作为国民经济支柱产业，化工行业长期面临研发周期长、安全风险高、能效水平低等瓶颈。传统化工技术开发需历经 “小试 - 中试 - 工业化” 等多级放大过程，平均耗时超10年，巨额投入与漫长周期成为技术迭代的“拦路虎”。在此背景下，由中国科学院大连化学物理研究所牵头，联合科大讯飞、中国科学院文献情报中心等单位研发的智能化工大模型2.0 Pro应运而生，为行业变革提供了关键突破口。截至目前，该模型已在40余家化工企业、设计院及高校落地应用，其价值得到行业顶尖专家的高度认可。

智能化工大模型2.0 Pro上线：功能突破与国产算力底座支撑

2024年以来，智能化工大模型持续迭代升级。2024年3月推出的1.0版本已实现化工知识快速检索与工艺流程自主设计优化；同年 11 月发布的2.0版本进一步构建催化反应、工艺开发、中试放大、工厂优化四大智能平台，开发八大核心功能模块，覆盖催化剂评价、工艺设计、数字孪生等全链条环节，初步建立基于大模型的化工研发新范式。

2025年5月最新上线的智能化工大模型2.0 Pro版本实现多项关键突破：在保持700亿参数规模的同时，将上下文长度从8k tokens扩展至32k tokens，显著提升长文本理解与推理能力；新增深度推理模块与语音交互功能，为复杂化工问题提供更立体的解决方案；性能评测显示，其在催化剂性质、换热设备、安全管理等十大核心维度的平均问答准确率大幅提升，技术领先地位进一步巩固。

值得关注的是，智能化工大模型2.0系列均基于全国产算力平台训练的讯飞星火大模型底座研发。科大讯飞研究院副院长李鑫介绍，星火X1深度推理大模型在数学运算、代码生成、逻辑推理等通用任务中表现卓越，其融入多场景复杂数据后形成的强泛化能力，为化工模型提供了坚实基础。这种“国产算力底座 + 行业深度融合”的模式，既确保核心技术与数据安全可控，更让智能化工大模型真正扎根中国产业土壤。

产学研用闭环：院士团队与AI企业的协同创新

智能化工大模型的成功，得益于“科研院所 + 科技企业 + 行业用户”的深度协同。大连化物所作为技术主导方，由刘中民院士团队牵头突破化工领域核心算法与场景应用；科大讯飞则发挥AI技术优势，在星火大模型底座基础上定制化开发行业专属能力。双方建立“化工专家进研发、AI 团队入车间”的双向交流机制，共同制定数据标准、设计功能架构，在无先例可循的领域探索出“AI + 化工”的创新路径。

“这种跨领域合作不是简单的技术叠加，而是从底层逻辑到应用场景的深度融合。”刘中民院士强调，通过产学研用闭环，智能化工大模型不仅解决了行业痛点，更构建了自主可控的技术生态。目前，团队正着力建设化工数据中心与知识底座，计划覆盖研发、设计、生产全场景数据，并将于2025年发布具备知识增强、多模态推理能力的3.0版本，进一步提升模型对产业的赋能价值。

在“双碳”目标与新型工业化的背景下，智能化工大模型2.0 Pro的上线不仅是技术革新，更是产业升级的重要引擎。随着国产算力底座的持续强化与行业场景的深度挖掘，这一“中国方案”正为全球化工产业的智能化、低碳化发展提供可借鉴的路径，推动行业向高效、安全、绿色的未来加速迈进。