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基础化工行业研究:AI系列深度(一):“Deepseek”即将带来的化工变革

基础化工行业研究:AI系列深度(一):“Deepseek”即将带来的化工变革

研报

基础化工行业研究:AI系列深度(一):“Deepseek”即将带来的化工变革

  本篇文章是AI系列深度报告第一篇,着重从AI新技术带来的行业改变和可能的演绎路径角度去梳理行业长期趋势。年初持续受到关注的Deepseek带来了一系列的浪潮,对化工行业也将产生巨大冲击,我们从几个维度进行了方向性梳理:①从不同赛道的竞争重点出发,挖掘AI智能化带来的优化和改善空间;②从实际可落地的角度,梳理可率先形成赛道赋能的方向;③从未来的发展趋势看,化工行业国内外可能出现的格局变化;④落地到具体板块,AI智能化能够形成的行业赋能和重点关注的行业机会。   从大致的路径看,AI在化工行业应用更多向着拓品、降本两个维度发力。拓品可以通过缩短研发时间,落地工艺设计、优化工程装置、提升产品差异度等或缩短时间,或优化结果;而降本可以通过人工替代,精准对接,流程优化,模拟改造等维度支撑成本改善。   化工行业智能化升级,顺势把握三重机遇。①影响越大的方向,落地速度越快,技术研发的变革或将是主“战场”;②领军型企业有资金、有要求、有能力、有需求,有望成为AI智能化的先期参与者,尤其是大型央国企;③具有较高的行业敏感度,对接难度相对较小或者改造优势比较明显的意愿型企业也将具有先期优势。   国内外化工行业的软实力差距有望逐步缩窄。经过20多年的发展,我国的竞争优势从前期低人力成本、政策驱动的资本投入向产业链市场配套和系统化的综合赋能进行升级。借助AI工具,我国有望弥补多年历史积淀带来的国内外材料研发的差距,实现高端材料的加速突破。   投资建议   Deepseek的出现加速了AI智能化在各个领域的实体应用和优化,在化工行业领域,我们认为可能出现的四类关注点:   破除现有限制瓶颈的方向,将有望最开始明显受益:直接改善效率和提升速度的领域,或将最开始获得切入,目前对选定方向,重复性测试或者方向性改善的领域,AI智能化将有望直接缩短研究周期,降低投入成本,建议关注合成生物方向,农药创制药赛道等;   技术研发的优化或将是智能化落地的主“战场”:AI智能化对接的基础相对较好,投入成本相对可控,产生的长远影响相对较大。对应的赛道更多是精细化工材料领域,通过AI智能化加速研发管线的定制化、高端差异化和配方产品集合等要求,缩短和国际龙头之间的软实力差距,建议关注新材料领域尚未实现高端产品国产化的赛道,比如工程塑料、改性材料、辅材供给等领域;   行业领军企业的AI智能化推进速度或将较快,重点建议关注央国企的AI对接节奏:领军型企业有资金、有要求、有能力、有需求,有望成为AI智能化的先期参与者,能够形成成本和管理的改善,在产品落地兑现方面也有望获得效率提升,建议关注央国企的AI对接情况以及实际性的变化;   AI智能化的变化为现有化工行业提供了时代的契机:①我国的竞争优势延续,海内外在材料领域的软实力差距降低,将有望形成进一步的产品竞争力输出;②AI智能化升级再次为行业提供长生命周期的筛选机会,没有投入产出比优势的或者难以达到行业门槛的企业将再次面临淘汰;③AI智能化或将带动能耗、碳排等先期较难落实的政策形成可尝试空间,进一步影响现有的竞争格局。   风险提示   AI或将改变行业格局,导致阶段性的竞争加剧;AI智能化的应用在研发、生产和工程落地等的推进需要时间;信息保密性和可行性等问题需要更完整的方案体系;效率的提升带来人员培养和再分配等问题的解决仍需考虑。
报告标签:
  • 化学制品
报告专题:
  • 下载次数:

    2511

  • 发布机构:

    国金证券股份有限公司

  • 发布日期:

    2025-02-20

  • 页数:

    22页

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报告内容
AI精读报告
报告摘要

  本篇文章是AI系列深度报告第一篇,着重从AI新技术带来的行业改变和可能的演绎路径角度去梳理行业长期趋势。年初持续受到关注的Deepseek带来了一系列的浪潮,对化工行业也将产生巨大冲击,我们从几个维度进行了方向性梳理:①从不同赛道的竞争重点出发,挖掘AI智能化带来的优化和改善空间;②从实际可落地的角度,梳理可率先形成赛道赋能的方向;③从未来的发展趋势看,化工行业国内外可能出现的格局变化;④落地到具体板块,AI智能化能够形成的行业赋能和重点关注的行业机会。

  从大致的路径看,AI在化工行业应用更多向着拓品、降本两个维度发力。拓品可以通过缩短研发时间,落地工艺设计、优化工程装置、提升产品差异度等或缩短时间,或优化结果;而降本可以通过人工替代,精准对接,流程优化,模拟改造等维度支撑成本改善。

  化工行业智能化升级,顺势把握三重机遇。①影响越大的方向,落地速度越快,技术研发的变革或将是主“战场”;②领军型企业有资金、有要求、有能力、有需求,有望成为AI智能化的先期参与者,尤其是大型央国企;③具有较高的行业敏感度,对接难度相对较小或者改造优势比较明显的意愿型企业也将具有先期优势。

  国内外化工行业的软实力差距有望逐步缩窄。经过20多年的发展,我国的竞争优势从前期低人力成本、政策驱动的资本投入向产业链市场配套和系统化的综合赋能进行升级。借助AI工具,我国有望弥补多年历史积淀带来的国内外材料研发的差距,实现高端材料的加速突破。

  投资建议

  Deepseek的出现加速了AI智能化在各个领域的实体应用和优化,在化工行业领域,我们认为可能出现的四类关注点:

  破除现有限制瓶颈的方向,将有望最开始明显受益:直接改善效率和提升速度的领域,或将最开始获得切入,目前对选定方向,重复性测试或者方向性改善的领域,AI智能化将有望直接缩短研究周期,降低投入成本,建议关注合成生物方向,农药创制药赛道等;

  技术研发的优化或将是智能化落地的主“战场”:AI智能化对接的基础相对较好,投入成本相对可控,产生的长远影响相对较大。对应的赛道更多是精细化工材料领域,通过AI智能化加速研发管线的定制化、高端差异化和配方产品集合等要求,缩短和国际龙头之间的软实力差距,建议关注新材料领域尚未实现高端产品国产化的赛道,比如工程塑料、改性材料、辅材供给等领域;

  行业领军企业的AI智能化推进速度或将较快,重点建议关注央国企的AI对接节奏:领军型企业有资金、有要求、有能力、有需求,有望成为AI智能化的先期参与者,能够形成成本和管理的改善,在产品落地兑现方面也有望获得效率提升,建议关注央国企的AI对接情况以及实际性的变化;

  AI智能化的变化为现有化工行业提供了时代的契机:①我国的竞争优势延续,海内外在材料领域的软实力差距降低,将有望形成进一步的产品竞争力输出;②AI智能化升级再次为行业提供长生命周期的筛选机会,没有投入产出比优势的或者难以达到行业门槛的企业将再次面临淘汰;③AI智能化或将带动能耗、碳排等先期较难落实的政策形成可尝试空间,进一步影响现有的竞争格局。

  风险提示

  AI或将改变行业格局,导致阶段性的竞争加剧;AI智能化的应用在研发、生产和工程落地等的推进需要时间;信息保密性和可行性等问题需要更完整的方案体系;效率的提升带来人员培养和再分配等问题的解决仍需考虑。

中心思想

本报告的核心观点是:Deepseek 等大型语言模型的出现,将显著加速人工智能在化工行业的应用,带来行业格局的深刻变革。这种变革主要体现在两个方面:拓品(通过缩短研发时间、优化工艺设计等提升产品差异化和种类)和降本(通过自动化、精准控制等降低生产成本)。 报告分析了AI在化工行业应用的三重机遇,并针对不同类型的企业和细分赛道,提出了相应的投资建议和风险提示。

AI赋能化工行业:拓品与降本双轮驱动

国内外化工行业竞争格局的潜在变化

主要内容

一、Deepseek高效工具,进一步突破化工行业发展瓶颈

本节分析了Deepseek等AI工具如何加快化工行业拥抱AI的步伐。传统化工行业由于重资产属性和较慢的变革速度,AI应用进展缓慢。Deepseek的出现降低了AI应用的门槛,使得更多企业能够尝试AI升级,并快速提升投入产出比。报告还比较了精细化工和大宗化工在AI赋能方面的差异,指出AI主要在重复性环节优化、人工替代、工艺优化和数据库构建等方面发挥作用。

1.1 Deepseek有望加快实业拥抱AI的速度

本小节阐述了Deepseek降低AI应用成本,推动化工行业智能化升级的意义。 它分析了国内化工行业的发展历程,从早期的人力成本优势到如今的产业链优势,并指出Deepseek有望弥补国内外在材料研发方面的差距。

1.2 化工行业智能化升级,顺势把握三重机遇

本小节总结了化工行业智能化升级的三重机遇:技术研发变革、领军企业率先参与和意愿型企业的先期优势。 它详细分析了这三种机遇背后的逻辑和潜在优势。

二、长期行业格局或将改变,商业模式亦或将不断演变

本节探讨了AI对化工行业长期格局和商业模式的影响。AI有望改变生产要素的重要性排序,进一步提升我国化工行业的竞争力,尤其是在材料领域。同时,AI也可能带来行业整合和商业模式的创新。

2.1 国内外化工行业的软实力差距有望逐步缩窄

本小节分析了中国化工行业竞争优势的演变,从低人力成本到产业链优势,并指出AI有望弥补与国外企业在材料研发方面的差距,缩小软实力差距。 图表数据支持了中国专利申请量增长和海外企业产能关停的趋势。

2.2 工具变革带来行业整合契机,商业模式或将有新变化

本小节探讨了AI带来的行业整合机会,以及商业模式的潜在变化,包括老旧产能的淘汰、材料整合以及碳排放和能耗管控的可能性提升。

三、以中石化为例,国内企业已经开启AI升级

本节以中石化为例,具体分析了国内企业如何利用Deepseek大模型提升研发效率和生产效率。 中石化已经开始在多个业务板块应用Deepseek,包括油气勘探开发、化工产品研发和客户服务等。

3.1 借助Deepseek大模型算力,充分提高企业研发效率

本小节分析了Deepseek如何帮助中石化降低资本性开支,提高研发效率,并降低费用化支出占比。

3.2 借助Deepseek大模型数据库分析,提高企业各环节生产效率

本小节阐述了Deepseek在中石化炼油、化工和营销分销等板块的应用,以及AI数字员工的应用案例。

四、行业变革及时解决技术痛点,关注技术智能化升级的机会

本节分析了AI在合成生物、农药创制和新材料研发等领域的应用机会,并结合政策支持和行业发展趋势进行探讨。

4.1 Deepseek赋能合成生物,加速新品扩展和成本优化

本小节分析了AI如何优化底盘细胞构建,降低合成生物的成本和提升效率。

4.2 Deepseek赋能农药创制,或将大幅提升研发效率

本小节分析了AI如何缩短农药研发周期,降低研发成本,并列举了部分企业在AI应用方面的案例。

4.3 Deepseek赋能新材料研发,或将加速关键材料国产化进程

本小节分析了国家政策对新材料研发的支持,以及AI如何加速关键材料的国产化进程,并结合相关政策文件进行阐述。

4.4 Deepseek赋能化工智能化与自动化生产,或将带动相关设备需求

本小节分析了AI与DCS系统结合的优势,以及对相关设备需求的潜在影响。

五、投资建议

本节提出了四类值得关注的投资方向:破除行业瓶颈、技术研发优化、行业领军企业和AI带来的行业新机遇。 并针对每个方向提供了具体的投资建议,包括相关上市公司。

六、风险提示

本节列出了AI应用于化工行业的潜在风险,包括竞争加剧、应用推进需要时间、信息安全和人才培养等方面。

总结

本报告深入分析了Deepseek等AI工具对化工行业带来的影响,指出AI将成为化工行业未来发展的重要驱动力,并对行业格局和商业模式带来深刻变革。报告强调了AI在拓品和降本方面的作用,并针对不同类型的企业和细分赛道提出了相应的投资建议和风险提示。 然而,AI的应用也面临着诸多挑战,需要企业和投资者谨慎评估风险,积极应对。 未来,AI在化工行业的应用将持续深入,带来更多机遇和挑战。

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