略运营图主要包括数字。运营，数字营销，智能制造，智能研发和智能供应链已经规划了工业互联网，5G，AI等25个关键业务场景。北海炼化有限公司早前发布了2019年智能工厂建设白皮书今年。根据规划，2019年，将在企业决策，生产链，生产控制，能源管理，安全环保，设备管理等六大生产经营中开展11个智能化项目。初步建设旨在提高质量和效率，并提高认识。具有预测性，协同性和生产优化能力的智能工厂，以实现降低成本，提高效率，提高效率，传输模式，长期周期和安全性的目标。许多中小企业也关注智能制造业。赵敏说，中小企业资金有限，你只能选择一个方向或部分投资，所以公司关注哪一个投票。国家信息通信研究院副院长于晓辉指出，大企业需要多链路集成和协同优化，并深入分析具体情景+工业大数据，提高系统优化水平和智能决策-制造;整合平台以获取更多关键资源，例如订单和贷款，同时享受低成本的信息应用。 AICC会议由中国工程信息与电子工程学会主办由浪潮集团赞助，由中国工程院的顶尖专家和学者，中国新一代人工智能发展战略研究所，浪潮，百度，Facebook，优步，阿里巴巴，英特尔等机构赞助，以及其他AI行业专业人士2000人参加了会议。

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