点石成金,化工行业的人工智能炼金师 | 500强系列报告

本文将从研发设计,生产,储存运输,销售等多个领域结合落地案例,分析人工智能对该行业的影响。

一、需求疲软和市场过剩

随着全球经济风险和不确定性加剧,化工行业在 2019 上半年的疲软趋势也在逐渐凸显。上游原料基础化工品、中游化工品和终端产品都在关税与贸易战环境下受到巨大影响,以中国为例,化工行业 2019 年上半年营收为 3.5 万亿元,同比增长 0.8%,但利润只有 412.8 亿元,同比下降 13.1%。全球市场范围内纯碱、烧碱、氮肥、磷肥、电石、农药、染料、聚氯乙烯、轮胎等基础化工品产能严重过剩,收益率与回报率正在直线下降。「基础产品过剩、高端产品短缺」成为化工行业新业态。

二、研发新品、降低成本和绿色环保

要在基础产品过剩、市场不确定因素众多的今天从众多化工企业中杀出一条血路,不仅需要强大的新品研发能力,更需要针对成熟产线对生产成本不断优化。在此之上,各企业还要应对相关环境保护政策所带来的约束。人工智能技术的逐渐成熟正在为化工行业争取到新的可能性以应对严峻的行业环境。

三、人工智能,化工行业的炼金术师

人工智能的成熟应用正在成为化工行业的风向标以及核心策略,各种应用层出不穷,生化合成数字决策模拟模型、生产反应过程精确温度监控调节模型等算法的出现,让新品研发的速度快速提升。人工智能正在激发化工行业在基础层面的第二春。根据机器之心不完全统计,自 2013 年起,共有近 80% 全球 500 强的化工行业巨头开始在人工智能浪潮中部署以其为发展核心的战略,常用相关技术包括机器学习深度学习大数据技术计算机视觉机器人技术、AI 基础设施等。

在此背景下,机器之心产业研究团队推出了《点燃化工行业新希望—AI+化工行业研究报告》报告中基于化工研发设计、化工生产、化工储存运输与化工销售等五大场景划分了多个应用领域,并囊阔多家化工行业全球 500 强企业案例,从技术与落地层面详细剖析各企业人工智能领域应用。报告目录如下:

报告如何获取?

《点燃化工行业新希望—AI+化工行业研究报告》是机器之心产业研究团队推出的《全球 500 强上市公司人工智能技术应用分析系列》系列报告之一。本系列报告全部被收录于人工智能领域专业信息及数据平台「机器之心Pro」

访问「机器之心Pro」,认证成为专业用户,即可免费获取报告。

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相关数据
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深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法,至今已有数种深度学习框架,如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

机器学习技术

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在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

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计算机视觉(CV)是指机器感知环境的能力。这一技术类别中的经典任务有图像形成、图像处理、图像提取和图像的三维推理。目标识别和面部识别也是很重要的研究领域。

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机器人学(Robotics)研究的是「机器人的设计、制造、运作和应用,以及控制它们的计算机系统、传感反馈和信息处理」 [25] 。 机器人可以分成两大类:固定机器人和移动机器人。固定机器人通常被用于工业生产(比如用于装配线)。常见的移动机器人应用有货运机器人、空中机器人和自动载具。机器人需要不同部件和系统的协作才能实现最优的作业。其中在硬件上包含传感器、反应器和控制器;另外还有能够实现感知能力的软件,比如定位、地图测绘和目标识别。之前章节中提及的技术都可以在机器人上得到应用和集成,这也是人工智能领域最早的终极目标之一。

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大数据,又称为巨量资料,指的是传统数据处理应用软件不足以处理它们的大或复杂的数据集的术语。

机器之心机构

机器之心,成立于2014年,是国内最具影响力、最专业、唯一用于国际品牌的人工智能信息服务与产业服务平台。目前机器之心已经建立起涵盖媒体、数据、活动、研究及咨询、线下物理空间于一体的业务体系,为各类人工智能从业者提供综合信息服务和产业服务。

https://www.jiqizhixin.com/
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