8月31日，由中国科学院大连化学物理研究所（以下简称“大连化物所”）联合科大讯飞股份有限公司（以下简称“科大讯飞”）、阿里云计算有限公司（以下简称“阿里云”）等共同研发的智能化工大模型3.0 Pro（以下简称“3.0 Pro”）正式亮相。作为我国化工行业首个大模型的最新迭代版本，3.0 Pro不再满足于“能理解、会回答”，而是向工程师身边那个“能规划、会执行、可验证”的智能工程伙伴“转型”。
3.0 Pro实现了从“专业知识问答模型”向“化工任务智能执行系统”的重要跨越，为化工研发、工程设计和生产运行的智能化提供了新型技术底座。”大连化物所研究员、智能化工大模型团队负责人叶茂说。
难以跨越的“死亡之谷”
化学工业是国民经济重要的基础性行业，产品涵盖衣食住行等领域，也是实现能源结构调整、“双碳”目标以及推进新型工业化的重要基础。然而，传统范式下化学工业过程新技术研发面临多重挑战。
“化工行业具有对象复杂、尺度跨度大、数据类型多、工程约束强等特点。一个催化反应，要想从实验室走向工厂，需要经历实验室小试、中试、工业试验等环节，动辄就是数十年。”叶茂介绍道。无数在实验室表现出色的“好苗子”，最终都倒在了被业内称为“死亡之谷”的中试阶段。
传统研发范式下，工程师们依赖经验、试错和实验，每一个工艺参数的优化、每一次流程的调整，都需要时间和资金投入。如果能构筑出“实验室—虚拟工厂—实体工厂”新范式，实现中试环节“数字化先行”，那将大幅节省时间和资源。
现有通用大模型虽然能够完成知识问答和文本生成，但缺少专业知识、科学机理约束、多模态解析能力和任务执行能力，难以构建支撑化工研发、设计与生产全流程的智能底座，无法驱动行业范式变革。工程师需要的，不是一台“问答机器”，而是能理解需求、拆解任务、调用工具、完成计算并输出可执行方案的智能助手。
正是基于这样的诉求，在中国工程院院士、大连化物所所长刘中民指导下，大连化物所团队早在2016年就致力于将人工智能技术应用于化工技术开发。
2024年3月，大连化物所和华为技术有限公司在前期合作基础上，联合大连理工大学软件学院、榆林中科洁净能源创新研究院等开发了智能化工大模型1.0。这个初代版本就实现了化工知识的快速检索以及化工流程工艺的自主设计和优化，初步展现了缩短研发周期的潜力，为实验室成果快速走向工业化提供可能。
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