石油石化行业专题研究：AI如何变革能源化工行业？
AI或助力上游油气降本
国内央国企油气企业AI布局领先于民营企业，三桶油的AI布局思路目前主要在构建行业高质量的数据集，建立油气大语言模型，构建知识体系，打造计算平台；海外油气公司目前进展聚焦地层构建模、钻井等工业流程自动化、预测性维护模型以及碳排放管理。
我们根据EOG的运营成本为基准简单测算合计AI大概会带来7美金/BOE的降本空间，下降幅度大约17.5%，这与国际能源署所估计的数字技术可以将油气成本降低10%-20%接近。
AI重塑煤炭智能矿山
国内目前智能矿山化进展比较成熟的应用聚焦在煤炭开采和洗选方面，打造智能化矿山，显著提升灾害预警、智能开采和管理效率。根据麦肯锡的相关调研，煤炭企业全面释放智能化潜力能够将利润提升7%-12%，将投资回报率提升2%-3%。
AI赋能化工“从分子设计到智能工厂”
目前AI与化工行业结合主要在“赋能材料研发与合成”和“化工智能制造”两个大方向。AI赋能材料研发合成领域的发展尚处在导入期，主要集中在高校科研院所或海外头部领军化工企业（eg.LG化学、赢创等）。
AI在工艺流程设计中应用比如流程模拟仿真监测，主要是化工设计院等高校研究所及模拟仿真软件企业比如中控技术。化工智能制造目前国内外均在加速布局，国内主要由央国企及细分龙头牵头智能化工厂建设，海外企业布局更早，现阶段开始着力新材料创新研发。
AI竞速赛，哪些能化企业才能突破重围？
我们认为拥有大量高质量有效数据的主权、能将技术和业务深度融合、注重创新、具有强大资金实力的企业更有机会在AI军备赛中脱颖而出。
潜在受益标的：1)拥有数据主权的头部企业具有先发优势；2）AI forscience方面，具有自主研发能力的催化剂公司；3）AI for operation方面，“卖铲者”比如中控技术等工业流程模拟软件企业。
风险提示：1）AI应用需求不及预期的风险；2）企业布局AI进度不及预期的风险；3）中美贸易摩擦加剧的风险；4)行业竞争加剧的风险。
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