AI数智赋能・智能化工产业领航高级研修班结业

7月9~13日，由北京市人力资源和社会保障局主办、北京化工大学承办的“专业技术人才知识更新工程2026年国家级高级研修项目”——AI数智赋能・智能化工产业领航高级研修班在北京化工大学朝阳校区举行并结业。本次高级研修班聚焦人工智能、大数据与绿色化工、新材料产业深度融合核心命题，构建 “政策解读+前沿理论+技术实操+实地调研”四位一体教学体系，为行业培育兼具化工工艺功底与数字化技术能力的复合型领军人才，助力石油和化工产业抢抓“人工智能 +”战略机遇，加速AI+化工深度融合、智慧转型。

图为研修班开班仪式。

研修班主办方北京市人力资源和社会保障局相关负责人表示，专业技术人才知识更新工程国家级高级研修项目，核心目标是面向重点产业培育高层次创新型、复合型技术人才。化工新材料是高端制造、新能源、“双碳”产业的核心支撑，推动人工智能与化工产业深度融合是实现新型工业化的关键抓手。本次研修班立足全国化工产业发展需求，以人才培育为纽带，打通高校科研成果向产业一线转化的通道，搭建跨区域、跨企业行业交流合作平台，助力企业破解数字化转型人才短缺、技术落地困难等现实问题，推动石油和化工产业向高端化、智能化、绿色化升级，为落实制造强国、科技强国战略提供坚实人才支撑。

据了解，石油和化工产业作为国民经济基础性支柱产业，数字化转型已成为行业高质量发展的必然趋势，但全行业普遍陷入“懂工艺不会智能、懂AI不懂化工”的落地困境，大量企业面临转型迷茫、实操无方的核心难题，AI技术“落地难、用不好、见效慢”成为制约产业智能化升级的最大堵点。行业长期存在多重转型痛点：传统化工研发依赖人工试错；实验周期长、成本高、安全风险突出；AI智能设计、高通量筛选等先进技术难以落地应用；生产端设备数据割裂、信息孤岛普遍存在；多数企业引入的通用大模型无法适配化工复杂工艺流程；全流程动态优化、风险预判的智能化改造难以落地；新材料分子设计、催化剂筛选仍依赖传统经验；AI技术与产业场景脱节，创新迭代效率难以突破。同时行业人才结构性断层问题严重凸显，化工工艺人才缺乏数字化思维，AI技术人才不懂化工机理，导致各类智能化项目停留在概念层面，难以转化为实际产能与效益。

随着国家“人工智能+”行动方案、数据要素市场化配置改革、工业数字化转型等顶层政策持续落地，化工行业亟需专业化、懂实操、复合性的数字化人才破解AI应用困惑、打通技术落地壁垒，本次国家级高级研修班精准直击行业核心痛点，为全行业AI技术从“概念普及”走向“实景落地”提供关键解决方案。

在此产业发展大背景下，北京市人社局依托国家级专业技术人才知识更新工程，遴选北京化工大学承办本次专项高级研修班，精准锚定化工新材料产业数字化、绿色化升级核心需求，整合政、产、学、研、用全链条顶尖资源，打造了面向全国化工行业高层次专业技术人才培养的系统化提升平台。

据介绍，本次研修班彻底打破以往行业培训 “重理论、轻落地”“重概念、缺案例” 的普遍短板。师资阵容覆盖政策智库、头部数字化服务商、高校顶尖科研团队、智能装备制造企业、大型石化企业一线技术带头人，形成完整产业教学矩阵。课程设置兼顾宏观战略布局、中层架构设计、一线实操落地三大层级，内容覆盖国家人工智能产业政策体系、化工行业大模型与专业智能体、企业混合算力中心搭建、自主实验室与无人检测中心建设运营、石化全流程自主智能管控、新材料高通量智能筛选、时序深度学习工艺优化、化工数据资产治理等核心模块。

图为研修班现场。

教学模式创新采用 “校内专题授课 + 校外实景现场教学 + AI工具实操模拟” 三维融合模式，全体学员除在北化集中授课外，还赴戴纳科技实地参观自主实验室完整示范平台，沉浸式观摩自动化无人实验、智能样品检测全流程，同步开展现场交流研讨；在课堂实操模拟环节，配套化工新材料垂类大模型、智能体工具集模拟实训环节，学员可现场实操行业专用人工智能工具，直观感受算法模型解决化工研发、生产痛点的实际效果，真正实现理论学习、实景观摩、动手实操三位一体。

中国信息通信研究院人工智能所姜春宇主任围绕国家大数据、人工智能顶层规划、数据要素流通、产业数字化标准体系展开深度解读，全面拆解“人工智能+”行动、工信部模数共振、国家级高质量数据集建设等政策红利与落地要求；阿里云政企行业咨询总监程晶结合国家新材料大数据中心、自然资源部行业大模型等国家级标杆项目，详解通用大模型、行业私有算力+公有云混合算力架构在化工企业组织管理、生产管控、数据治理中的落地路径。

北京化工大学化学工程学院程道建、许昊翔、李蓝宇、赵利强四位教授立足AI+化工交叉学科前沿，分别围绕化工产业人工智能应用发展趋势、化工垂类大模型与智能体开发、化工流程AI优化降本增效、智能感知与时序大模型软测量技术等方面输出原创科研成果，分享打通实验室前沿理论与工业生产场景的转化通道、实战经验。

图为戴纳科技关于AI驱动的黑灯实验室报告。

北京戴纳实验科技股份有限公司董事长迟海鹏结合十余年AI自主实验室研发建设经验，分享无人检测中心全流程自动化解决方案。江苏盛虹石化集团数智部经理刘海浪结合国内首套丙烯腈AI自主检测实验室、PDH智能工厂标杆项目，拆解大型炼化企业全域数字化管控实战经验，全部课程均配套已落地、可复制的真实产业案例。

图为参训学员在戴纳科技现场观摩学习。

本次研修班承办方北京化工大学是教育部直属“211 工程”“双一流”化工特色重点大学，化学工程与技术学科为国家双一流建设学科，长期承担国家化工领域重大科研攻关任务，深耕化工高层次专业人才培育68年。参训学员来源覆盖国内化工产业全赛道，包含中化数智、昆仑数智、盛虹石化、东岳集团、湖北宜化、新特能源、巨化股份、东华工程、中国寰球、中国成达等央企、上市龙头和专精特新企业核心骨干，岗位涵盖集团CIO、智能化部门负责人、研发总监、车间主任、信息化专家、工程副总工等高层次管理与技术人才。本次80余名学员完成了为期5天的系统化专题研修。

参训学员普遍表示收获颇丰、明确了方向和路径，认为该研修班从产业实际出发，聚焦行业普遍存在的AI落地困惑，以真实案例、实操教学、标杆观摩为核心，清晰拆解化工AI落地的全流程路径、核心要点与避坑指南，精准补齐行业转型认知短板与实操缺口，为企业后续智能化工厂、智能实验室、数据中台建设提供可复制、可落地的完整实施方案，有效破解了全行业AI应用落地的核心痛点。

据悉，本次研修班在7月13日举办了结业仪式，完成全部课程学习、考核合格的学员将获得国家级高级研修项目结业证书。北京市人社局、北京化工大学将持续围绕化工绿色低碳、数智转型等行业热点推出系列研修项目，持续赋能化工产业高质量发展。（张国彬）