业务需求
中国中化控股有限责任公司（以下简称“中国中化”）2025年发布“人工智能+”专项行动推进方案，标志着其全面深化人工智能战略布局、全力支撑“数智中化”建设进入加速落地阶段。作为集团智能化转型的核心支撑单位，中国中化直属数科公司中化信息依托中国中化人工智能平台，以“1+2+N”模式为战略抓手——聚焦技术研发与场景应用双轮驱动，持续强化平台核心能力，围绕两大核心产业使命深化重点领域赋能，同步开展N个创新场景的深度挖掘与规模化推广，提供更贴合业务需求的创新性、高效化人工智能解决方案，为培育新质生产力和行业高质量发展贡献力量。
协同规划与场景落地
中化信息与枫清科技深度合作，联合打造的“基于知识引擎和智能体引擎的大模型应用支撑中心落地实践”项目，荣获第八届大数据“星河（Galaxy）”案例“行业数据智能应用典型案例”奖。该奖项由中国信通院联合中国通信标准化协会共同评选，标志着该项目成为行业智能化应用的标杆成果。
在深入推进人工智能+工作中，中化信息联合枫清科技创新构建“内外双轮驱动”的智能化建设模式：对内深挖业务需求本质，以“需求牵引+主动实践”为导向，推动智能化场景在核心业务中的快速落地；对外通过“场景挖掘工作坊”等创新形式，激发主营业务人员深度参与，以头脑风暴汇聚一线智慧，系统覆盖研、产、供、销、服、管、协等全业务环节，基于已有落地场景，深入探讨和挖掘新的AI+业务结合的高价值场景，为业务赋能。这种“内生动力+外聚合力”的协同机制，既保障了智能化建设与业务痛点的精准契合，又通过多维度、多层级的场景触达，全面激活企业智能化转型动能，为中国中化智能化水平的持续提升注入长效动力。
在场景挖掘方面，枫清科技和中化信息采用“调研需求收集-可行性研判-高价值筛选”三步走方法论，通过跨部门协同共创机制，在首轮工作坊运转过程中，与多部门深度研讨与需求对接，锁定近70个具备高落地价值的业务应用场景，保障了孵化方向与业务需求的强契合度，为后续智能化转型提供了清晰的方向图谱。
在场景孵化方面，中化信息采用以产品为导向、高价值技术验证以及系统功能改善升级等孵化模式。双方结合前期场景挖掘形成的业务场景清单，通过“业务价值-技术可行性”双维度评估体系进行分层筛选，中化信息高价值场景产品打造首先聚焦AI+供应链、AI+生产制造、AI+数据运营三大领域，枫清科技提供对应的技术支撑。场景孵化通过业务价值赋能和技术落地的双重校验，为后续场景规模化复制奠定了坚实基础。
在产学研共创方面，中化信息携手枫清科技、吉林大学计算机科学与技术学院，共同成立了“人工智能赋能新材料联合实验室”，以“资源共享、优势互补、协同创新”为纽带，开启新材料领域产学研的深度融合。三方优势将形成“产业-学术-技术”的黄金三角，构建了“需求牵引-理论突破-技术转化-场景验证-产业反哺”的完整闭环，突破AI+研发的新范式。
场景落地：以统一规划与平台能力为基础，推进研产供销服管协的智能化落地
在场景实施阶段，我们结合需求明确程度和技术边界判断，对具备落地条件的场景进行分阶段推进，快速构建业务原型验证技术路径和业务价值。在此基础上，我们对场景从业务价值、技术可行性和复用潜力等维度进行综合评估，优先推动高价值场景进入规模化应用，并逐步沉淀为平台能力或标准化智能应用，支撑后续在研、产、供、销、服、管、协等业务场景中的持续推广与落地。
研：以 AI4S 为核心，支撑科研全流程智能化
在科研领域，智能化建设重点围绕科研辅助以及AI+专业场景进行。通过对科研文献、实验数据、项目资料和历史成果的系统整合，逐步构建科研知识体系，为科研人员在“从问题提出、假设形成到验证分析和成果转化”的全过程中提供支持。在垂直领域，共同构建化工新材料大模型，并且已经应用与石景山AI4S平台；共同打造垂直领域智能体，包括聚合物生成与筛选等各类垂直领域智能体；
产：围绕生产安全运行智能化
在生产环节，智能化建设主要聚焦生产安全与风险管控，围绕设备运行、作业过程中的安全相关信息展开。通过整合生产系统数据、设备运行数据以及历史事故和隐患记录，构建生产安全与事故根因分析图谱，在生产运行过程中对异常情况和风险征兆进行识别与关联分析，辅助开展事故原因追溯和风险预判，提升整体生产安全水平。
供：以合同与供应链数据为核心，提升协同与风控能力
在供应链环节，通过对采购系统及相关业务数据的整合，引入单证识别与结构化处理能力，对合同文本、各类业务单据进行自动识别和信息抽取，逐步形成面向合同与供应链管理的统一知识基础。
在此基础上，相关智能能力被用于支持合同条款理解、风险识别、履约监控以及各业务流程中的关键信息核查与比对，减少人工处理和审核成本，提升业务协同效率和风险管控水平，推动合同与供应链管理从依赖人工处理向智能化辅助决策转变。
销：支撑销售与市场决策的智能分析能力
在销售环节，通过整合企业内部业务数据与外部市场信息，为企业提供面向销售与市场管理的智能分析与决策支持服务。通过对客户行为数据和市场信息的综合分析，协助业务人员更直观地理解市场变化和客户需求。
服：以智能助手提升内部支持与服务效率
在服务与支持环节，通过统一的智能问答和智能助手能力，为员工提供便捷的信息获取和业务支持。制度文件、操作手册、业务流程等内容被系统整合并转化为可被智能调用的知识资产，降低信息查找成本，提升服务响应效率。
管协：以数据驱动管理决策，推进跨部门智能协同
在管理与协同层面，结合统一的数据与知识基础，为管理人员提供面向管理问题的智能问答与问数能力。管理层可通过自然语言方式，快速获取经营指标、财务数据、制度规则等相关内容，降低数据获取和信息理解成本，提升管理分析效率。
围绕经营分析、财务管理与审计合规等核心场景，相关问答与问数能力被嵌入日常管理流程之中，支持多维指标查询、趋势分析和风险提示，并提供可解释、可追溯的结果输出，为管理决策提供可靠依据。同时，通过与业务系统和工作流的衔接，实现管理要求在跨部门协同过程中的快速传递和协同执行，促进管理与业务运行的有效联动。
客户收益
整体工作效率显著提升
通过统一平台和通用智能能力的持续建设，在科研、经营管理及日常办公等多个业务场景中，减少了大量依赖人工完成的信息查找、整理和分析工作。智能能力的引入缩短了从信息获取到结果产出的时间，使业务处理流程更加高效顺畅，整体工作效率得到明显提升。在多个场景提效50%以上。
业务响应和协同效率持续优化
数据和知识的集中管理与智能调用，降低了跨系统、跨部门获取信息的成本。业务人员和管理人员能够更快速地获得所需数据和分析结果，提升了对业务问题和管理需求的响应速度，也增强了不同部门之间的协同效率。
通过提供决策辅助，运营方式更加精简高效
在保障专业性和合规要求的前提下，智能应用有效降低了对重复性人工投入的依赖，使既有系统和数据资产得到更充分利用，通过各类智能体提供决策辅助。整体运营过程更加聚焦高价值工作，实现了效率提升与资源利用优化的综合效果。
中化信息深度依托中国中化人工智能平台，聚焦高价值业务场景的深度拓展与前沿技术路线的创新探索，枫清科技持续提供技术助力，与中化信息共创共赢，进一步推动AI能力与中化全产业链业务场景的深度融合，助力中国中化智能化转型向更深层次、更广场景延伸，为化工行业乃至泛工业领域的数智化升级提供可复制的标杆范式。
