转自：中国科学报

在全球能源化工行业向绿色化、低碳化、智能化加速转型的关键节点，人工智能正成为破解产业发展瓶颈、筑牢产业链供应链安全根基的核心驱动力。日前，青岛科技大学正式揭牌成立智能化工研究院，为“AI +化工”交叉创新搭建起高水平平台。

作为研究院的首位院长，青岛科技大学教授王殿辉并不打算坐在象牙塔里空谈理论，而是带着团队从实验室走向生产一线，试图用AI算法为这个“经验驱动”的传统行业换上一颗“数字大脑” 。近日，《中国科学报》专访了王殿辉，探寻研究院的发展蓝图与“AI 赋能化工”的实践路径。

王殿辉受邀参加第十届“人工智能之旅”国际会议并作主题报告

让AI扎根化工产业土壤

“化工产业升级是国家战略需求，而AI技术与化工学科的深度融合，正是突破产业发展瓶颈的关键所在。”谈及研究院成立的初衷，王殿辉开门见山。

在他看来，“传统化工不能总依赖‘经验’，能耗高、工艺流程依赖经验、安全隐患等问题，是悬在行业头上的利剑。”而人工智能的介入，能够从根本上推动产业从“经验驱动”向“数据与模型驱动”转型。

对于研究院的定位，王殿辉十分务实：AI技术不能悬浮，必须直击化工核心。基于这样的认知，智能化工研究院自成立之初便确立了“高起点布局、深层次交叉、开放性协作、特色化发展”的核心理念。

研究院打破了学科壁垒，将化工、材料、自动化、计算机等学科优质资源揉在一起，数据科学学院前瞻性确立“AI for Engineering”研究方向，精准对接山东省“十强”产业与学校优势学科，构建起覆盖基础理论、关键技术到工程应用的完整创新链。

在具体攻关上，研究院紧扣产业实际需求，将研究方向压在四个实处：轻量化随机配置学习理论、AI 赋能的复杂工业过程建模及智能控制、化工/橡胶生产过程低碳运行优化、化工安全预警与应急响应。

“这些研究方向既立足青科大橡胶、化工等特色学科优势，又瞄准行业共性难题，通过研发自主可控的工业软件与智能系统，切实提升生产效能与安全性。”王殿辉强调，研究院的学科交叉不仅服务于化工领域，更将支撑材料等相关产业发展，助力学校整体学科水平实现跃升。

王殿辉参加国际会议并与俄罗斯联邦副总理Dmitry Chernyshenko对话

从实验室走向生产一线

理论创新是技术突破的根基，也是研究院的立身之本。

在王殿辉的科研生涯中，对机器学习理论的深耕细作成为他赋能产业的底气所在。他创建了深度随机配置网络学习理论，这套理论突破了传统算法的局限，让随机学习变得‘轻量’且‘可解释’，为边缘计算工业应用中轻量级计算单元的研发提供了重要支撑。这意味着，在资源有限的工厂边缘计算单元中，AI也能高效跑起来，为复杂工业过程的建模和优化提供了更可靠的‘硬工具’。

2023年，王殿辉首次提出学习模型复杂度概念及相关定理，进一步完善了机器学习理论体系。这些原创性研究成果，让团队在面对复杂工业过程中建模、控制与优化的瓶颈问题时，能够拿出更高效、可靠的解决方案。

“工业场景的复杂性要求理论研究不需要悬浮的理论，必须接地气，既要具备前沿性，更要具备实用性。”王殿辉说，基于这些扎实的理论积累，研究院能够快速响应企业需求，提供精准有效的技术支持。

与行业头部企业共建实践平台，将产业前沿课题融入研发全过程……王殿辉带领团队走出了一条“从产业中来，到产业中去”的创新之路。

这些理论在生产一线转化为实实在在的生产力。在橡胶工业领域，与赛轮集团的合作让橡胶密炼工艺告别“凭经验”的传统模式，通过门尼系数预测及密炼控制优化研究，实现了工艺的精准掌控；在新能源赛道，为新特能源研发多晶硅还原炉智能优化控制技术，通过构建自适应预测模型，切中能耗痛点，助力降低生产能耗；在矿产资源领域，与紫金矿业合作，采用半监督学习算法研发软测量智能系统，解决了工业生产中难以直接测量的关键参数监测难题。这些来自车间的技术突破，成为驱动传统化工产业转型升级的核心引擎。

王殿辉作最新学术报告  受访者供图

开放协作抢占创新高地

“高水平的科研创新离不开开放的合作平台，国际交流合作是提升研究院学术水平与国际影响力的关键路径。”王殿辉的视野并未局限在实验室，他深知，在全球化背景下，只有汇聚全球智慧，才能在“AI + 化工”领域抢占制高点。

目前，研究院正与俄罗斯斯科尔科沃科学技术研究院（Skoltech）共建“AI for Engineering”国际联合实验室，双方已达成共识，即将签署合作备忘录，预计2026年实现正常运行。

“这个联合实验室不是一个封闭的学术‘小圈子’，而是开放式的合作平台。”王殿辉介绍，将通过实验室这个平台吸引全球高端人才，通过国家级高端人才引育、青年学者互访、博士后研究生联合培养、国际联合基金申报以及工业项目合作研发等多个领域开展深度合作，为研究院注入国际化创新活力。

谈及此前对俄罗斯Skoltech的访问，王殿辉将其视为研究院开启高水平国际合作的标志性成果。这次访问不仅提升了学校在AI与工程融合领域的国际影响力，更为构建中外高端科研合作网络奠定了坚实基础。

下一步，研究院将持续拓展与全球顶尖机构的战略协作，加速传统化工学科升级，助力学校在新一轮科技产业变革中走在前列。同时，推进国际联合实验室建设，深化产学研协同与国际化发展，并依托“柔性引智”平台，吸引海外高层次专家以灵活方式参与科研与人才培养。

对未来，王殿辉有着清晰的蓝图：“研究院如同一颗种子，植根于青科大肥沃的学科土壤中。”除了产出突破性的科研成果，更要在这里培养出能解决未来产业难题的卓越工程师。

王殿辉充满信心：“我们的目标是将研究院发展成为‘AI +化工’领域具有国际影响力的创新策源地。”

他表示，研究院不会在虚处用力，下一步，团队将继续以国家战略需求为导向，在低比特轻量计算模型、可解释性机器学习等前沿方向持续攻关，深化与行业龙头企业的合作，用一系列原创性成果与技术突破，取代那些空洞的口号，夯实制造强国的根基，让青科大的智慧真正长在国家的产业版图上。