夜雨聆风因为工作太忙没有及时更新文章，深感抱歉。本人也是化工材料流程行业数智化转型的从业者。文章是在出差的高铁上抽时间写的，文笔有些粗糙，还请各位粉丝见谅。另外还有一点，自己不太愿意用AI写文章，能自己思考还是想自己思考，而且写作还能锻炼自己的思维能力和表达能力。
这次我想聊的内容是关于AI4Materials落地的关键点，我将从化工材料领域的研发需求，数字化现状，AI落地的关键点三个方面讲讲我的看法。
一、化工材料流程行业的需求
简单概括，化工材料领域的研发需求是期望AI工具是能帮助企业直接降本增效。这话看似是一句废话，其实不然，关键词是直接降本增效，如果所提供的工具或者产品只是锦上添花，往往采购意愿不强。为什么呢？这要从我国化工材料研发的现状谈起，我国的材料研发能力还是相对薄弱的，大多数企业还处于低端材料化工的产品的生产研发阶段（高端材料除外，例如光刻胶等），那么在整个研发过程中更多的是基于现有的配方工艺做优化改进。企业生存的关键点是控制成本，提高生产效率。特别是美伊地缘冲突，增加了上游原材料成本，控制成本成了企业存活的核心点。那研发端怎么降本增效？无非是费用和周期。费用上包括人、机、料等；周期就是研发项目开发周期。举一个例子说明，对于混料类的研发产品如胶水、涂料。如何能利用以往生产工艺中配方快速应用到新的客户需求或产品中，就是客户的直接真实需求。
二、化工材料流程研发数字化现状
需求聊完，谈一谈现状。题目讲AI落地，为什么要讲数字化，逻辑很简单。AI核心是数据、算法、算力。数据是关键，特别是企业的私有数据，非常重要。相对于离散行业，例如汽车制造、家电，化工材料流程行业的数字化普及程度相对落后。离散行业标准化的开发流程工艺，体系要求。所以研发数字化这块起步也相对更早。国内很多数字化的厂商家PLM，MES，ERP最早也是做的这个方向。所以数据先行，AI落地起码要找一些有一定数字化基础的客户，要不然数据从哪来？现在很多化工材料的客户还在用纸质的文件的。
三、AI落地的关键点
1.把工具融入到企业研发业务流程中。
2.解决生产性研发中的痛点问题。
3.满足私有化部署和模型定制化。
未完待续.....
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