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人工智慧(Artificial Intelligence, AI)正加速重塑化學與化工產業的研發、生產與商業模式。透過機器學習、深度學習與生成式AI等方法，化工企業開始能從龐大的實驗與製程數據中發掘資訊，更快速地開發新材料和配方、提升生產效率，並推動永續創新。儘管化工業過去對新技術採用相對謹慎(對生成式AI應用滲透率僅約14%，低於各產業平均的23%)，但近年生成式AI的突破正引發新一波浪潮，麥肯錫預估，能源與材料領域(含化工)應用AI可望創造高達800~1,400億美元的價值。AI將在以下五大面向為化工產業帶來深遠影響：研發加速、製程自動化與智慧工廠、環境永續與綠色化學、商業模式轉型。本文將針對這些領域進行說明，並提供最新趨勢和潛力的摘要分析。

【內容大綱】

• 一、各國政府推動AI於化工產業應用以提升研發、生產與永續發展效率
• 二、AI技術對化工/化學產業的影響
  • (一)研發加速：新材料、新藥與配方優化
  • (二)製程自動化與智慧工廠
  • (三)環境永續與綠色化學
  • (四)商業模式轉型：數位平台與客製化服務
• 三、AI技術推動的挑戰
  • (一)資料品質與整合
  • (二)人才與組織
  • (三)模型解釋性與可信度
  • (四)安全與道德風險
• IEKView

【圖表大綱】

• 表1、各國政府AI政策推動及產業應用實例
• 圖1、A-Lab自主實驗室可自動完成(1)粉末配料、(2)樣品加熱和(3)用XRD進行產品分析。
• 圖2、預測性維護於各項領域的顯著優勢
• 圖3、人機協作共創互動流程(以Generative Toolkit 4 Scientific Discovery開源軟體GT4SD為例)