Deepseek-机器人：化工的时代大考-国联证券-国联民生证券-2025-2-14

国联民生证券行业研究行业深度研究GUOLIAN MINSHENG SECURITIES2025年02月14日石油石化Deepseek+机器人：化工的时代大考A+机器人重构化工研发范式：从实验室到工业化的效率革命我们为A1+机器人大概将带来化工行业的效率苹命元其是类似Deepseek这样的顶尖授资建议：强于大市（维持）黑风属的兰的上次建议：强于大市错法"，周期长、成本高。如果以第一性原理为基础一旦将人工智能(AI)和机器人技末融化'工研发大概辩经历场范革合从分子模拟到高通量实验到材料基组学全链条效率被重新定义，不但可能大幅降低传镜材料的生产成本，色很可能使得新材料研发相对大盘走势周期大幅缩短。化工企业应当充分认识到：当前的产品坠垒已经不是壁垒，当前的产品利润随时而挑战石油石化沪深300新材料预测的挑战与A!的破局方案：数据+算法的双重赋能30%我们认为：化工新材料研发而格“多尺度复杂性”与“实验验证滞后”两大痛点。类似Deepse8k等项尖A工是有望通过以下方案突犹瓶颈：1,尺度建拉州：微观层而，从每个原子之问相互作用力的计算误差：到介观层而17%薇小的孔网结构或者材密度变化对材料度希来影响：再到宏观层而，在实验室小武成功是规模化生产却美似Deep5eek险与跨尺度误差性上相较于传统方法显示出显著优于动力季加：动力要模拟分子在不同条件下的行为习力10%幅加速分子动力学的研宽。例如AI BMD系统在精度相同的情况下，实现了超过100万倍的2024/22024/62024/102025/2模拟加速并将误美减少了10倍以上。3小样本化学习：在有限的实验次数原材等条件下,A通过机器化学习以及推理使得能够在少童实验数据的基础速宇习到如何调整配方和条件以提高反应效羊。比如en等在ACoCr-CF-N系统中擅素高硬度的HEAs时，仅用155个初样本，经7轮相关报告就获得了硬度提1、《石油石化：对美关锐反制如何影响能传工材科的普南的拿金学宝客要从成千上万种化合物的效果进行筛化？》2025.02.05可能常要研完人员手动对每个化合物行测试，这不仅耗时耗力，而且可能会因为人为2、《石油石化：2025：大化工大有可为素出现遗或误」筛选技术可以在短时问内对大量化合物进行自动测试，例如阿姆斯转界大学开发工智能机器学习单元的机器人Roboche一周内大化工行业2025年度投资策略2024.12.18的时Chem以优化大的10到20个分子的合成，而对于研光人员手动来说，这通常需要几5.产业如识田谱构建：AI可以自动从亚联网、企业数据库等多个数据源中抓取相关的化工学习，可以对收集到的数据进行清洗和修复。通过建立数据模型，第法别出数据中的错误、重复和并常值，并进行自动钢正，找出可能存在错误的记'至通过护理发现数据之问的逻辄电池正材料知识国谱关手，补充块失的数据。比如潘锋教授团队枸建了镫离子并预测出謇在的正极材料LizTiMr30g高通量机器+A驱动的生产流程革命：成本与精度双突破可以对生产流程遂行全方位的“管理”和优化。比如原材科的成分、用量，生产设备的运环境温度」进而通过机器强化学习结合高通量机器人实验】相比“人工找到生】过程中的优解，精确地控制生产过程中的各个参数的能力或呈指数提过程的损托包有望大福降低的同时产品令格率包有望得到大幅提升。A还可以实监测设备的状态发现潜在的故障隐显著降低化工设备的故障率和企业的事故率CNS用VisionEdge建制造智能解决方案，可检配线上从光学薄膜到汽车而料等所有物品的缺格。AutoML Vi sion Edge将块格检测准确率提并将设计和训练M模型的时问从七天馏短到几个小时。驱动的材料创新正在打破传统技术壁垒本在比金时代“白死损餐的克的化万材社路的机登人的冲击成越严发原树指数AI+机白痴指数意味着其生产过程有很大的优化空问，A!技术更容易在这些材料的而对于如部分生产过程单受到A冲击或相对较轻。例如谷歌DeepMind利用材科探索图形网格(GNoME),使得稳定品体发现数过往提升·个数量概：美国加州大学伯克利分校团队利用自动实验室系17天内成功合成41种目标材料成功超7成化工企业的时代大如何应对A|+机器人大时代？我们队为：A+机器人大时代给传镜化工金业带来了巨大的生存挑战，但同时包蓝合着无限持续发展。在未来的化工行业竞争中，只有积板拥抱变苹，勇于创新的企业才能立于不敷之地投资建议：描捉A+机器人时代的化工投资机遇扫码查看更多瓷们卧品行斋的资琴花化被壁食经的黄魅可隆最板苏建A!研发团队、授入大量资源探索A|与化工融合路径的企业：二是已经将AI+机器人应用于生产，实现成本显著降低、产能明显提升的企业。风位提示：技术发展不及预期：数据风险共享偏差：市场竞争加刷：政策不确定性。请务必阅读报寺末页的重要声明2/29