化工行業(yè)深度報(bào)告：AI賦能化工之二AI賦能助力化工行業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)-20230419-國(guó)海證券-57正式版

證券研究報(bào)告基礎(chǔ)化工2023年04月19日化工行業(yè)深度報(bào)告：AI賦能，助力化工行業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)——AI賦能化工之二評(píng)級(jí)：推薦(維持)李永磊(證券分析師)S0350521080004liyl03@董伯駿(證券分析師)S0350521080009dongbj@賈冰(聯(lián)系人)S0350122030030jiab@每日免費(fèi)獲取報(bào)告1、每日微信群內(nèi)分享7+最新重磅報(bào)告；2、每日分享當(dāng)日華爾街日?qǐng)?bào)、金融時(shí)報(bào)；3、每周分享經(jīng)濟(jì)學(xué)人4、行研報(bào)告均為公開(kāi)版，權(quán)利歸原作者所有，起點(diǎn)財(cái)經(jīng)僅分發(fā)做內(nèi)部學(xué)習(xí)。掃一掃二維碼關(guān)注公號(hào)回復(fù)：研究報(bào)告加入“起點(diǎn)財(cái)經(jīng)”微信群。。最近一年走勢(shì)相關(guān)報(bào)告基礎(chǔ)化工滬深3000.13440.07240.0103-0.0517-0.1138-0.1758《化工行業(yè)深度報(bào)告：AI帶動(dòng)材料新需求——AI賦能化工之一（推薦）*化工*李永磊，董伯駿》——2023-04-11滬深300表現(xiàn)表現(xiàn)1M3M12M基礎(chǔ)化工滬深300-1.5%4.8%-2.6%0.3%-5.0%-0.9%請(qǐng)務(wù)必閱讀報(bào)告附注中的風(fēng)險(xiǎn)提示和免責(zé)聲明2重點(diǎn)關(guān)注公司及盈利預(yù)測(cè)2023/04/17股價(jià)EPS2022A/E0.95PE2022A/E62.9259.608.92重點(diǎn)公司代碼股票名稱投資評(píng)級(jí)2021-2023E1.423.881.070.480.590.716.712.12-2021-2023E42.0643.649.85688065.SH688639.SH601117.SH002140.SZ600028.SH601857.SH600309.SH002984.SZ002226.SZ688114.SH688777.SH603100.SH688768.SH凱賽生物華恒生物中國(guó)化學(xué)東華科技中國(guó)石化中國(guó)石油萬(wàn)華化學(xué)森麒麟59.61169.2510.5610.466.35買入買入1.700.840.460.590.507.851.160.40-2.8476.0314.2931.617.199.8212.8730.6614.97-0.89買入0.5223.577.6921.5910.7910.2814.4914.81-未評(píng)級(jí)未評(píng)級(jí)未評(píng)級(jí)買入0.557.340.826.6297.2731.355.385.1717.9225.03-1.23買入江南化工華大智造中控技術(shù)川儀股份容知日新-未評(píng)級(jí)未評(píng)級(jí)未評(píng)級(jí)未評(píng)級(jí)未評(píng)級(jí)93.3797.3443.30150.585.221.451.971.683.1722.5062.4123.4965.3264.5749.4425.8447.52-1.60-1.36-1.3715.56-2.12資料來(lái)源：Wind資訊，國(guó)海證券研究所（未評(píng)級(jí)標(biāo)的采用wind一致預(yù)期，中國(guó)化學(xué)、東華科技、中國(guó)石油、中國(guó)石化、萬(wàn)華化學(xué)、森麒麟、華大智造、中控技術(shù)、容知日新、川儀股份2022年數(shù)據(jù)為真實(shí)值，其余為預(yù)測(cè)值）請(qǐng)務(wù)必閱讀報(bào)告附注中的風(fēng)險(xiǎn)提示和免責(zé)聲明3核心提要人工智能未來(lái)有望賦能化工“研發(fā)-設(shè)計(jì)-建造-運(yùn)營(yíng)”全生命周期。◆

AI提升研發(fā)效率在研發(fā)環(huán)節(jié)，AI可提高研發(fā)效率，對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)建模，并使用該模型對(duì)反應(yīng)條件進(jìn)行優(yōu)化和篩選催化劑等，加速研發(fā)進(jìn)程；還可用于分子設(shè)計(jì)，并在分子性能預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)上，提前篩選出合適的化學(xué)物質(zhì)。尤其是在合成生物學(xué)領(lǐng)域，AI已在元件工程、基因線路、代謝工程、基因組工程中廣泛應(yīng)用，大幅提升合成生物學(xué)的各環(huán)節(jié)效率?；贏I的研發(fā)平臺(tái)，可預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，進(jìn)而構(gòu)造具有目標(biāo)功能的物質(zhì)。另一方面，AI也促進(jìn)了實(shí)驗(yàn)室自動(dòng)化，對(duì)傳統(tǒng)勞動(dòng)密集型實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行技術(shù)革命。其中微流控技術(shù)，具有高靈敏度、高集成、高通量、高效率等多種優(yōu)勢(shì)，對(duì)合成生物學(xué)的研發(fā)和應(yīng)用起到了巨大作用，加速合成生物學(xué)行業(yè)發(fā)展?！?/p>

AI優(yōu)化化工設(shè)計(jì)和建設(shè)AI使工業(yè)領(lǐng)域落地周期逐步縮短。管道設(shè)計(jì)軟件及流體力學(xué)仿真軟件是設(shè)計(jì)研究和生產(chǎn)部門強(qiáng)有力的輔助工具，有效提高設(shè)計(jì)生產(chǎn)效率；一體化工程設(shè)計(jì)軟件推動(dòng)卓越運(yùn)營(yíng)和智能制造，助力化工企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，數(shù)字化孿生工廠的產(chǎn)生為企業(yè)后續(xù)運(yùn)營(yíng)儲(chǔ)備了豐富的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。眾多的工程企業(yè)尤其是設(shè)計(jì)院，正在謀求以數(shù)字化工廠與數(shù)字化交付為突破，從而實(shí)現(xiàn)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型?！?/p>

AI賦能化工生產(chǎn)和運(yùn)營(yíng)AI技術(shù)助力化工生產(chǎn)實(shí)現(xiàn)底層數(shù)據(jù)采集、中層數(shù)據(jù)管理和上層工廠運(yùn)營(yíng)以及頂層企業(yè)管理全方面多維度的智能化、數(shù)字化，具有提高生產(chǎn)效率、減少用人數(shù)量、提升安全性、降低能耗等多維度優(yōu)勢(shì)?！?/p>

AI在工業(yè)中具有巨大潛力AI與工業(yè)數(shù)據(jù)的結(jié)合有助于有效獲得不同變量之間的關(guān)系，并預(yù)測(cè)及優(yōu)化特定參數(shù)。在工業(yè)中，已應(yīng)用于精餾塔、反應(yīng)器、鍋爐、控制器、冷水機(jī)組、壓縮機(jī)、泵、管道等各種工藝設(shè)備的校正、工藝參數(shù)預(yù)測(cè)、故障診斷與優(yōu)化；在紡織，水處理，化肥，核電站和油氣等領(lǐng)域均有應(yīng)用。投資建議：重點(diǎn)關(guān)注：合成生物學(xué)：凱賽生物、華恒生物；基因測(cè)序：華大智造（醫(yī)藥）；設(shè)計(jì)與建造：中國(guó)化學(xué)、東華科技、中國(guó)石化、中國(guó)石油；AI應(yīng)用：萬(wàn)華化學(xué)、江南化工；智能制造典型：森麒麟；智能工廠整體方案供應(yīng)商：中控技術(shù)（機(jī)械）；智能儀表：川儀股份（電新）；智能設(shè)備管理系統(tǒng)：容知日新（機(jī)械）。投資建議：AI賦能化工產(chǎn)業(yè)，助力化工行業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。

綜合考慮AI對(duì)化工行業(yè)的賦能和帶動(dòng)效應(yīng)，

維持基礎(chǔ)化工行業(yè)“推薦”

評(píng)級(jí)。風(fēng)險(xiǎn)提示：重點(diǎn)關(guān)注公司業(yè)績(jī)不及預(yù)期；宏觀經(jīng)濟(jì)大幅下滑；項(xiàng)目進(jìn)展不達(dá)預(yù)期風(fēng)險(xiǎn)；行業(yè)政策大幅變動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)；行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)加劇風(fēng)險(xiǎn)。請(qǐng)務(wù)必閱讀報(bào)告附注中的風(fēng)險(xiǎn)提示和免責(zé)聲明4目錄?

AI提升研發(fā)效率?

AI優(yōu)化化工設(shè)計(jì)和建設(shè)?

AI賦能化工生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)?

AI在工業(yè)中具有巨大潛力?

投資建議及關(guān)注標(biāo)的?

行業(yè)評(píng)級(jí)及風(fēng)險(xiǎn)提示請(qǐng)務(wù)必閱讀報(bào)告附注中的風(fēng)險(xiǎn)提示和免責(zé)聲明5人工智能逐漸向增強(qiáng)或應(yīng)用智能的形式轉(zhuǎn)變?

人工智能（AI）是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。隨著進(jìn)一步發(fā)展，人工智能逐漸向增強(qiáng)或應(yīng)用智能的形式轉(zhuǎn)變。如今，人工智能理論和技術(shù)日益成熟，技術(shù)和應(yīng)用程序的范圍也不斷擴(kuò)大，廣泛應(yīng)用于醫(yī)療、自動(dòng)化、游戲、過(guò)程控制等領(lǐng)域。圖表：人工智能在工業(yè)中的應(yīng)用訓(xùn)練AI在實(shí)時(shí)過(guò)程中優(yōu)化過(guò)程目標(biāo)參數(shù)在工藝數(shù)據(jù)上訓(xùn)練AI模型進(jìn)行工藝預(yù)測(cè)人工智能在工業(yè)中的應(yīng)用比較顯式方法和隱式方法在異常檢測(cè)方面的性能訓(xùn)練AI以設(shè)置和調(diào)整工藝參數(shù)達(dá)到預(yù)期目標(biāo)資料來(lái)源：《MachineLearninganIntelligentApproachinProcessIndustries:APerspectiveandOverview》-NadiaKhan，國(guó)海證券研究所請(qǐng)務(wù)必閱讀報(bào)告附注中的風(fēng)險(xiǎn)提示和免責(zé)聲明6化工行業(yè)推入人工智能勢(shì)在必行?

人工智能應(yīng)用于化工行業(yè)，具有客觀必然性?；ば袠I(yè)作為流程工業(yè)的典型代表，其特點(diǎn)是系統(tǒng)規(guī)模大，覆蓋專業(yè)多、工藝復(fù)雜，產(chǎn)品多元化，控制難度大，耦合度高，與人工智能的結(jié)合能夠促使化工企業(yè)跳出傳統(tǒng)制造行業(yè)的范疇，使化工企業(yè)能夠在一定的體系中，完成對(duì)化工原材料、能源或其他形勢(shì)自然資源的利用，真正實(shí)現(xiàn)精細(xì)化生產(chǎn)和運(yùn)營(yíng)。圖表：流程工業(yè)的主要活動(dòng)能源裝置和多產(chǎn)品間歇裝置的設(shè)計(jì)，過(guò)程設(shè)計(jì)能源回收系統(tǒng)過(guò)程控制預(yù)測(cè)模型控制和過(guò)程優(yōu)化過(guò)程操作流程網(wǎng)絡(luò)調(diào)度，數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)，實(shí)時(shí)優(yōu)化支撐工具非線性程序，基于方程和順序模塊的仿真，數(shù)學(xué)方程優(yōu)化資料來(lái)源：

《MachineLearninganIntelligentApproachinProcessIndustries:APerspectiveandOverview》-NadiaKhan，國(guó)海證券研究所請(qǐng)務(wù)必閱讀報(bào)告附注中的風(fēng)險(xiǎn)提示和免責(zé)聲明7人工智能賦能材料研發(fā)與合成?

材料是人類用以制造基本元件、構(gòu)件、機(jī)器以及更復(fù)雜材料產(chǎn)品的物質(zhì)基礎(chǔ)。如今，在5G和物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，材料的研發(fā)與合成也逐漸與人工智能技術(shù)建立起聯(lián)系，藉由人工智能探索其新思路新方法、新技術(shù)。圖表：新材料研發(fā)過(guò)程的主要環(huán)節(jié)圖表：材料研究的

4個(gè)階段:經(jīng)驗(yàn)、理論、計(jì)算模擬和(大)數(shù)據(jù)推動(dòng)四級(jí)范式數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)科學(xué)三級(jí)范式計(jì)算科學(xué)（模擬）1234567二級(jí)范式基于模型的理論科學(xué)一級(jí)范式經(jīng)驗(yàn)科學(xué)性能優(yōu)化系統(tǒng)設(shè)計(jì)集成投入市場(chǎng)發(fā)現(xiàn)開(kāi)發(fā)驗(yàn)證制造預(yù)測(cè)分析聚類;礦業(yè)的關(guān)系;異常檢測(cè)密度泛函理論，分子動(dòng)力學(xué)熱力學(xué)法則實(shí)驗(yàn)資料來(lái)源：《材料基因在鋰電研發(fā)中的應(yīng)用》-曾樂(lè)才，國(guó)海證券研究所資料來(lái)源：《材料信息學(xué)及其在材料研究中的應(yīng)用》-王卓等，國(guó)海證券研究所請(qǐng)務(wù)必閱讀報(bào)告附注中的風(fēng)險(xiǎn)提示和免責(zé)聲明8人工智能指導(dǎo)材料研發(fā)過(guò)程?

人工智能有助于開(kāi)發(fā)高性能材料、識(shí)別關(guān)鍵點(diǎn)并獲得新的科學(xué)規(guī)律，促進(jìn)化學(xué)信息學(xué)的發(fā)展?；瘜W(xué)信息學(xué)可用來(lái)對(duì)反應(yīng)條件進(jìn)行優(yōu)化和篩選催化劑等，這主要是通過(guò)對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，然后使用該預(yù)測(cè)模型實(shí)現(xiàn)對(duì)實(shí)驗(yàn)工作的指導(dǎo)；可用于分子模擬和分子設(shè)計(jì)，并在分子性能預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)上，從所設(shè)計(jì)的分子中篩選出并進(jìn)行合成，以便得到經(jīng)過(guò)性能優(yōu)化的材料。圖表：分子模擬與人工智能平臺(tái)主要流程圖表：人工智能指導(dǎo)并挖掘隱藏要素的工作流程示意圖收集數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型發(fā)布模型利用模型實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證發(fā)現(xiàn)機(jī)理特征排序?qū)嶒?yàn)數(shù)據(jù)集AI模型專家人工智能預(yù)測(cè)性質(zhì)指導(dǎo)實(shí)驗(yàn)?

多算法調(diào)用?

算法的說(shuō)明?

算法的操作文檔?

算法參數(shù)的說(shuō)明??????實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集配方數(shù)據(jù)清洗配方數(shù)據(jù)建模模型驗(yàn)證和預(yù)測(cè)虛擬測(cè)試和篩選配方模型庫(kù)機(jī)器學(xué)習(xí)建模關(guān)鍵因素挖掘?qū)嶒?yàn)科學(xué)家資料來(lái)源：創(chuàng)騰科技官網(wǎng)，國(guó)海證券研究所資料來(lái)源：能源學(xué)人公眾號(hào)，國(guó)海證券研究所請(qǐng)務(wù)必閱讀報(bào)告附注中的風(fēng)險(xiǎn)提示和免責(zé)聲明9人工智能為材料合成提供有效途徑?

新材料的合成往往伴隨大量的數(shù)據(jù)和冗雜的參數(shù)，在材料化學(xué)合成路線中，由于每一個(gè)步驟發(fā)生的變量從幾十到幾千不等，需要考慮到極端龐雜的系統(tǒng)和大量潛在的解決方案的組合。在這些組合中，往往還存在著很多相互競(jìng)爭(zhēng)的參數(shù)（比如時(shí)間、成本、溫度、濕度、純度、毒性等），所以傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)方式非常不適合當(dāng)今形勢(shì)下的新材料的合成和開(kāi)發(fā)。?

采用人工智能進(jìn)行新材料的合成設(shè)計(jì)，漸漸成為新材料合成及設(shè)計(jì)的新選擇，也給深入研究新的化合物合成準(zhǔn)則帶來(lái)了可能。圖表：人工智能在材料合成中的應(yīng)用應(yīng)用領(lǐng)域應(yīng)用場(chǎng)景應(yīng)用剖析將材料數(shù)據(jù)庫(kù)和機(jī)器學(xué)習(xí)有效結(jié)合，則可實(shí)現(xiàn)對(duì)基于材料性能的新材料的快速預(yù)測(cè)和篩選，從而能夠有效發(fā)現(xiàn)大量候選新材料，在縮小目標(biāo)范圍后配以實(shí)驗(yàn)方法和第一性原理計(jì)算方法進(jìn)行驗(yàn)證，則可加快新材料的研發(fā)合成過(guò)程。新材料的研發(fā)合成材料合成利用精選的合成規(guī)則預(yù)測(cè)反應(yīng)路線圖，完成從目標(biāo)產(chǎn)物到可獲取的起始原料間的逆合成分析；進(jìn)行配方虛擬篩選，從多方位優(yōu)化研發(fā)策略、探尋更優(yōu)性能材料，包括高分子、納米材料、非金屬、金屬材料等。材料合成路線的篩選資料來(lái)源：《機(jī)器學(xué)習(xí)在材料信息學(xué)中的應(yīng)用綜述》-牛程程，X-MOL資訊公眾號(hào)，創(chuàng)騰科技官網(wǎng)，國(guó)海證券研究所請(qǐng)務(wù)必閱讀報(bào)告附注中的風(fēng)險(xiǎn)提示和免責(zé)聲明

10計(jì)算機(jī)模擬軟件提升研發(fā)效率?

在化工領(lǐng)域中，應(yīng)用計(jì)算機(jī)模擬軟件，不僅能夠促進(jìn)化工設(shè)計(jì)嚴(yán)謹(jǐn)性和系統(tǒng)操作精準(zhǔn)程度的提升，還有利于科學(xué)合理地進(jìn)行系統(tǒng)流程的計(jì)算與分析，可在一定程度上推動(dòng)化工行業(yè)的發(fā)展進(jìn)步。?

分子模擬作為一個(gè)重要的理論研究手段，可以在微觀分子世界與宏觀可觀測(cè)量之間搭建橋梁，從而為人們?cè)诜肿铀缴侠斫馕镔|(zhì)的結(jié)構(gòu)和動(dòng)力學(xué)性質(zhì)提供工具，其在化學(xué)化工、生物醫(yī)藥、能源、材料等多個(gè)領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。近幾十年來(lái)國(guó)際學(xué)術(shù)界和工業(yè)界已發(fā)展出很多具有特色的分子模擬軟件，但國(guó)內(nèi)一直沒(méi)有成熟的自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)軟件，且現(xiàn)有的分子模擬軟件在實(shí)際應(yīng)用中可靠性和效率都亟待提高，北京大學(xué)/深圳灣實(shí)驗(yàn)室高毅勤研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了SPONGE，不僅是國(guó)內(nèi)首個(gè)開(kāi)源發(fā)布的通用分子模擬軟件框架，更布局以大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能技術(shù)，力求成為在算力時(shí)代引領(lǐng)技術(shù)變革的下一代分子模擬軟件平臺(tái)。圖表：常用的分子模擬軟件軟件類型名稱主要功能MaterialsStudio構(gòu)型優(yōu)化、性質(zhì)預(yù)測(cè)和X射線衍射分析，以及復(fù)雜的動(dòng)力學(xué)模擬和量子力學(xué)計(jì)算通過(guò)量子化學(xué)的半經(jīng)驗(yàn)方法、從頭算方法、密度泛函方法進(jìn)行計(jì)算，進(jìn)行單點(diǎn)能、幾何優(yōu)化、分子軌道分析、蒙特卡羅和分子力學(xué)計(jì)算、預(yù)測(cè)可見(jiàn)-紫外光譜等功能。HyperChemChemOfficeGaussian分為功能不同的幾個(gè)版本，其ChemOfficeUltra版本包含了:ChemDrawUltra(化學(xué)結(jié)構(gòu)繪圖)、Chem3Dultra(分子模型及仿真)和ChemFinderPro(化學(xué)信息搜尋整合系統(tǒng))。分子模擬軟件半經(jīng)驗(yàn)計(jì)算和從頭計(jì)算使用最廣泛的量子化學(xué)軟件。新一代開(kāi)源分子軟件，實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)與分子模擬的高效融合，由北京大學(xué)/深圳灣實(shí)驗(yàn)室高毅勤研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)。SPONGE資料來(lái)源：科學(xué)計(jì)算軟件網(wǎng)，投必得學(xué)術(shù)公眾號(hào)，化學(xué)加公眾號(hào)，北京大學(xué)官網(wǎng)，《計(jì)算機(jī)模擬軟件在化工設(shè)計(jì)中的應(yīng)用》-高源，

《遠(yuǎn)程教學(xué)中

Chemoffice的功能和應(yīng)用研究》-李偉琦，國(guó)海證券研究所請(qǐng)務(wù)必閱讀報(bào)告附注中的風(fēng)險(xiǎn)提示和免責(zé)聲明11合成生物學(xué)在多領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大潛力?

合成生物學(xué)基于生物信息學(xué)、DNA合成技術(shù)、遺傳學(xué)和系統(tǒng)生物學(xué)等學(xué)科，應(yīng)用領(lǐng)域覆蓋醫(yī)療健康、科研、化工、美妝、材料、食品、農(nóng)業(yè)和能源等細(xì)分行業(yè)。與傳統(tǒng)分子和細(xì)胞生物學(xué)區(qū)別，合成生物學(xué)專注于核心生命元件的設(shè)計(jì)、構(gòu)建與優(yōu)化新生物組分，包括酶、“電路”和生物系統(tǒng)，從頭設(shè)計(jì)或編輯現(xiàn)有基因。合成生物學(xué)中最強(qiáng)大的工具之一是DNA合成技術(shù)。據(jù)牛氪研究院，在過(guò)去15年中，基因合成的成本下降了10倍，由此促進(jìn)了合成生物學(xué)產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展。?

目前合成生物學(xué)主要由北美主導(dǎo)，其次是歐洲，亞太是第三大市場(chǎng)。根據(jù)Markets

and

Markets預(yù)測(cè)，2021年全球合成生物學(xué)市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到95億美元，預(yù)計(jì)2026年全球達(dá)到307億美元，中國(guó)合成生物學(xué)2025年預(yù)計(jì)70億美元。近年來(lái)，合成生物學(xué)領(lǐng)域的出版物及投資也在不斷增加。圖表：合成生物學(xué)影響眾多領(lǐng)域圖表：合成生物學(xué)領(lǐng)域的

(a)出版物和(b)投資在不斷增加總投資額（十億美元）法國(guó)中國(guó)英國(guó)日本德國(guó)美國(guó)出版物數(shù)量環(huán)農(nóng)醫(yī)能材總計(jì)境業(yè)藥源料年度合成生物學(xué)資料來(lái)源：

《ArtificialIntelligenceforSyntheticBiology》-MOHAMMEDESLAMI等，國(guó)海證券研究所資料來(lái)源：

《ArtificialIntelligenceforSyntheticBiology》-MOHAMMEDESLAMI等,國(guó)海證券研究所請(qǐng)務(wù)必閱讀報(bào)告附注中的風(fēng)險(xiǎn)提示和免責(zé)聲明

12人工智能在合成生物學(xué)全產(chǎn)業(yè)鏈均有應(yīng)用?

當(dāng)前，合成生物學(xué)領(lǐng)域常見(jiàn)的上下游主要包括上游工具層、中游軟件/硬件層以及下游應(yīng)用層。以AI為主導(dǎo)的從頭設(shè)計(jì)應(yīng)用于合成生物學(xué)，可以有目的地設(shè)計(jì)具有特定功能的標(biāo)準(zhǔn)生物元件，代替部分需要在實(shí)驗(yàn)中獲得有效表達(dá)和測(cè)試的環(huán)節(jié)，跨越下游實(shí)驗(yàn)優(yōu)化的時(shí)間和成本，數(shù)以百萬(wàn)計(jì)的潛在有價(jià)值的蛋白質(zhì)無(wú)法通過(guò)生化方式獲得，現(xiàn)在可以直接通過(guò)設(shè)計(jì)研究，并用于生物醫(yī)學(xué)和化學(xué)、工業(yè)、農(nóng)業(yè)、食品、材料學(xué)、環(huán)境保護(hù)等眾多領(lǐng)域，加速應(yīng)用于合成生物學(xué)的工程化落地。圖表：合成生物學(xué)產(chǎn)業(yè)鏈上下游上游中游下游工具層軟件/硬件層應(yīng)用層DNA元件設(shè)計(jì)軟件高通量、自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)室設(shè)備云端生物代工廠新藥開(kāi)發(fā)、植物天然代謝產(chǎn)物、基因治療、精細(xì)化工品、生物材料、食品/飲料、工業(yè)酶、生物農(nóng)藥技術(shù)、生物基化學(xué)品、微生物藥DNA/RNA合成、DNA測(cè)序、DNA元件庫(kù)、模式生物庫(kù)、工具酶、基因編輯服務(wù)（CRISPR-Cas9）微流控大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)資料來(lái)源：凱萊英Asymchem，國(guó)海證券研究所請(qǐng)務(wù)必閱讀報(bào)告附注中的風(fēng)險(xiǎn)提示和免責(zé)聲明

13人工智能使合成生物學(xué)各環(huán)節(jié)效率大大提升?

當(dāng)前，人工智能已在元件工程、基因線路、代謝工程、基因組工程中廣泛應(yīng)用，將合成生物各個(gè)環(huán)節(jié)的工作效率大大提升，成本明顯降低，成功縮短研發(fā)周期并擴(kuò)大研發(fā)可能。?

以Deep

Mind旗下Alpha

Fold平臺(tái)為代表，目前該平臺(tái)已可預(yù)測(cè)的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)超過(guò)2億，來(lái)自于100萬(wàn)個(gè)物種，基于Alphafold2，科學(xué)家有望設(shè)計(jì)出自然界不存在的具有更高催化效率或是具有未知催化功能的酶，從而開(kāi)發(fā)出更加高效的代謝線路或是合成自然界中目前無(wú)法生物合成的物質(zhì)。圖表：人工智能在合成生物學(xué)不同環(huán)節(jié)中的應(yīng)用環(huán)節(jié)含義應(yīng)用改善生物元件的鑒定和功能注釋效率生物元件是合成生物系統(tǒng)中最簡(jiǎn)單、最基本的單元，其生物學(xué)本質(zhì)是具有特定功能的DNA序列、

加速理性設(shè)計(jì)和定向進(jìn)化優(yōu)化現(xiàn)有元件結(jié)構(gòu)、增強(qiáng)其功能特性元件工程RNA序列、氨基酸序列或蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)域設(shè)計(jì)合成自然界不存在的元件合成基因線路的設(shè)計(jì)和構(gòu)建線路工程是利用元件工程中的各類元件針對(duì)多樣的需求依照電子工程中電路搭建的思維進(jìn)行設(shè)計(jì)及功能優(yōu)化，從而達(dá)到對(duì)生命的重編程線路工程代謝工程確定基因線路可執(zhí)行任務(wù)，并通過(guò)修改參數(shù)以實(shí)現(xiàn)所需的功能促進(jìn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的目標(biāo)生物合成途徑優(yōu)化和微生物產(chǎn)能用重組

DNA技術(shù)有目的地改造中間代謝途徑及網(wǎng)絡(luò)，從而提高菌體生物量或代謝物產(chǎn)量基因組合成基因組編輯基因組是指生物體所有遺傳物質(zhì)的總和，合成生物學(xué)能對(duì)生物體的整個(gè)基因組甚至細(xì)胞進(jìn)行工程改造基因組工程微生物組或群落的設(shè)計(jì)資料來(lái)源：《人工智能在合成生物學(xué)的應(yīng)用》-李敏等，中國(guó)科學(xué)院，國(guó)海證券研究所請(qǐng)務(wù)必閱讀報(bào)告附注中的風(fēng)險(xiǎn)提示和免責(zé)聲明

14人工智能開(kāi)辟合成生物學(xué)發(fā)展的新道路?

21

世紀(jì)以來(lái)，人工智能與合成生物學(xué)交叉研究驅(qū)使元件工程、線路工程、代謝工程、基因組工程等領(lǐng)域取得了一些代表性的進(jìn)展，并使許多具備鮮明領(lǐng)域交叉特色的創(chuàng)新研究手段和理論得以成功運(yùn)用。其中，2005一2017

年為緩慢發(fā)展階段，研究主要集中在線路工程；2018一2021年為相對(duì)高速發(fā)展階段，人工智能在元件工程、線路工程、代謝工程、基因組工程等領(lǐng)域均嶄露頭角。這意味著，人工智能開(kāi)始有效地解決合成生物學(xué)各子領(lǐng)域的技術(shù)難題，開(kāi)辟合成生物學(xué)發(fā)展的新道路。圖表：2005-2021年人工智能應(yīng)用于合成生物學(xué)的代表性進(jìn)展資料來(lái)源：《人工智能在合成生物學(xué)的應(yīng)用》-李敏等，國(guó)海證券研究所請(qǐng)務(wù)必閱讀報(bào)告附注中的風(fēng)險(xiǎn)提示和免責(zé)聲明

15人工智能助力合成生物學(xué)實(shí)驗(yàn)室自動(dòng)化?

實(shí)驗(yàn)室自動(dòng)化是通過(guò)“機(jī)器人換人”、“人工智能替代人類智能”的現(xiàn)代技術(shù)，對(duì)傳統(tǒng)勞動(dòng)密集型實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行技術(shù)革命，實(shí)現(xiàn)無(wú)人化、精準(zhǔn)化和高效化的效果，其技術(shù)特點(diǎn)是自動(dòng)化、智能化和云端化。實(shí)驗(yàn)室自動(dòng)化的應(yīng)用市場(chǎng)包括醫(yī)藥研發(fā)、生物學(xué)、醫(yī)學(xué)檢驗(yàn)、食品藥品安全檢驗(yàn)檢測(cè)、環(huán)境和水質(zhì)監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域，這些領(lǐng)域都是目前全世界各國(guó)關(guān)注的熱點(diǎn)問(wèn)題。?

對(duì)于合成生物學(xué)領(lǐng)域，實(shí)驗(yàn)室自動(dòng)化將會(huì)有助于標(biāo)準(zhǔn)化，有效縮減研發(fā)時(shí)間及試錯(cuò)范圍，提高生產(chǎn)效率，從而降低成本、提高效益。圖表：匯像實(shí)驗(yàn)室超級(jí)大腦資料來(lái)源：匯像，國(guó)海證券研究所請(qǐng)務(wù)必閱讀報(bào)告附注中的風(fēng)險(xiǎn)提示和免責(zé)聲明

16微流控技術(shù)是實(shí)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)室自動(dòng)化的關(guān)鍵?

微流控技術(shù)的快速發(fā)展，已經(jīng)在化學(xué)、醫(yī)藥及生命科學(xué)等領(lǐng)域上造成革命性的沖擊。微流控芯片（mircrofluidic

chip）即生物芯片，也被稱為芯片實(shí)驗(yàn)室。微流控技術(shù)指在微米級(jí)微管中精確操縱微量流體的技術(shù)，能將樣品反應(yīng)、制備、分離、檢測(cè)等生化實(shí)驗(yàn)的基本操作集成到很小的芯片上，具有高靈敏度、高集成、高通量、高效率等多種優(yōu)勢(shì)。?

微流控對(duì)合成生物學(xué)的研發(fā)和應(yīng)用起到了巨大作用。在菌株篩選和定向進(jìn)化過(guò)程中，常規(guī)篩選方法(如搖瓶篩選、孔板篩選等)存在通量較低、費(fèi)時(shí)費(fèi)力等缺點(diǎn)，而微流控平臺(tái)能夠在10微米至100微米范圍內(nèi)的低維通道結(jié)構(gòu)中快速加工處理或控制微小流體，極大地提高了篩選效率，可以實(shí)現(xiàn)高度重復(fù)和高通量的納米顆粒制備和生產(chǎn)。圖表：微流控芯片圖表：用于菌株檢測(cè)篩選的液滴微流控裝置資料來(lái)源：萊塞激光官網(wǎng)資料來(lái)源：《液滴微流控技術(shù)在微生物工程菌株選育中的應(yīng)用進(jìn)展》-涂然請(qǐng)務(wù)必閱讀報(bào)告附注中的風(fēng)險(xiǎn)提示和免責(zé)聲明

17人工智能應(yīng)用于合成生物學(xué)仍存在挑戰(zhàn)?

當(dāng)前合成生物學(xué)研究存在數(shù)據(jù)來(lái)源廣、形式異構(gòu)、高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足等問(wèn)題，這導(dǎo)致小數(shù)據(jù)稀疏監(jiān)督下人工智能模型難以得到有效訓(xùn)練。鑒于生命系統(tǒng)極其復(fù)雜，很難用傳統(tǒng)數(shù)學(xué)模型精確描述，當(dāng)前仍無(wú)法有效預(yù)測(cè)復(fù)雜的基因線路。構(gòu)建工程化平臺(tái)是重要研究手段，但當(dāng)前工程化試錯(cuò)存在標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)缺乏、海量的試錯(cuò)空間、定量的表征手段較少等問(wèn)題，且智能化試錯(cuò)、優(yōu)化、學(xué)習(xí)的理論支撐不足，工程化平臺(tái)仍無(wú)法有效指導(dǎo)合成生物系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與改造。?

解決上述挑戰(zhàn)可助力構(gòu)建基于人工智能完成“設(shè)計(jì)—構(gòu)建—測(cè)試—學(xué)習(xí)”（DBTL）閉環(huán)的“類合成生物學(xué)家”智能體，在數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、實(shí)驗(yàn)自動(dòng)化、預(yù)測(cè)精準(zhǔn)化方面大大降低真實(shí)生物學(xué)實(shí)驗(yàn)的試錯(cuò)空間和成本。圖表：人工智能應(yīng)用于合成生物學(xué)的挑戰(zhàn)圖表：基于人工智能的“類合成生物學(xué)家”概念資料來(lái)源：《人工智能在合成生物學(xué)的應(yīng)用》-李敏等資料來(lái)源：《人工智能在合成生物學(xué)的應(yīng)用》-李敏等請(qǐng)務(wù)必閱讀報(bào)告附注中的風(fēng)險(xiǎn)提示和免責(zé)聲明

18目錄?

AI提升研發(fā)效率?

AI優(yōu)化化工設(shè)計(jì)和建設(shè)?

AI賦能化工生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)?

AI在工業(yè)中具有巨大潛力?

投資建議及關(guān)注標(biāo)的?

行業(yè)評(píng)級(jí)及風(fēng)險(xiǎn)提示請(qǐng)務(wù)必閱讀報(bào)告附注中的風(fēng)險(xiǎn)提示和免責(zé)聲明

19過(guò)程模擬軟件是設(shè)計(jì)研究和生產(chǎn)部門有力的輔助工具?

過(guò)程模擬技術(shù)利用在線動(dòng)態(tài)仿真，將實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程“再現(xiàn)”于計(jì)算機(jī)上，實(shí)施在線操作、動(dòng)態(tài)調(diào)整，優(yōu)化產(chǎn)品結(jié)構(gòu)、裝置的原料組成及操作條件，增產(chǎn)高價(jià)值產(chǎn)品，提升裝置運(yùn)行經(jīng)濟(jì)效益和競(jìng)爭(zhēng)能力，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。過(guò)程模擬技術(shù)源于美國(guó)Kellogg公司成功開(kāi)發(fā)的第一個(gè)流程模擬系統(tǒng)FlexibleFlowsheet，在當(dāng)時(shí)化工業(yè)界影響很大。迄今為止，過(guò)程模擬系統(tǒng)已經(jīng)歷4代發(fā)展，由最初的模擬對(duì)象以輕烴加工為主，逐漸發(fā)展到模擬對(duì)象為氣—液2相過(guò)程、氣—液—固3相過(guò)程，20世紀(jì)90年代模擬將穩(wěn)態(tài)和動(dòng)態(tài)集成在一起，成為設(shè)計(jì)研究和生產(chǎn)部門最強(qiáng)有力的輔助工具。圖表：常用的過(guò)程模擬軟件軟件類型名稱主要功能美國(guó)AspenTech開(kāi)發(fā)，由先進(jìn)控制系統(tǒng)、閉環(huán)實(shí)時(shí)優(yōu)化系統(tǒng)、油品調(diào)合先進(jìn)過(guò)程控制與優(yōu)化系統(tǒng)、在AspenPlus線監(jiān)控系統(tǒng)及智能化的控制器維護(hù)系統(tǒng)等多部分構(gòu)成，各系統(tǒng)相互結(jié)合，能夠有效優(yōu)化生產(chǎn)操作，設(shè)計(jì)和改進(jìn)工廠工藝流程，實(shí)現(xiàn)工廠資產(chǎn)利用最大化。由SIMSCI公司開(kāi)發(fā)，用數(shù)學(xué)模型描述和模擬整個(gè)工藝

、流程及其各單元，將全流程視為一個(gè)整體的SimsciPro/IIChemCAD綜合性計(jì)算過(guò)程，綜合了巨大的化學(xué)組分庫(kù)和熱力學(xué)方法。由Chemstations公司推出的一款極具應(yīng)用和推廣價(jià)值的軟件

,它主要用于化工生產(chǎn)方面的工藝開(kāi)發(fā)、優(yōu)化設(shè)計(jì)和技術(shù)改造。世界著名油氣加工模擬軟件工程公司開(kāi)發(fā)的大型專家系統(tǒng)軟件，分動(dòng)態(tài)和穩(wěn)態(tài)兩大部分。其動(dòng)態(tài)和穩(wěn)態(tài)主要用于油田地面工程建設(shè)設(shè)計(jì)和石油石化煉油工程設(shè)計(jì)計(jì)算分析，其動(dòng)態(tài)部分可用于指揮原油生產(chǎn)和儲(chǔ)運(yùn)系統(tǒng)的運(yùn)行。對(duì)工藝設(shè)備及流程進(jìn)行仿真建模及設(shè)計(jì)優(yōu)化的新一代通用過(guò)程模擬平臺(tái)，起源于英國(guó)帝國(guó)理工大學(xué)，具有世界領(lǐng)先的過(guò)程模擬能力及多項(xiàng)特有的仿真技術(shù)。HYSIS過(guò)程模擬軟件gPROMS由WinSim公司推出的一款化工虛擬仿真軟件,可為各種石化,化工和煉油過(guò)程執(zhí)行完整的熱量和物料平衡計(jì)算。DESIGNII由加拿大VirtualMaterialsGroup公司開(kāi)發(fā)的流程模擬軟件，可以詳細(xì)預(yù)測(cè)工藝裝置和工廠的性能；能VMGSimPROMAX改善產(chǎn)品質(zhì)量，實(shí)現(xiàn)節(jié)省投資，降低操作費(fèi)用，提高效益，安全生產(chǎn)的目標(biāo)。由美國(guó)布萊恩研究與工程公司(BR&E)開(kāi)發(fā)。目前，在世界范圍內(nèi)廣泛的應(yīng)用于天然氣加工處理，石油煉制等石油化工行業(yè)中。ECSS化工之

由青島科技大學(xué)開(kāi)發(fā)，適用于天然氣加工、石油煉制、石油化工等過(guò)程工業(yè)領(lǐng)域，能夠有效實(shí)現(xiàn)新過(guò)星

程設(shè)計(jì)、流程篩選及改造、過(guò)程優(yōu)化、過(guò)程環(huán)境影響評(píng)價(jià)和化工設(shè)備設(shè)計(jì)及核算。資料來(lái)源：軟服之家，超級(jí)石化，數(shù)碼網(wǎng)，國(guó)海證券研究所請(qǐng)務(wù)必閱讀報(bào)告附注中的風(fēng)險(xiǎn)提示和免責(zé)聲明

20管道設(shè)計(jì)軟件有效提高圖紙?jiān)O(shè)計(jì)效率?

三維管道設(shè)計(jì)軟件提供強(qiáng)大的三維工廠管道設(shè)計(jì)功能，可以實(shí)現(xiàn)在工程設(shè)計(jì)時(shí)的最佳流程。能夠輔助用戶在更短的時(shí)間之內(nèi)完成所有的圖紙?jiān)O(shè)計(jì)，可以提高項(xiàng)目設(shè)計(jì)和工程實(shí)施時(shí)的工作效率，三維管道軟件實(shí)現(xiàn)輕量化的直觀利用空間進(jìn)行準(zhǔn)確的分析，并提供專業(yè)高效的解決方案。圖表：常用的三維管道設(shè)計(jì)軟件軟件類型名稱主要功能三維工廠管道設(shè)計(jì)軟件，內(nèi)置了豐富的元件和模型，可處理十分復(fù)雜的工程項(xiàng)目和大量的設(shè)計(jì)分析數(shù)據(jù)，適用于PDMS的三維實(shí)體支吊架程序，是大型、復(fù)雜工廠設(shè)計(jì)項(xiàng)目的首選設(shè)計(jì)軟件系統(tǒng)。PDMS基于AutoCAD平臺(tái)的全面的、智能的三維工廠設(shè)計(jì)系統(tǒng)，全面囊括了管道、鋼結(jié)構(gòu)、設(shè)備、儀表、通風(fēng)橋架等模塊，并且擁有自動(dòng)生成單線圖和材料表等功能。CADWorx面向工廠設(shè)計(jì)的3D系統(tǒng)設(shè)計(jì)軟件，采用MSSQLlite大型關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)，軟件包含了P&ID、Plant3D、CADAutoCADPlant3D等部分，自帶了完整的以歐洲標(biāo)準(zhǔn)、美洲標(biāo)準(zhǔn)和中國(guó)國(guó)標(biāo)開(kāi)發(fā)的三維元件庫(kù)，同時(shí)還可以根據(jù)項(xiàng)目需要自行添加規(guī)格表。工廠設(shè)計(jì)系統(tǒng)，可以與管道規(guī)格結(jié)合，將管道列表、設(shè)備列表、閥門列表及儀表清單上所有的鏈接和數(shù)據(jù)錄入SolidPlantTagManager中，可以根據(jù)鏈接名稱快速找到任一設(shè)備、閥門、工具或者管道。SoildPlantPdmax可為用戶提供三維結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、設(shè)備布置、配管設(shè)計(jì)、平斷面圖、軸測(cè)圖、數(shù)據(jù)匹配檢查、碰撞檢查、自動(dòng)統(tǒng)計(jì)材料、導(dǎo)出應(yīng)力分析文件等功能，并能完全兼容PDMS系統(tǒng)數(shù)據(jù)。三維管道設(shè)計(jì)軟件主要用于化工管道設(shè)計(jì)和管道應(yīng)力分析，可以與AutoPLANT、PlantSpace、IntergraphPDS和

AvevaBentleyAutoPIPEPDMS集成，允許創(chuàng)建、修改和檢查管道與結(jié)構(gòu)模型及其結(jié)果，同時(shí)提供了靜態(tài)和動(dòng)態(tài)條件下的先進(jìn)的線性和非線性分析功能?；贏utodeskRevit技術(shù)平臺(tái)面向管道工程設(shè)計(jì)的三維軟件，通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng)建模和設(shè)計(jì)來(lái)優(yōu)化管道設(shè)計(jì)，可以最大限度地減少管道系統(tǒng)設(shè)計(jì)中管道之間、管道與結(jié)構(gòu)構(gòu)件之間的碰撞。Revit三維可視化實(shí)體模擬軟件，使用的是ACIS三維建模內(nèi)核，軟件包含概念設(shè)計(jì)、詳細(xì)設(shè)計(jì)、可視化、仿真、數(shù)據(jù)互操作等方面的功能。在三維布管管路時(shí)，能有效簡(jiǎn)化布線系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，包括復(fù)雜的管材、管道、電纜和電線束走向。INVENTOR以數(shù)據(jù)庫(kù)為核心，集工藝、結(jié)構(gòu)、電氣為一體的大型工廠三維模型設(shè)計(jì)系統(tǒng)，主要功能為設(shè)備、管道模型，土建結(jié)構(gòu)模型，電纜橋架模型等。PlantDesignSystem資料來(lái)源：軟服之家，國(guó)海證券研究所請(qǐng)務(wù)必閱讀報(bào)告附注中的風(fēng)險(xiǎn)提示和免責(zé)聲明

21CFD軟件是過(guò)程裝置優(yōu)化和放大定量設(shè)計(jì)的有力工具?

CFD是計(jì)算流體力學(xué)的簡(jiǎn)稱，是流體力學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)相互融合的一門新興交叉學(xué)科，它從計(jì)算方法出發(fā)，利用計(jì)算機(jī)快速的計(jì)算能力得到流體控制方程的近似解。CFD軟件通常指商業(yè)化的CFD程序，具有良好的人機(jī)交互界面，能夠使使用者無(wú)需精通CFD相關(guān)理論就能夠解決實(shí)際問(wèn)題。計(jì)算流體力學(xué)和相關(guān)的計(jì)算傳熱學(xué)，計(jì)算燃燒學(xué)的原理是用數(shù)值方法求解非線性聯(lián)立的質(zhì)量、能量、組分、動(dòng)量和自定義的標(biāo)量的微分方程組，求解結(jié)果能預(yù)測(cè)流動(dòng)、傳熱、傳質(zhì)、燃燒等過(guò)程的細(xì)節(jié)，并成為過(guò)程裝置優(yōu)化和放大定量設(shè)計(jì)的有力工具。圖表：常用的流體仿真軟件軟件類型名稱主要功能內(nèi)置豐富的模型流、湍流、熱傳導(dǎo)和工業(yè)應(yīng)用相互作用所需的物理建模功能，應(yīng)用范圍涵蓋機(jī)翼氣流、爐內(nèi)燃燒、泡罩塔、石油平臺(tái)、血流、半導(dǎo)體制造、無(wú)塵室設(shè)計(jì)和污水處理廠。ANSYSFluent能夠模擬仿真不同工程領(lǐng)域的設(shè)備、工藝和流程，提供了模擬單個(gè)物理場(chǎng)，以及耦合多個(gè)物理場(chǎng)的功能和工具。COMSOLMultiphysicsOpenFOAM對(duì)連續(xù)介質(zhì)力學(xué)問(wèn)題進(jìn)行數(shù)值計(jì)算的軟件?？蛇M(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理、后處理和自定義求解器，常用于計(jì)算流體力學(xué)領(lǐng)域。流體仿真軟件西門子工業(yè)軟件推出的新一代通用CFD仿真軟件，采用了連續(xù)介質(zhì)力學(xué)數(shù)值技術(shù)，不僅可進(jìn)行流體分析，還可進(jìn)行結(jié)構(gòu)等其它物理場(chǎng)的分析。Star-CCM+由美國(guó)CFDRC公司開(kāi)發(fā)的最先進(jìn)的CFD及多物理場(chǎng)軟件，能夠模擬流體、熱、化學(xué)、生物學(xué)、電學(xué)、力學(xué)現(xiàn)象。CFD-ACE+上海積鼎信息科技有限公司自主開(kāi)發(fā)的通用計(jì)算流體仿真軟件，可以模擬單相和多相/多組分流動(dòng)，可以模擬復(fù)雜流體（包含非牛頓流體、水合物），可用于水利水務(wù)、環(huán)境市政、石油&天然氣、化工&過(guò)程工藝、汽車等流體仿真分析。VirtualFlow資料來(lái)源：軟服之家，阿里云，COMSOL官網(wǎng)，上海積鼎信息科技有限公司官網(wǎng)，國(guó)海證券研究所請(qǐng)務(wù)必閱讀報(bào)告附注中的風(fēng)險(xiǎn)提示和免責(zé)聲明

22工程設(shè)計(jì)軟件助力卓越運(yùn)營(yíng)和智能制造?

信息化時(shí)代，化工產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化也是提高生產(chǎn)效率的必經(jīng)之路，與此同時(shí)實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)的信息化和自動(dòng)化，利用先進(jìn)的化工軟件輔助化工產(chǎn)業(yè)完成數(shù)字化轉(zhuǎn)型是領(lǐng)銜化工企業(yè)采用的核心創(chuàng)新之一。?

提高化工行業(yè)從設(shè)計(jì)到運(yùn)營(yíng)的效率水平，推動(dòng)實(shí)現(xiàn)可持續(xù)性和績(jī)效，是發(fā)展新型化工產(chǎn)業(yè)的明智之舉。一體化工程設(shè)計(jì)軟件在整個(gè)價(jià)值鏈中實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，推動(dòng)卓越運(yùn)營(yíng)和智能制造。圖表：一體化工程設(shè)計(jì)的特點(diǎn)圖表：一體化工程設(shè)計(jì)軟件優(yōu)勢(shì)特點(diǎn)說(shuō)明實(shí)現(xiàn)可持續(xù)制造使用以數(shù)據(jù)為中心的單一環(huán)境，將工藝工程和資產(chǎn)工程的生命周期統(tǒng)一起來(lái)實(shí)現(xiàn)跨項(xiàng)目專業(yè)和項(xiàng)目設(shè)計(jì)周期各階段的數(shù)據(jù)透明。單一平臺(tái)從一個(gè)以數(shù)據(jù)為中心而執(zhí)行的概念性、FEED和詳細(xì)的工優(yōu)勢(shì)提高制造精確度和敏捷性提高資產(chǎn)可靠性并降低成本集成工程和設(shè)計(jì)程設(shè)計(jì)，以支持團(tuán)隊(duì)和外部供應(yīng)商之間的協(xié)作。用實(shí)時(shí)項(xiàng)目數(shù)據(jù)創(chuàng)建一個(gè)數(shù)字?jǐn)伾?，以最小的交接?fù)擔(dān)在所有項(xiàng)目合作伙伴之間提供工程可視性。數(shù)字孿生的數(shù)據(jù)建模云實(shí)施隨時(shí)隨地安全工作，提高生產(chǎn)效率，為員工賦能，根據(jù)項(xiàng)目需求快速擴(kuò)展。資料來(lái)源：AVEVA官網(wǎng)，國(guó)海證券研究所資料來(lái)源：

AVEVA劍維軟件，國(guó)海證券研究所請(qǐng)務(wù)必閱讀報(bào)告附注中的風(fēng)險(xiǎn)提示和免責(zé)聲明

23人工智能打造數(shù)字化孿生工廠?

隨著物理實(shí)體智慧工廠產(chǎn)生的數(shù)據(jù)流變量集和控制流變量集等信息日益增多，在工程實(shí)踐中，物理實(shí)體智慧工廠日益凸顯出環(huán)境變量動(dòng)態(tài)變化實(shí)時(shí)感知失效、多維因素約束下設(shè)備互聯(lián)與數(shù)字集成失衡和較長(zhǎng)周期內(nèi)自主預(yù)測(cè)機(jī)制缺失等若干缺陷，無(wú)法構(gòu)建基于全景數(shù)據(jù)建模與深度關(guān)聯(lián)模型的全要素、全流程、全感知的組織結(jié)構(gòu)和運(yùn)行邏輯。?

數(shù)字化工廠中，將利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)設(shè)備、人、系統(tǒng)之間的互聯(lián)互通，消除“信息孤島”的存在，讓工廠的每一臺(tái)設(shè)備都以最佳狀態(tài)運(yùn)行，同時(shí)減少人力成本的投入，生產(chǎn)出最好的產(chǎn)品。圖表：基于數(shù)字孿生的虛擬工廠業(yè)務(wù)協(xié)同模型體系架構(gòu)資料來(lái)源：《基于工業(yè)數(shù)字孿生仿真建模的虛擬工廠業(yè)務(wù)協(xié)同模型研究》-姚培福等請(qǐng)務(wù)必閱讀報(bào)告附注中的風(fēng)險(xiǎn)提示和免責(zé)聲明

24數(shù)字化交付是構(gòu)建數(shù)字化工廠的一個(gè)重要環(huán)節(jié)?

數(shù)字化交付是構(gòu)建數(shù)字化工廠的一個(gè)重要環(huán)節(jié)，數(shù)字化工廠與數(shù)字化交付已成為現(xiàn)代工程設(shè)計(jì)領(lǐng)域之中的熱門話題，眾多的工程企業(yè)尤其是設(shè)計(jì)院，正在謀求以數(shù)字化工廠與數(shù)字化交付為突破從而實(shí)現(xiàn)新時(shí)代下企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。?

數(shù)字化交付通過(guò)建立數(shù)字化工廠平臺(tái)以及未來(lái)建設(shè)智能化工廠的基礎(chǔ)，再將設(shè)備運(yùn)行過(guò)程中的過(guò)程控制與工藝參數(shù)進(jìn)行集成，最終通過(guò)3D仿真技術(shù)實(shí)現(xiàn)與實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程一致的工藝模型，借助數(shù)字化交付平臺(tái)，可以實(shí)現(xiàn)在線上對(duì)閥門儀表等參數(shù)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，通過(guò)仿真模型進(jìn)行自動(dòng)化精準(zhǔn)控制，并且模型可以不斷根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行優(yōu)化，大大減少人為操作帶來(lái)的失誤。圖表：數(shù)字化交付的原理圖表：數(shù)字化交付的數(shù)據(jù)分類資料來(lái)源：《數(shù)字化工廠與數(shù)字化交付的技術(shù)探討》-張鶴等資料來(lái)源：《石油和化工行業(yè)智能工廠建設(shè)的思考》-榮彥棟等請(qǐng)務(wù)必閱讀報(bào)告附注中的風(fēng)險(xiǎn)提示和免責(zé)聲明

25數(shù)字化交付能夠減少信息偏差?

以AVEVA系列軟件為例，數(shù)字化交付的過(guò)程為通過(guò)PDMS(PlantDesignManagementSystem)與

Diagram軟件進(jìn)行三維虛擬化工廠與管道儀表流程圖

(Process&InstrumentationDrawing)的創(chuàng)建，然后將各裝置設(shè)備的信息嵌入到模型中，將設(shè)備生產(chǎn)、安裝、維護(hù)過(guò)程中的綜合信息系統(tǒng)集成，最后通過(guò)旗下的Net平臺(tái)實(shí)現(xiàn)工廠信息的綜合展示，大大減少信息傳遞過(guò)程中帶來(lái)的信息偏差與效率的降低。?

目前，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)日新月異，通過(guò)技術(shù)合作，不僅可以實(shí)現(xiàn)工廠虛擬現(xiàn)實(shí)參觀、沉浸式培訓(xùn)演習(xí)與應(yīng)急演練，還可以通過(guò)更強(qiáng)大的信息管理系統(tǒng)整合企業(yè)的所有生產(chǎn)管理信息，滿足公司各級(jí)管理人員需要，更好的協(xié)助對(duì)公司的掌控與管理，實(shí)現(xiàn)企業(yè)向數(shù)字化與智能化的邁進(jìn)。圖表：AVEVA系列軟件主要模板及功能圖表：基于數(shù)字化交付的優(yōu)勢(shì)主要模塊功能優(yōu)勢(shì)解釋包括設(shè)備、結(jié)構(gòu)、建筑、管道、暖通、橋架等建立化工廠所需的所有模塊PDMS模塊具有嚴(yán)格的數(shù)據(jù)審核機(jī)制，實(shí)現(xiàn)了二維與三維模型間的一致性與數(shù)據(jù)的完整性，具有完整的文檔編碼系統(tǒng)，可以快速對(duì)文檔進(jìn)行分類管理與查詢。準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)集成高度的可配置性Instrumentation與Electrical模塊用

于

儀表、電氣與控制工程設(shè)計(jì)的系統(tǒng)儀表流程圖的繪制Diagram模塊Engineering模塊Net模塊可自定義的元件庫(kù)；化工設(shè)計(jì)單位可以根據(jù)公司的審核要求對(duì)致性/碰撞檢查規(guī)則進(jìn)行定制；自動(dòng)生成的報(bào)表所包含的內(nèi)容與格式均支持用戶自定義。二維工藝流程圖與三維模型之間的一個(gè)橋梁各專業(yè)人員對(duì)自己的數(shù)據(jù)擁有修改權(quán)限及更加明確完善的管理架構(gòu)

責(zé)任的劃分，對(duì)用戶操作進(jìn)行記錄，形成訪問(wèn)日志，實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)過(guò)程的留痕?；贗E瀏覽器實(shí)現(xiàn)對(duì)項(xiàng)目建設(shè)期間與后期維護(hù)的各種數(shù)據(jù)資料進(jìn)行收集分類與整理審批工作資料來(lái)源：《AVEVA系列軟件在化工廠的數(shù)字化交付中的應(yīng)用》-郭春帥，國(guó)海證券

資料來(lái)源：《AVEVA系列軟件在化工廠的數(shù)字化交付中的應(yīng)用》-郭春帥，國(guó)海證研究所

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26目錄?

AI提升研發(fā)效率?

AI優(yōu)化化工設(shè)計(jì)和建設(shè)?

AI賦能化工生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)?

AI在工業(yè)中具有巨大潛力?

投資建議及關(guān)注標(biāo)的?

行業(yè)評(píng)級(jí)及風(fēng)險(xiǎn)提示請(qǐng)務(wù)必閱讀報(bào)告附注中的風(fēng)險(xiǎn)提示和免責(zé)聲明

27AI助力化工生產(chǎn)提質(zhì)增效?

典型的智能工廠最底層為感知層，通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集；第二層為數(shù)據(jù)處理層，將底層采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行加工、存儲(chǔ)、轉(zhuǎn)換；第三層為應(yīng)用層，包括工藝管理系統(tǒng)、設(shè)備管理系統(tǒng)、人員管理系統(tǒng)等；頂層為企業(yè)運(yùn)營(yíng)相關(guān)系統(tǒng)，針對(duì)企業(yè)運(yùn)營(yíng)、供應(yīng)鏈、人力資源等進(jìn)行宏觀調(diào)配。?

人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)大數(shù)據(jù)是實(shí)現(xiàn)智能制造的使能技術(shù)、工具和手段。運(yùn)用人工智能、大數(shù)據(jù)、

云計(jì)算這些新的智能化技術(shù)，可以幫助制造企業(yè)在替換一些低認(rèn)知密集型勞動(dòng)的同時(shí)，也能為生產(chǎn)過(guò)程中的質(zhì)量穩(wěn)定性控制和生產(chǎn)效能的優(yōu)化帶來(lái)提升。圖表：用友智能工廠應(yīng)用架構(gòu)資料來(lái)源：上海坤迪官網(wǎng)請(qǐng)務(wù)必閱讀報(bào)告附注中的風(fēng)險(xiǎn)提示和免責(zé)聲明

28人工智能解決方案優(yōu)化化工生產(chǎn)過(guò)程?

化工行業(yè)，特別是精細(xì)化工領(lǐng)域，有著生產(chǎn)過(guò)程復(fù)雜、對(duì)象特性多變、間歇或半連續(xù)生產(chǎn)過(guò)程多，介質(zhì)腐蝕性強(qiáng)，易燃易爆及污染環(huán)境等特點(diǎn)，使得化工過(guò)程的檢測(cè)控制面臨影響因素多、變化范圍大等問(wèn)題。從煉油和石化產(chǎn)品到高性能化學(xué)品、纖維、鋼鐵、制藥、食品和水，過(guò)程工業(yè)中的控制跨越廣泛的領(lǐng)域，所有這些都涉及化學(xué)反應(yīng)需要極高的可靠性。?

隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，化工過(guò)程控制技術(shù)的軟硬件支撐手段有了重大改觀，推動(dòng)了化工過(guò)程控制技術(shù)的迅速發(fā)展。圖表：化工品控穩(wěn)定性提升解決方案圖表：輪胎智能檢測(cè)解決方案資料來(lái)源：阿里云官網(wǎng)資料來(lái)源：阿里云官網(wǎng)請(qǐng)務(wù)必閱讀報(bào)告附注中的風(fēng)險(xiǎn)提示和免責(zé)聲明

29人工智能提供動(dòng)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷解決方案?

以中控技術(shù)supMMS動(dòng)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷解決方案為例，以此建立的設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)診斷管理平臺(tái)能給設(shè)備管理帶來(lái)全新的機(jī)組管理模式，提供基于多種專業(yè)化分析圖譜和監(jiān)測(cè)診斷報(bào)警手段，并可以為今后拓展廣域網(wǎng)監(jiān)測(cè)、遠(yuǎn)程專家診斷服務(wù)、遠(yuǎn)程維護(hù)和遠(yuǎn)程升級(jí)服務(wù)等打下技術(shù)基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)設(shè)備遠(yuǎn)程狀態(tài)監(jiān)測(cè)診斷聯(lián)網(wǎng)，成為備品備件物聯(lián)網(wǎng)智能管理和低成本高效率維修的組成部分，滿足機(jī)組全方位設(shè)備完整性信息管理系統(tǒng)的要求。圖表：機(jī)泵檢測(cè)診斷整體解決方案圖表：診斷外包服務(wù)模式與流程實(shí)例資料來(lái)源：《關(guān)鍵動(dòng)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)&故障診斷系統(tǒng)整體解決方案》-中控技術(shù)資料來(lái)源：《關(guān)鍵動(dòng)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)&故障診斷系統(tǒng)整體解決方案》-中控技術(shù)請(qǐng)務(wù)必閱讀報(bào)告附注中的風(fēng)險(xiǎn)提示和免責(zé)聲明

30人工智能推動(dòng)化工企業(yè)走向智能制造?

通過(guò)人工智能與制造業(yè)的融合發(fā)展，提升制造業(yè)數(shù)字化與智能化發(fā)展水平，可以進(jìn)一步加速“制造”向“智造”的轉(zhuǎn)變。工業(yè)和信息化部2022年度智能制造示范工廠揭榜單位和優(yōu)秀場(chǎng)景名單中，有包括巨化股份、金宏氣體、玲瓏輪胎、賽輪輪胎、森麒麟等化工企業(yè)。圖表：2022年度智能制造示范工廠揭榜單位名單（節(jié)選）企業(yè)揭榜任務(wù)名稱典型場(chǎng)景名稱1.精準(zhǔn)配送:2.供應(yīng)鏈全流程一體化:3.生產(chǎn)計(jì)劃優(yōu)化;4.設(shè)備運(yùn)行優(yōu)化;5.安全風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與應(yīng)急處置;6.能耗數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)7.銷售驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)優(yōu)化:8.質(zhì)量精準(zhǔn)追潮。金宏氣體股份有限公司

高純工業(yè)氣體智能制造示范工廠1.先進(jìn)過(guò)程控制;2.人員智能定位系統(tǒng);3.精準(zhǔn)配送:4.廢棄物處置與再利用:5.數(shù)巨化集團(tuán)有限公司含氟新材料智能制造示范工廠

字基礎(chǔ)設(shè)施集成;6.采購(gòu)策略優(yōu)化;7.數(shù)字化交付和運(yùn)維管理;8.工業(yè)智慧大腦應(yīng)用實(shí)踐。山東玲瓏輪胎股份有限公司1.數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品設(shè)計(jì)優(yōu)化;2車間智能排產(chǎn);3.質(zhì)量精準(zhǔn)追潮;4.智能倉(cāng)儲(chǔ);5.工藝高端輪胎智能制造示范工廠橡膠輪胎智能制造示范工廠航空輪胎智能制造示范工廠數(shù)字化設(shè)計(jì)6.能耗數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè);7.在線運(yùn)行監(jiān)測(cè);8.智能協(xié)同作業(yè)。1.產(chǎn)品數(shù)字化研發(fā)與設(shè)計(jì);2.車間智能排產(chǎn);3.工藝動(dòng)態(tài)優(yōu)化;4.智能在線檢測(cè);5.設(shè)備運(yùn)行優(yōu)化:6.數(shù)字亭生工廠建設(shè);7.網(wǎng)絡(luò)協(xié)同制造;8.數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施集成。賽輪集團(tuán)股份有限公司青島森麒麟輪胎股份有限公司1.智能在線檢測(cè):2精準(zhǔn)配送3.產(chǎn)品數(shù)字化研發(fā)與設(shè)計(jì);4.車間智能排產(chǎn);5.工藝動(dòng)態(tài)優(yōu)化:6.銷售驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)優(yōu)化;7.大規(guī)模個(gè)性化定制;8.能效平衡與優(yōu)化。資料來(lái)源：工信微報(bào)公眾號(hào)，國(guó)海證券研究所請(qǐng)務(wù)必閱讀報(bào)告附注中的風(fēng)險(xiǎn)提示和免責(zé)聲明

31目錄?

AI提升研發(fā)效率?

AI優(yōu)化化工設(shè)計(jì)和建設(shè)?

AI賦能化工生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)?

AI在工業(yè)中具有巨大潛力?

投資建議及關(guān)注標(biāo)的?

行業(yè)評(píng)級(jí)及風(fēng)險(xiǎn)提示請(qǐng)務(wù)必閱讀報(bào)告附注中的風(fēng)險(xiǎn)提示和免責(zé)聲明

32人工智能在工業(yè)中顯示出巨大潛力?

人工智能在工業(yè)中顯示出巨大的潛力。其核心為機(jī)器學(xué)習(xí)，主要包括以下步驟：數(shù)據(jù)的收集和說(shuō)明，數(shù)據(jù)整理和分析，建立模型及優(yōu)化模型。?

人工智能與工業(yè)數(shù)據(jù)的結(jié)合有助于有效獲得不同變量之間的關(guān)系，并預(yù)測(cè)及優(yōu)化特定參數(shù)。在工業(yè)中，已應(yīng)用于精餾塔、反應(yīng)器、鍋爐、控制器、冷水機(jī)組、壓縮機(jī)、泵、管道等各種工藝設(shè)備的校正、工藝參數(shù)預(yù)測(cè)、故障診斷與優(yōu)化；在紡織，水處理，化肥，核電站和油氣等領(lǐng)域均有應(yīng)用。圖表：機(jī)器學(xué)習(xí)的步驟機(jī)器學(xué)習(xí)步驟最優(yōu)化模型優(yōu)化建立模型學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)整理和分析探索/轉(zhuǎn)換或標(biāo)記收集/移動(dòng)或儲(chǔ)存數(shù)據(jù)收集和存儲(chǔ)資料來(lái)源：《MachineLearninganIntelligentApproachinProcessIndustries:APerspectiveandOverview》-NadiaKhan,國(guó)海證券研究所請(qǐng)務(wù)必閱讀報(bào)告附注中的風(fēng)險(xiǎn)提示和免責(zé)聲明

33人工智能在污水處理中的應(yīng)用?

人工智能技術(shù)在污水處理領(lǐng)域主要用于過(guò)程控制、建模及故障診斷等幾個(gè)方面。污水處理系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型用來(lái)模擬各類微生物

、有機(jī)物在處理過(guò)程中的動(dòng)態(tài)特性，有助于新建系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和優(yōu)化運(yùn)行管理，也有助于對(duì)現(xiàn)有生化處理系統(tǒng)功能的擴(kuò)展，并且可供操作人員使用的故障診斷專家系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)低成本、高效率。圖表：橫流超濾過(guò)程的建模與優(yōu)化圖表：人工智能在污水處理應(yīng)用的相關(guān)研究算法/方法目的獲取的數(shù)據(jù)集送至神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和支持向量機(jī)模型藍(lán)水足跡評(píng)估數(shù)據(jù)集利用神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)獲得數(shù)據(jù)集的最優(yōu)值多層感知機(jī)與后向傳播算

建立模擬水動(dòng)力學(xué)空化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以促進(jìn)水中沼氣法

的產(chǎn)生和有機(jī)污染物的分解消化運(yùn)用遺傳算法求最優(yōu)解神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)解反向傳播法分析了聚合氯化鋁混凝過(guò)程中溶解性有機(jī)物的去除利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究氧化石墨烯/殼聚糖-

PVA聚合物對(duì)剛果紅染料的吸附反向傳播法分位數(shù)回歸法訓(xùn)練，測(cè)試和驗(yàn)證對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練、測(cè)試和驗(yàn)證研究預(yù)測(cè)控制和超前分析在污水處理廠綜合驗(yàn)證裝置中的應(yīng)用最近鄰法/隨機(jī)森林法設(shè)計(jì)軟測(cè)量系統(tǒng)，提高污水處理的控制效果資料來(lái)源：《MachineLearninganIntelligentApproachinProcessIndustries:APerspectiveandOverview》-NadiaKhan，國(guó)海證券研究所資料來(lái)源：《MachineLearninganIntelligentApproachinProcessIndustries:APerspectiveandOverview》-NadiaKhan，國(guó)海證券研究所請(qǐng)務(wù)必閱讀報(bào)告附注中的風(fēng)險(xiǎn)提示和免責(zé)聲明

34人工智能在化肥行業(yè)中的應(yīng)用?

現(xiàn)代人工智能解決方案不僅可以檢測(cè)出需要多少肥料，有效減少浪費(fèi)，還能夠輔助施肥過(guò)程。人工智能機(jī)器人和無(wú)人機(jī)可以檢查作物和土壤狀況，評(píng)估作物健康狀況，并就何時(shí)澆水、施肥和收割提供指導(dǎo)，這可以幫助農(nóng)民節(jié)省時(shí)間，降低成本，并改善種植和收割方面的決策。圖表：羅勒植物數(shù)據(jù)收集與分析示意圖圖表：人工智能在化肥行業(yè)應(yīng)用的相關(guān)研究樣本算法/方法目的利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)不同氮濃度下生長(zhǎng)的羅勒進(jìn)行區(qū)分LM算法CIT模型利用CIT技術(shù)，評(píng)價(jià)氮肥對(duì)N

O排放的影響，確定土2泵壤氣候?qū)γ咳諟p少N

O排放量的影響2碳濾器邏輯回歸、支持向量機(jī)、隨機(jī)森林、K近鄰模型等排氣口預(yù)測(cè)玉米產(chǎn)量研究控釋尿素對(duì)水稻產(chǎn)量、氮素?fù)p失和溫室氣體排放的影響隨機(jī)森林模型隨機(jī)森林、K近鄰,、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳編程模型預(yù)測(cè)塊莖作物高產(chǎn)對(duì)氮、磷、鉀的需求量陣列傳感器數(shù)據(jù)采集電腦端資料來(lái)源：《MachineLearninganIntelligentApproachinProcessIndustries:APerspectiveandOverview》-NadiaKhan，國(guó)海證券研究所資料來(lái)源：《MachineLearninganIntelligentApproachinProcessIndustries:APerspectiveandOverview》-NadiaKhan，國(guó)海證券研究所請(qǐng)務(wù)必閱讀報(bào)告附注中的風(fēng)險(xiǎn)提示和免責(zé)聲明

35人工智能技術(shù)為油氣領(lǐng)域創(chuàng)新發(fā)展注入新動(dòng)能?

油氣行業(yè)對(duì)于數(shù)字技術(shù)的需要緊迫而持久，一方面，油氣開(kāi)發(fā)難度日益增加，持續(xù)穩(wěn)產(chǎn)形勢(shì)嚴(yán)峻，新老油田都面臨著生產(chǎn)成本升高與效益降低的巨大壓力；另一方面，各層級(jí)對(duì)企業(yè)公的安全生產(chǎn)、環(huán)境保護(hù)責(zé)任要求越來(lái)越嚴(yán)格。傳統(tǒng)油氣勘探與開(kāi)發(fā)研究技術(shù)如儲(chǔ)層預(yù)測(cè)、油層識(shí)別、注采分析優(yōu)化等，需要人工花費(fèi)大量時(shí)間整理分析數(shù)據(jù)，效率低、問(wèn)題多，而未來(lái)通過(guò)“油氣智能大腦”，可以對(duì)輸入的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)分析推理，直接給出開(kāi)采方案。圖表：人工智能在油氣領(lǐng)域應(yīng)用的相關(guān)研究圖表：工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)解決方案總體架構(gòu)設(shè)計(jì)算法/方法目的混合和語(yǔ)言模型控制精餾塔頂部和底部產(chǎn)品的成分對(duì)精餾塔的多個(gè)故障進(jìn)行識(shí)別預(yù)測(cè)鉆孔后巖石的力學(xué)行為多核學(xué)習(xí)支持向量機(jī)模型優(yōu)化的多層感知器模型和多層感知器-粒子群算法采用模糊推理系統(tǒng)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，開(kāi)發(fā)出用于煉化塔的控制器混合和語(yǔ)言模型三維冠層輻射傳輸模型、語(yǔ)言模型、序列最小優(yōu)化算法建立油氣管道失效評(píng)估預(yù)測(cè)模型用于檢測(cè)精餾塔中的塔板擾動(dòng)非線性自回歸網(wǎng)絡(luò)模型資料來(lái)源：《MachineLearninganIntelligentApproachinProcessIndustries:APerspectiveandOverview》-NadiaKhan，國(guó)海證券研究所資料來(lái)源：《油氣行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究與實(shí)踐》-楊劍鋒等請(qǐng)務(wù)必閱讀報(bào)告附注中的風(fēng)險(xiǎn)提示和免責(zé)聲明

36人工智能技術(shù)在核工業(yè)中大有用武之地?

當(dāng)前，以“數(shù)字礦山、智能制造、數(shù)字（智能）核電、智慧經(jīng)營(yíng)”為主線的行業(yè)科技發(fā)展路徑已清晰顯現(xiàn)。這將在未來(lái)幾年拉動(dòng)核能行業(yè)全產(chǎn)業(yè)鏈上建設(shè)并逐步實(shí)現(xiàn)鈾礦勘察開(kāi)采的全數(shù)字化、可視化平臺(tái)；核燃料智能生產(chǎn)與元件智能制造平臺(tái)；核電設(shè)計(jì)與建造一體化、數(shù)字化、全壽期平臺(tái)；從集團(tuán)到各級(jí)單位應(yīng)用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)的智慧經(jīng)營(yíng)平臺(tái)。在多個(gè)平臺(tái)建設(shè)需求牽引下，新型人工智能技術(shù)將大有用武之地，大顯身手。圖表：人工智能在核工業(yè)應(yīng)用的相關(guān)研究圖表：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在我國(guó)核領(lǐng)域中的應(yīng)用壓水堆堆芯關(guān)鍵參數(shù)預(yù)測(cè)算法/方法目的反應(yīng)堆運(yùn)行狀態(tài)預(yù)測(cè)反應(yīng)堆故障診斷快堆熱工參數(shù)預(yù)測(cè)反應(yīng)堆堆芯功率場(chǎng)的預(yù)測(cè)反應(yīng)堆堆芯換料方案設(shè)計(jì)反應(yīng)堆屏蔽設(shè)計(jì)隨機(jī)森林模型支持向量機(jī)和邏輯回歸模型深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型反向傳播法識(shí)別核數(shù)據(jù)中有問(wèn)題的子集開(kāi)發(fā)核基礎(chǔ)設(shè)施預(yù)測(cè)性維護(hù)算法計(jì)算高溫氣冷反應(yīng)堆的截面檢測(cè)核電站運(yùn)行異常反應(yīng)堆優(yōu)化設(shè)計(jì)核素識(shí)別核醫(yī)學(xué)圖像診斷支持向量機(jī)模型反向傳播法建立近似元模型來(lái)估計(jì)火災(zāi)危險(xiǎn)狀況預(yù)測(cè)核電站變壓器的使用壽命核電機(jī)器人數(shù)字礦山資料來(lái)源：《MachineLearninganIntelligentApproachinProcessIndustries:APerspectiveandOverview》-NadiaKhan，國(guó)海證券研究所資料來(lái)源：《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在我國(guó)核領(lǐng)域中的應(yīng)用綜述》-楊紅義等，國(guó)海證券研究所請(qǐng)務(wù)必閱讀報(bào)告附注中的風(fēng)險(xiǎn)提示和免責(zé)聲明

37人工智能引領(lǐng)紡織行業(yè)創(chuàng)新發(fā)展?

將人工智能技術(shù)與紡織各領(lǐng)域相結(jié)合，利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，使用深度學(xué)習(xí)算法搭建定制化和個(gè)性化以圖搜圖引擎；基于機(jī)器視覺(jué)開(kāi)發(fā)經(jīng)編針織物疵點(diǎn)在線檢測(cè)系統(tǒng)以及智能驗(yàn)布系統(tǒng)；借助自然語(yǔ)言處理進(jìn)行個(gè)性化紡織專業(yè)教育；利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法開(kāi)發(fā)智能CAD、紡織面料評(píng)級(jí)與分類、生產(chǎn)管理以及服裝面料圖案設(shè)計(jì)的應(yīng)用，進(jìn)行流行趨勢(shì)預(yù)測(cè)以及服裝設(shè)計(jì)。人工智能將作為戰(zhàn)略性技術(shù)引領(lǐng)紡織行業(yè)發(fā)展，帶動(dòng)提高紡織各領(lǐng)域智能化水平，進(jìn)而帶來(lái)深遠(yuǎn)的變革。圖表：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)紡織復(fù)合材料力學(xué)性能圖表：人工智能在紡織行業(yè)的應(yīng)用場(chǎng)景算法/方法目的計(jì)算機(jī)視覺(jué)紡織產(chǎn)品檢索卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)模型提高皮革切割效率預(yù)測(cè)生產(chǎn)時(shí)間機(jī)器視覺(jué)經(jīng)編針織物疵點(diǎn)在線檢測(cè),紡織面料疵點(diǎn)檢測(cè)個(gè)性化紡織專業(yè)教育,紡織電子商務(wù)隨機(jī)森林、決策樹(shù)回歸模型自然語(yǔ)言處理回歸分析、邏輯回歸、決策樹(shù)和貝葉

識(shí)別橡膠紡織輸送帶故障發(fā)生率與所斯分類器模型

選變量之間的相關(guān)性紡織CAD,紡織面料評(píng)級(jí)與分類,基于機(jī)器學(xué)習(xí)的紡織生產(chǎn)管理,人工智能服裝設(shè)計(jì),服裝流行趨勢(shì)預(yù)測(cè),服裝面料圖案設(shè)計(jì),人工智能服裝設(shè)計(jì),智能穿戴機(jī)器學(xué)習(xí)隨機(jī)森林模型評(píng)估材料的疲勞性能機(jī)器人筒子紗自動(dòng)上紗,筒子紗智能染色上置信界算法、湯普森抽樣算法梯度助推模型，堆疊集成模型優(yōu)化棉紡廠的能源消耗預(yù)測(cè)織物性能智能倉(cāng)儲(chǔ)物流系統(tǒng)一整套產(chǎn)品生產(chǎn)流水線系統(tǒng)全部由機(jī)器操作完成資料來(lái)源：《人工智能引領(lǐng)紡織行業(yè)創(chuàng)新發(fā)展》-馮英杰等，國(guó)海證券研究所資料來(lái)源：《MachineLearninganIntelligentApproachinProcessIndustries:APerspectiveandOverview》-NadiaKhan，國(guó)海證券研究所請(qǐng)務(wù)必閱讀報(bào)告附注中的風(fēng)險(xiǎn)提示和免責(zé)聲明

38目錄?

AI提升研發(fā)效率?

AI優(yōu)化化工設(shè)計(jì)和建設(shè)?

AI賦能化工生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)?

AI在工業(yè)中具有巨大潛力?

投資建議及關(guān)注標(biāo)的?

行業(yè)評(píng)級(jí)及風(fēng)險(xiǎn)提示請(qǐng)務(wù)必閱讀報(bào)告附注中的風(fēng)險(xiǎn)提示和免責(zé)聲明

39凱賽生物：入股分子之心，將AI技術(shù)引入生物制造研發(fā)體系?

凱賽生物是全球長(zhǎng)鏈二元酸的主導(dǎo)供應(yīng)商，，可提供以生物法制造的從十碳到十八碳長(zhǎng)鏈二元酸系列產(chǎn)品。公司系列生物法長(zhǎng)鏈二元酸年產(chǎn)能7.5萬(wàn)噸，凱賽烏蘇于2021年中期投產(chǎn)戊二胺5萬(wàn)噸、聚酰胺10萬(wàn)噸，4萬(wàn)噸癸二酸項(xiàng)目于2022年成功投產(chǎn)。?

公司入股AI蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)平臺(tái)公司“分子之心”，將AI技術(shù)引入生物制造研發(fā)體系，智能化升級(jí)生物制造全流程。該次Pre-A輪戰(zhàn)略投資超億元，由凱賽生物領(lǐng)投，聯(lián)想創(chuàng)投跟投，天使輪領(lǐng)投方紅杉中國(guó)追加投資。分子之心自主研發(fā)了國(guó)內(nèi)首個(gè)功能完整的人工智能驅(qū)動(dòng)的蛋白質(zhì)預(yù)測(cè)和設(shè)計(jì)平臺(tái)“MoleculeOS”，運(yùn)用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的AI方法，快速識(shí)別、改造甚至從頭設(shè)計(jì)最合適的蛋白質(zhì)，從而顛覆大分子藥物設(shè)計(jì)、合成生物學(xué)、環(huán)境保護(hù)等領(lǐng)域研發(fā)范式。?

考慮具體的經(jīng)營(yíng)情況，同時(shí)聚酰胺推廣周期較長(zhǎng)，我們調(diào)低2022-2024盈利預(yù)期，預(yù)計(jì)公司2022-2024年歸母凈利分別為5.52、8.27和10.80億元，對(duì)應(yīng)的PE為63、42和32倍，考慮到公司合成生物學(xué)技術(shù)優(yōu)勢(shì)，維持公司“買入”評(píng)級(jí)。?

風(fēng)險(xiǎn)提示：項(xiàng)目投產(chǎn)不達(dá)預(yù)期風(fēng)險(xiǎn)、

產(chǎn)品價(jià)格下滑風(fēng)險(xiǎn)、

產(chǎn)品需求下滑風(fēng)險(xiǎn)、

工廠安全環(huán)保生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)、

原材料價(jià)格波動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)、

匯率波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)、

銷售未達(dá)預(yù)期風(fēng)險(xiǎn)等。圖表：盈利預(yù)測(cè)表（更新于20230417）預(yù)測(cè)指標(biāo)2021A2197472022E2445112023E3244332024E478748營(yíng)業(yè)收入（百萬(wàn)元）增長(zhǎng)率(%)歸母凈利潤(rùn)（百萬(wàn)元）增長(zhǎng)率(%)攤薄每股收益（元）ROE(%)60855282710803133-9501.4660.9551.4271.858P/E126.227.2034.9495.3062.923.1314.2236.0542.062.9110.7223.1332.202.667.2618.95P/BP/SEV/EBITDA資料來(lái)源：Wind，國(guó)海證券研究所請(qǐng)務(wù)必閱讀報(bào)告附注中的風(fēng)險(xiǎn)提示和免責(zé)聲明

40華

恒

生

物

：

基于合成生物平臺(tái)優(yōu)勢(shì)，新品持續(xù)突破?

公司是全球領(lǐng)先的通過(guò)生物制造方式規(guī)?；a(chǎn)小品種氨基酸產(chǎn)品的企業(yè)。公司以合成生物學(xué)技術(shù)為核心，聚焦氨基酸系列產(chǎn)品，包括丙氨酸產(chǎn)品（L-丙氨酸、DL-丙氨酸、β-丙氨酸）、L-纈氨酸、

D-泛酸鈣和熊果苷。?

中期來(lái)看，公司在建項(xiàng)目逐步建成，釋放產(chǎn)能。2021年，巴彥淖爾交替生產(chǎn)丙氨酸、纈氨酸項(xiàng)目和秦皇島發(fā)酵法丙氨酸技改擴(kuò)產(chǎn)項(xiàng)目部分投產(chǎn)，公司纈氨酸實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)。此外公司投資建設(shè)巴彥淖爾三支鏈氨基酸項(xiàng)目、長(zhǎng)豐基地β-丙氨酸衍生物項(xiàng)目，不斷豐富產(chǎn)品樹(shù)。?

長(zhǎng)期來(lái)看，公司基于“工業(yè)菌種創(chuàng)制-發(fā)酵智能控制-高效分離提取-產(chǎn)品應(yīng)用開(kāi)發(fā)”合成生物學(xué)平臺(tái)和深厚的技術(shù)積累，有望持續(xù)突破新品。公司定增項(xiàng)目建設(shè)5萬(wàn)噸/年丁二酸、5萬(wàn)噸/年蘋果酸，此外，公司推進(jìn)PDO等高附加值化學(xué)品產(chǎn)業(yè)化轉(zhuǎn)化。?

盈利預(yù)測(cè)：預(yù)計(jì)公司2022-2024年歸母凈利潤(rùn)分別3.07、4.19、5.72億元，對(duì)應(yīng)PE為60、44、32倍，維持“買入”評(píng)級(jí)。?

風(fēng)險(xiǎn)提示：現(xiàn)有產(chǎn)品價(jià)格回落風(fēng)險(xiǎn)、原材料價(jià)格上漲風(fēng)險(xiǎn)、核心技術(shù)流失風(fēng)險(xiǎn)、新項(xiàng)目投產(chǎn)不及預(yù)期風(fēng)險(xiǎn)、丁二酸和PDO等新技術(shù)產(chǎn)業(yè)化低于預(yù)期風(fēng)險(xiǎn)。圖表：盈利預(yù)測(cè)（更新于20230417）預(yù)測(cè)指標(biāo)2021A9542022E1403472023E1940382024E259134營(yíng)業(yè)收入（百萬(wàn)元）增長(zhǎng)率(%)歸母凈利潤(rùn)（百萬(wàn)元）增長(zhǎng)率(%)攤薄每股收益（元）ROE(%)96168307419572398237361.70142.84213.88235.2925P/E76.0311.8014.6359.5359.6012.7813.0346.4943.6410.229.4232.6631.987.947.0623.83P/BP/SEV/EBITDA資料來(lái)源：Wind，國(guó)海證券研究所請(qǐng)務(wù)必閱讀報(bào)告附注中的風(fēng)險(xiǎn)提示和免責(zé)聲明

41中國(guó)化學(xué)：工程+實(shí)業(yè)雙輪驅(qū)動(dòng)，化學(xué)工業(yè)龍頭加速轉(zhuǎn)型?

中國(guó)化學(xué)是一家集勘察、設(shè)計(jì)、施工為一體，知識(shí)技術(shù)相對(duì)密集的工業(yè)工程公司，是我國(guó)化學(xué)工業(yè)工程領(lǐng)域內(nèi)資質(zhì)最為齊全、功能最為完備、業(yè)務(wù)鏈較為完整的工業(yè)工程公司之一，在行業(yè)內(nèi)具備專業(yè)化經(jīng)營(yíng)、市場(chǎng)化程度及業(yè)務(wù)一體化程度高的優(yōu)勢(shì)。?

2022年公司天辰齊翔、華陸新材、東華天業(yè)等新建實(shí)業(yè)項(xiàng)目陸續(xù)投產(chǎn)運(yùn)行。2022年7月31日，天辰齊翔打通全流程并生產(chǎn)出優(yōu)質(zhì)己二腈產(chǎn)品，丙烯腈裝置實(shí)現(xiàn)滿負(fù)荷穩(wěn)定運(yùn)行，累計(jì)生產(chǎn)丙烯腈8萬(wàn)余噸，己二腈與己二胺負(fù)荷逐步提高，實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)周期穩(wěn)定運(yùn)行；2022年2月27日華陸新材氣凝膠項(xiàng)目調(diào)試成功；2022年6月20日東華天業(yè)PBAT主裝置一系列開(kāi)車成功，圓滿實(shí)現(xiàn)“當(dāng)年開(kāi)工，當(dāng)年建成，一年內(nèi)投產(chǎn)”的目標(biāo)。中國(guó)化學(xué)天辰泉州60萬(wàn)噸/年環(huán)氧丙烷、賽鼎科創(chuàng)3萬(wàn)噸/年相變儲(chǔ)能材料等項(xiàng)目相繼啟動(dòng)建設(shè)，預(yù)計(jì)2023年投產(chǎn)運(yùn)行。公司持續(xù)推進(jìn)重點(diǎn)研發(fā)項(xiàng)目的實(shí)施。公司旗下華陸公司在多晶硅核心工藝開(kāi)發(fā)方面打破了國(guó)外的技術(shù)壟斷，并使成本進(jìn)一步降低，近幾年，進(jìn)一步發(fā)力以冷氫化技術(shù)為代表的多晶硅工藝技術(shù)群，獲得多項(xiàng)專有專利技術(shù)和國(guó)家、省級(jí)、行業(yè)級(jí)獎(jiǎng)項(xiàng)。?

預(yù)計(jì)公司2023-2025年歸母凈利分別為65.48、80.72和92.35億元，對(duì)應(yīng)的PE為10、8和7倍，維持“買入”評(píng)級(jí)。?

風(fēng)險(xiǎn)提示：市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)加劇風(fēng)險(xiǎn)、下游需求不及預(yù)期風(fēng)險(xiǎn)、生產(chǎn)安全環(huán)保風(fēng)險(xiǎn)、項(xiàng)目建設(shè)進(jìn)度不及預(yù)期的風(fēng)險(xiǎn)、全球疫情控制不及預(yù)期風(fēng)險(xiǎn)、下游需求不及預(yù)期風(fēng)險(xiǎn)、實(shí)業(yè)產(chǎn)品價(jià)格波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)、在研項(xiàng)目失敗風(fēng)險(xiǎn)。圖表：盈利預(yù)測(cè)表（更新于20230417）預(yù)測(cè)指標(biāo)2022A158437152023E182585152024E207180132025E23256412營(yíng)業(yè)收入（百萬(wàn)元）增長(zhǎng)率(%)歸母凈利潤(rùn)（百萬(wàn)元）增長(zhǎng)率(%)攤薄每股收益（元）ROE(%)5415176548218072239235140.89101.07111.32121.5112P/E8.920.920.311.909.851.090.352.867.990.960.312.126.990.840.281.48P/BP/SEV/EBITDA資料來(lái)源：Wind，國(guó)海證券研究所請(qǐng)務(wù)必閱讀報(bào)告附注中的風(fēng)險(xiǎn)提示和免責(zé)聲明

42東華科技：化工建設(shè)龍頭，數(shù)字化變革引領(lǐng)未來(lái)?

東華科技、擁有化工、石油化工、醫(yī)藥、市政、建筑等十多項(xiàng)甲級(jí)設(shè)計(jì)資質(zhì)以及工程總承包甲級(jí)資質(zhì)，具有對(duì)外工程總承包權(quán)和進(jìn)出口經(jīng)營(yíng)權(quán)。公司主要開(kāi)展咨詢?cè)O(shè)計(jì)、以設(shè)計(jì)為主體的工程總承包業(yè)務(wù)。同時(shí)，公司已取得多項(xiàng)建設(shè)工程施工總承包資質(zhì)，具備了從事施工安裝業(yè)務(wù)的基本條件，但目前公司尚未直接開(kāi)展具體的施工安裝、設(shè)備材料生產(chǎn)業(yè)務(wù)。公司引進(jìn)了大量的正版軟件，三維工程設(shè)計(jì)已經(jīng)成為公司的設(shè)計(jì)主流。公司一直位居中國(guó)勘察設(shè)計(jì)行業(yè)百?gòu)?qiáng)之列，在化工勘察設(shè)計(jì)企業(yè)中名列前茅。?

根據(jù)wind一致預(yù)期，公司預(yù)計(jì)2023-2025年歸母凈利分別為3.43、4.19和5.07億元，對(duì)應(yīng)的PE為22、18和15倍。?

風(fēng)險(xiǎn)提示：下游需求不及預(yù)期風(fēng)險(xiǎn)、生產(chǎn)安全環(huán)保風(fēng)險(xiǎn)、項(xiàng)目建設(shè)進(jìn)度不及預(yù)期的風(fēng)險(xiǎn)、行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)加劇的風(fēng)險(xiǎn)、在研項(xiàng)目失敗風(fēng)險(xiǎn)。圖表：盈利預(yù)測(cè)表（Wind一致預(yù)期,更新于20230417）預(yù)測(cè)指標(biāo)營(yíng)業(yè)收入（百萬(wàn)元）增長(zhǎng)率(%)2022A6,234.0419.65288.6345.710.522023E7,168.0914.98343.0618.850.482024E8,291.2315.67418.5121.990.592025E9,623.0916.06506.7021.070.72歸母凈利潤(rùn)（百萬(wàn)元）增長(zhǎng)率(%)攤薄每股收益（元）ROE(%)9.198.699.7810.8314.621.58P/E23.571.7621.591.8717.701.73P/B5.235.586.046.61BPS-每股凈資產(chǎn)資料來(lái)源：Wind，國(guó)海證券研究所請(qǐng)務(wù)必閱讀報(bào)告附注中的風(fēng)險(xiǎn)提示和免責(zé)聲明

43中國(guó)石化：煉化一體化龍頭，創(chuàng)新賦能智慧石化建設(shè)?

中國(guó)石化是中國(guó)最大的一體化能源化工公司之一，主要從事石油與天然氣勘探開(kāi)發(fā)管道運(yùn)輸、銷售；石油煉制、石油化工、煤化工、化纖及其它化工生產(chǎn)與產(chǎn)品銷售、儲(chǔ)運(yùn)；石油、天然氣、石油產(chǎn)品、石油化工及其它化工產(chǎn)品和其它商品、技術(shù)的進(jìn)出口、代理進(jìn)出口業(yè)務(wù)；技術(shù)、信息的研究、開(kāi)發(fā)、應(yīng)用。公司是中國(guó)大型油氣生產(chǎn)商，煉油能力排名中國(guó)第一位；在中國(guó)擁有完善的成品油銷售網(wǎng)絡(luò)，是中國(guó)最大的成品油供應(yīng)商。?

公司石油工程技術(shù)研究院與美林?jǐn)?shù)據(jù)簽訂了智慧鉆井平臺(tái)建設(shè)合作協(xié)議，美林?jǐn)?shù)據(jù)未來(lái)將以TempoAI人工智能平臺(tái)為基礎(chǔ)，與中國(guó)石化石油工程技術(shù)研究院合作打造面向鉆井領(lǐng)域的智能中臺(tái)。中石化銷售股份有限公司與航天云機(jī)達(dá)成合作，雙方各持股50%，成立了易嘉油智能機(jī)器人有限責(zé)任公司，注冊(cè)資金1億元，經(jīng)營(yíng)范圍包括：服務(wù)消費(fèi)機(jī)器人制造；服務(wù)消費(fèi)機(jī)器人銷售；智能機(jī)器人的研發(fā)等。?

根據(jù)wind一致預(yù)期，公司預(yù)計(jì)2023-2025年歸母凈利分別為705.5、758.3和793.6億元，對(duì)應(yīng)的PE為11、10和10倍。?

風(fēng)險(xiǎn)提示：國(guó)際貿(mào)易摩擦風(fēng)險(xiǎn)、產(chǎn)品價(jià)格大幅下滑風(fēng)險(xiǎn)、原材料價(jià)格大幅上升風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)加劇風(fēng)險(xiǎn)、下游需求不及預(yù)期風(fēng)險(xiǎn)、生產(chǎn)安全環(huán)保風(fēng)險(xiǎn)。圖表：盈利預(yù)測(cè)表（Wind一致預(yù)期,更新于20230417）預(yù)測(cè)指標(biāo)2022A3,318,168.0057.562023E2024E2025E營(yíng)業(yè)收入（百萬(wàn)元）增長(zhǎng)率(%)3,378,642.573,458,299.233,602,501.871.8270,546.036.402.3675,830.737.494.1779,360.444.65歸母凈利潤(rùn)（百萬(wàn)元）增長(zhǎng)率(%)66,302.00101.380.55攤薄每股收益（元）ROE(%)0.590.630.668.508.598.858.82P/E7.6910.790.9310.040.899.59P/B0.670.856.556.857.157.47BPS-每股凈資產(chǎn)資料來(lái)源：Wind，國(guó)海證券研究所請(qǐng)務(wù)必閱讀報(bào)告附注中的風(fēng)險(xiǎn)提示和免責(zé)聲明

44中國(guó)石油：國(guó)內(nèi)油氣龍頭以AI助推油氣行業(yè)發(fā)展?

中國(guó)石油是中國(guó)油氣行業(yè)占主導(dǎo)地位的最大的油氣生產(chǎn)和銷售商。公司廣泛從事與石油、天然氣有關(guān)的各項(xiàng)業(yè)務(wù)，加快實(shí)施資源、市場(chǎng)和國(guó)際化三大戰(zhàn)略，著力加快轉(zhuǎn)變?cè)鲩L(zhǎng)方式，提高自主創(chuàng)新能力，建立安全環(huán)保節(jié)能長(zhǎng)效機(jī)制，致力于發(fā)展成為具有較強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)力的國(guó)際能源公司。?

“十三五”期間，公司管道設(shè)計(jì)院已經(jīng)具備數(shù)字化交付能力和服務(wù)智能管道建設(shè)的能力，推進(jìn)我國(guó)油氣儲(chǔ)運(yùn)行業(yè)步入智能管道時(shí)代。此外，公司中與華為開(kāi)展戰(zhàn)略合作，建成了全亞洲最大的數(shù)據(jù)中心，從上游到下游打造智慧油田、智能煉化、智慧管線、智慧銷售等業(yè)務(wù)服務(wù)。中國(guó)石油首個(gè)智能天然氣工廠西南油氣田公司智能凈化廠試點(diǎn)建設(shè)取得階段性成果。為加快推進(jìn)落實(shí)中國(guó)石油數(shù)字化智能化發(fā)展戰(zhàn)略，加快勘探開(kāi)發(fā)人工智能技術(shù)的研發(fā)及應(yīng)用，打造中國(guó)石油油氣勘探開(kāi)發(fā)人工智能原創(chuàng)技術(shù)策源地，集團(tuán)公司建設(shè)勘探開(kāi)發(fā)人工智能技術(shù)研發(fā)中心，于3月2日揭牌成立。?

根據(jù)wind一致預(yù)期，公司預(yù)計(jì)2023-2025年歸母凈利分別為1306.4、1300.1和1330.4億元，對(duì)應(yīng)的PE為10、10、10倍。?

風(fēng)險(xiǎn)提示：國(guó)際貿(mào)易摩擦風(fēng)險(xiǎn)、原材料價(jià)格大幅上升風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)加劇風(fēng)險(xiǎn)、下游需求不及預(yù)期風(fēng)險(xiǎn)、生產(chǎn)安全環(huán)保風(fēng)險(xiǎn)。圖表：盈利預(yù)測(cè)表（Wind一致預(yù)期,更新于20230417）預(yù)測(cè)指標(biāo)營(yíng)業(yè)收入（百萬(wàn)元）增長(zhǎng)率(%)2022A2023E2024E2025E3,453,122.561.723,239,167.003,273,688.443