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内容目录
一、Deepseek高效工具,进一步突破化工行业的发展瓶颈 4
、Deepseek有望加快了实业拥抱AI的速度 4
、化工行业智能化升级,顺势把握三重机遇 6
二、长期行业格局或将改变,商业模式亦或将不断演变 6
、国内外化工行业的软实力差距有望逐步缩窄 6
、工具变革带来行业整合契机,商业模式或将有新变化 9
三、以中石化为例,国内企业已经开启AI升级 10
借助Deepseek大模型算力,充分提高企业研发效率 10
借助Deepseek大模型数据库分析,提高企业各环节生产效率 11
四、行业变革及时解决技术痛点,关注技术智能化升级的机会 12
、Deepseek赋能合成生物,加速新品扩展和成本优化 12
、Deepseek赋能农药创制,或将大幅提升研发效率 13
、Deepseek赋能新材料研发,或将加速关键材料国产化进程 15
、Deepseek赋能化工智能化与自动化生产,或将带动相关设备需求 18
五、投资建议 19
六、风险提示 20
图表目录
图表1:Deepseek将助力降低应用门槛,加速化工智能化升级 4
图表2:化工行业精细和大宗的赛道差异相对明显 5
图表3:化工在AI助力下拓品、降本有望同时发力 5
图表4:我国化工制造的竞争优势已经向产业链市场进行升级 7
图表5:我国的PCT专利申请量自2019年开始位居全球第一位(千件) 8
图表6:近两年欧洲化工品产能关停与退出梳理(不完全统计) 9
图表7:中石化2001年以来各业务板块资本性开支(CAPEX) 10
图表8:中石化2001年以来总营收及归母净利润 11
图表9:中石化2017年以来费用化支出及占比 11
图表10:中石化首个AI数字员工 12
图表11:合成生物的构建策略 12
图表12:AI智能化学习能够加速底盘细胞的构建 13
图表13:现阶段农药研发流程与周期较长 14
图表14:新农药活性成分研发成本呈现持续上行趋势 14
图表15:政策侧面鼓励加快关键新材料攻关与智能化建设 16
图表16:人工智能赋能化工智能制造 18
图表17:基于AI的化工生产应用结构 19
图表18:化工生产自动化控制系统中AI技术具备多方面的应用 19
本篇文章是AI系列深度第一篇,着重从新技术带来的行业改变和可能的演绎路径角度去梳理,人工智能可能带来给化工行业带来的变化和影响。
年初持续受到关注的Deepseek带来了一系列的浪潮,对化工行业也将产生巨大冲击,我们从几个维度进行了方向性梳理:①从不同赛道的竞争重点出发,挖掘AI智能化带来的优化和改善空间;②从实际可落地的角度,梳理可率先形成赛道赋能的方向;③从未来的发展趋势看,化工行业国内外可能出现的格局变化;④落地到具体板块,AI智能化能够形成的行业赋能和重点关注的行业机会。
一、Deepseek高效工具,进一步突破化工行业的发展瓶颈
、Deepseek有望加快了实业拥抱AI的速度
化工尤其是大化工重资产行业,行业变更速度相对缓慢。经过20多年的发展,国内化工行业已经经历了多个阶段的跨越发展,经过产品进口依赖——装置引进——技术内化——规模放大——改造升级等几个阶段,国内化工的装置基本停留在后期的阶段,装置成熟的量产规模明显提升,多数化工产品已经实现了装置的规模化改造和升级。相比于其他行业,化工的制造业属性非常明显,无论是前端的资源开采提炼,还是中端的能源加工,行业的整体的资本密集属性相对明显,其中规模化、一体化、协同布局的企业表现更为明显,在新的技术工具能够对行业形成影响和优化的过程中,化工企业需要同时兼顾现有经营稳定、综合考虑产出投入比,同时还需要有技术对接落地的可能,在前期AI推出后,化工行业也有不同程度的关注和尝试,但大方向上尚未有明显启动。
Deepseek的推出有望明显加速化工行业智能化,对接进一步形成应用市场。此前AI高算力带来的高成本使得很多AI应用领域受困于高壁垒和高成本,无论是经济性还是落地对接上在化工传统制造业领域的影响都需要较长时间。然而Deepseek的出现将有望明显降低AI升级的经济门槛,能够有企业开始尝试进行升级优化,且能够在短期内有效提升投入产出比,在周期行业位于相对底部的阶段,仍有能力形成推动和应用。
图表1:Deepseek将助力降低应用门槛,加速化工智能化升级
来源:通信瞭望,
经过环保、安全监管,国内化工行业的管控水平获得了较大程度的提升,部分企业或者赛道具备先期实现智能升级的基础。我国自九十
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