中国科学院院士徐春明说，第四次工业革命将互联网、大数据和人工智能等现代信息技术深度融合，全球正在争夺智慧工业制高点。自动化程度高、数据共享程度高、自主规划和优化程度高的“智慧革命”正在重塑各行业格局。化工行业也正在经历系统性变革，“低碳智慧炼化”是时代发展的必然趋势。

    化工行业的智慧化要重点解决两个问题：从实验室到工厂的工程化放大问题，从分子到工厂的快速感知、依靠模型精准过程决策和调控。在实验室阶段，建立物料感知系统，通过计算机理解和识别分子结构特征、预测分子性能指标；建立反应机理系统，针对复杂分子反应网络无法手工建模问题，提出一套自动生成反应模型的方法；构建包含催化剂性质的智能优化模型，通过人工智能加速催化材料制备及筛选，设计制备绿电供能的导电催化材料，实现催化剂原位供热和诱导活化。

    绿电替代传统燃料，是通过电磁场作用供能供热，因此要开发与导电催化剂相匹配的绿电供能装备，开发甲烷蒸汽重整、丙烷脱氢等石油加工过程绿电供能装备，基于机理模型与工业数据，将CFD（计算流体动力学）和AI（人工智能）融合，开发工业装置模型。

    炼油过程是高度复杂的烃类体系加工系统，还要通过智能优化实现低碳生产，如通过炼厂氢气智能优化可以提高高硫劣质原油加工比例、降低氢耗。石油化工装置工艺复杂、流程长，要开发多变量智能控制方案。

    绿电-绿氢-绿色化学品生产链条是实现“双碳”目标的重要路径，要研究多时间尺度下的能量-质量耦合系统集成，通过智能优化算法对系统进行智慧决策，设计电-氢-化学品系统匹配的最优调控策略可实现该链条的全生命周期管理。