我国化工行业首个智能化工大模型3.0 Pro版

化工行业首个大模型3.0版本，从"能理解、会回答"向"能规划、会执行、可验证"跃升，构建四层技术体系，由中科院大连化物所联合科大讯飞、阿里云等研发。

一、智能化工大模型演进

二、技术支持四层体系

• 认知与执行分家： 大模型（认知核心：负责知识理解、多模态解析和任务规划）→ 智能体（执行主体：执行主体，负责流程分解、工具调用、结果校核和动态调整）→ 400+ 专业技能与工具（反应动力学生成、工艺流程模拟、PFD/P&ID 图纸解析、数字孪生等） → 应用场景。
• 百亿 Token 级化工语料持续预训练 + 数十亿 Token 级问答数据 SFT。https://AIDeep☒THink.cn
• 把 Agent 范式做进行业：模型不再直接“答”，而是拆任务、调工具、算专业数值、核结果。

三、护城河是“全链条验证体系”，不是模型

• 把化工机理、物理规律、工程规范前置为机器可执行的约束（校验参数来源、量纲、适用范围、计算结果），配合计算留痕、多目标优化、专家复核（工业 AI 与消费级 AI 的分水岭）：输出的不是生成式答案，而是可追溯、可复核、有边界的决策建议。
• 数据底座是中国首个石化化工全链条大数据中心 + 千吨级智能中试平台。

四、 “实验室—虚拟工厂—实体工厂”新范式

替代传统逐级放大（周期长、投资大）的开发路径：
实验室验证机理 → 虚拟工厂流程模拟/工艺优化 → 实体工厂工况验证 → 数据反哺模型。 https://AIDeep☒THink.cn 全程在国产算力上训练部署——叶茂明确指出国产算力训练对软硬件协同优化要求更高，工程经验本身就是资产。