在许多人印象中，传统化工行业与前沿人工智能似乎分属两个截然不同的世界：一边是反应釜、催化剂和分子式，另一边是算法、算力和大数据。然而，万华化学这家被称为“化工行业大象”的企业，不仅让“大象跳舞”，更在为其安装一个全新的“AI大脑”。
近日，万华化学集团党委书记、董事长廖增太接受了《中国企业家》的专访，据悉，面临发展和转型的双重挑战，他给出的解法除了持续创新、卓越管理，还多了一项AI赋能。
这一判断背后，是万华化学从2018年便开始的一场静默而深刻的AI革命，它正在重新定义化工行业的研发、生产与管理模式。
图万华化学集团党委书记、董事长廖增太
传统化工的AI破局点
化工行业的痛点恰恰成为AI的最佳应用场景。
以催化剂研发为例，行业传统依赖科研人员的经验和试错：一个经验丰富的硕士生一年仅能完成约20个分子合成，验证1000种结果需要一个人工作50年。这种低效模式长期制约着行业创新速度。
2018年，当AI热潮尚未席卷产业界时，万华化学便与上海交通大学合作，开发了针对复杂催化反应过程的智能控制系统。这套系统带来了1%的产品收率提升，直接创造经济效益三四百万元。
这次“小试牛刀”让万华化学看到了AI的潜力所在。真正的转折点出现在2022年。当谷歌的AlphaFold2在蛋白质结构预测领域取得突破时，廖增太敏锐意识到类似技术可用于化工分子设计。随后开展的AI试点项目“初试牛刀就取得了显著成绩”，进一步坚定了万华化学全面拥抱AI的决心。
从“经验驱动”到“数据驱动”
的研发革命
传统化工研发高度依赖专家经验，而万华化学正在构建的是一种全新的数据驱动研发范式。通过AI技术，万华化学实现了对数十种物料的组合分析，能够在极短时间内输出多个可行方案，大幅缩短实验周期。
目前，万华化学在研发端已打造了29个AI应用试点场景，覆盖催化剂、电子材料、合成生物、电池材料等多个业务领域。这种转变不仅提升了研发效率，更在重新定义化工行业的创新边界。同时，万华在智造端的降本增效上也实现了AI化改造，时序大模型、AI无人巡检、采样点质量预测、设备精准预防等AI场景的落地，助力制造“高质、高产、低成本”。
廖增太曾分享两个关键应用点：“一是化学反应方案的筛选，第二就是催化实验。”这两点正是化工研发中最耗时费力的环节。AI的介入，使得传统需要数月甚至数年的研发过程，被缩短到几周甚至几天。
“超级员工”与组织形态的重构
廖增太有一个鲜明的观点：AI将催生“超级员工”，并最终形成“超级组织”。他对“超级员工”的定义是“深度掌握AI，并能够与AI开展高效的人机协同”。
为实现这一愿景，万华化学在人才培养和组织变革上双管齐下。在内部，万华化学对科研人员和管理者进行AI培训，并将培训考试与年度评优挂钩；在招聘端，万华化学研究院显著加强了对AI背景人才的要求，集团不少于30%的人才定向投入AI相关课题攻关。
更值得关注的是，万华化学专门成立了“AI应用研发中心”，从产业高地和互联网公司引进具备AI全栈能力的专业人才。这种跨界人才融合，正是化工行业数字化转型的关键。
廖增太强调：“用AI技术赋能个体成为‘超级员工’，再由无数‘超级员工’凝聚成‘超级组织’。”这一思路超越了将AI视为工具的传统认知，而是将其作为组织创新的核心驱动力。
面向未来，万华化学计划启动数据工程、知识工程和模型工程三大工程，系统化推进AI与业务的深度融合。
数据工程旨在构建行业高质量数据体系；知识工程着重将行业Know-How转化为显性化、数据化成果；模型工程则实现能力的快速复制与优化。三大工程协同发力，推动AI深度融入行业智能化进程。
万华化学的AI实践正在引发化工行业的范式转移。从传统依赖经验和试错，转向数据驱动和算法优化；从孤立研发，转向跨界融合；从线性创新，转向指数级创新。
特别值得关注的是，随着万华化学从化工企业向化工和新能源企业的转型，AI的重要性愈发凸显。在电池材料和储能领域，AI助力万华化学在快速发展的高科技行业中保持竞争优势。
结语
万华化学的AI之路揭示了一个深刻趋势：传统产业与AI的融合不是简单技术叠加，而是全方位的范式重构。
在全球经济双引擎——AI与新能源的驱动下，万华化学的探索为中国传统制造业转型升级提供了可借鉴的路径。其核心启示在于：拥抱AI不是选择，而是必然；不是终点，而是新起点。