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人工智能在化工市场的应用正迅速发展，新技术已经重塑了化学工程、制造和环境监测等领域。Rabeb Boughanmi探讨了Questel的专利态势分析揭示了在这一快速发展领域中的创新趋势。
在气候紧迫、监管压力和可持续增长需求日益增长的时代，化学和环境行业正处于一场技术革命的前沿。人工智能（AI）正在积极重塑这些行业，从分子发现、催化剂设计到废物管理和污染控制，无一例外。通过支持更智能、数据驱动的决策，人工智能帮助企业和研究人员加速创新、减少资源消耗并最大限度地降低对环境的影响。
根据 Grand View Research 的一份报告，2023 年全球化学市场人工智能 (AI) 市场价值为 9.43 亿美元，预计到 2030 年将达到约 52.4 亿美元，复合年增长率 (CAGR) 为 27.8%。这一快速增长凸显了机器学习、数据分析和计算能力的突破如何加速人工智能在化学工程、水处理、污染治理和可持续制造等领域的应用。
图 1： GenAI 在化学工程中的规模化应用（Decardi-Nelson B, Alshehri AS, and You F (2024), Frontiers in Chemical Engineering）
第一部分：人工智能在化学和环境过程中的关键应用
- 分子与材料发现
人工智能通过预测稳定性、反应性和催化活性等属性，并通过数据驱动建模实现催化剂和聚合物的生成式设计，正在彻底改变分子与材料的发现过程。在材料加速平台（MAPs）中，AI与自动化相结合，加速了高效CO₂光催化剂和热催化剂的发现。最近结合了大型语言模型（LLMs）、贝叶斯优化和主动学习的工作流程，优化了氨生产的催化剂合成，以惊人的精度改进了反应路径。AI进一步推动了合成路线预测和自动化化学合成，巩固了其作为加速分子创新基石的作用。 - 流程优化和自动化
在工艺工程中，人工智能正通过优化反应条件、自动化实验和实时控制操作来改变生产方式。AutoChemSchematic 人工智能框架能够生成工艺和仪表图，有效地将实验室发现与工业规模制造连接起来。混合预测控制系统通过持续调整操作参数以保持高效率和产率来优化乙烯生产，而AI驱动的方法则能够提升工业膜分离工艺的性能，提高了分离效率并降低了能耗。
图2：人工智能驱动的材料设计与工艺控制在工业应用中的集成。来源：OUP（2025年10月）
- 水与废水处理
人工智能正日益应用于优化废水处理和提高污染物去除率，其原理是通过预测系统性能和控制处理参数。机器学习模型能够估算去除效率、检测新兴污染物并管理吸附过程，例如，人工智能驱动的模型可以预测污染物吸附并优化水处理厂的运行。此外，人工智能还通过色谱和光谱建模来检测水系统中的药品和个人护理产品，从而提高检测的可靠性和监测精度。
- 环境监测与污染控制
人工智能通过整合遥感、数据分析、预测建模和物联网（IoT）技术，来检测污染源、预测空气和水质并预判环境危害。它通过图像处理、傅里叶变换红外光谱（FTIR）、拉曼光谱和高光谱成像等技术增强微塑料检测能力，提高了整个生态系统的准确性和效率。当与传感器网络结合时，人工智能可以实现实时污染追踪， 例如在英格兰南部，基于人工智能的水质监测器能够以87%的准确率预测细菌含量，并立即发出警报以保护公众健康。 - 垃圾焚烧发电厂优化
人工智能正在通过优化燃烧、提高沼气产量和改善整体运营效率来改造垃圾焚烧发电（WtE）厂。人工智能模型分析实时原料属性，例如热值和水分含量，从而调整炉膛条件，并在城市固体垃圾质量波动的情况下稳定能源输出。在厌氧消化器中，人工智能持续监测温度、pH值和原料成分，以最大限度地提高沼气产量。与物联网传感器集成，支持预测性维护、过程控制和能源调度优化，从而实现更高的处理量、更稳定的蒸汽产量和更低的排放。 波兰垃圾发电行业的人工智能驱动建模项目就证明了这一点，该项目旨在通过预测能源需求和优化区域系统运行来提高效率和能源存储。此外，人工智能还提高了垃圾分拣的准确性、收集物流和能源生产预测，使垃圾发电运营与更广泛的环境和经济可持续发展目标保持一致。
图 3：人工智能辅助的垃圾焚烧发电厂核心运营领域
- 运营效率与预测性维护：人工智能减少计划外停机时间，检测异常情况并优化工艺参数，从而提高产量并减少浪费。
- 加速研发与缩短洞察时间：人工智能驱动的自主工作流程和实验室自动化加快了实验规划和执行，压缩了发现周期。
- 减少化学品使用与实现更环保的工艺：机器学习辅助的溶剂选择和反应优化降低了试剂消耗，并有助于找到毒性更低的替代品。
- 节省成本：通过减少能源消耗、材料浪费和维护成本，人工智能可实现可衡量的运营成本降低。
- 提高质量控制和工艺稳定性：实时传感器分析和闭环控制在原料变化的情况下保持产品一致性。
- 更智能的供应链和市场预测：人工智能改进原材料价格和需求预测，并实现动态供应商选择，从而降低风险。
- 更强的可持续发展成果：人工智能有助于优化能源利用并选择影响较小的途径，从而支持脱碳和循环经济目标。
- 数据质量、可用性和碎片化：化学数据集通常是碎片化的、孤立的和非结构化的，严重限制了模型的训练和可靠性。
- 与传统系统和基础设施的集成：将人工智能集成到传统化工厂中是一项挑战，需要昂贵的硬件升级、工作流程调整以及熟练的专家来改造过时的系统并根据工厂特定数据定制人工智能。
- 缺乏熟练人员和领域专业知识：目前严重缺乏同时具备深厚的化学/工艺工程知识和人工智能/机器学习技能的专业人员，这阻碍了有效部署。
- 前期投入成本高，短期投资回报率不明确：硬件、软件、数据基础设施和人才方面的巨额成本构成了障碍，尤其是对于缺乏明确短期投资回报率的中小企业而言。
- 监管、安全和可解释性限制：化学过程必须符合严格的监管和安全标准；人工智能模型必须可审计且透明，而不是“黑箱”。
- 伦理和环境考量：随着人工智能被应用于毒理学预测、排放建模和制药等敏感领域，维护伦理标准、数据隐私和环境责任对于防止滥用和确保可持续创新至关重要。
人工智能在化工和环境行业的实际应用
图 4：人工智能在化学和环境领域的实际应用。
如何在化工行业中应用人工智能
图 5：在化学工业中实施人工智能的步骤。
- 1. 评估准备情况：评估数字化成熟度和工作流程。找出重复性高、数据量大的任务（例如，设备监控、实验室测试），以便快速应用人工智能。确保领导层达成一致，团队积极参与，以支持人工智能的采用。
- 2. 构建强大的数据基础：收集并标准化来自传感器、实验室和生产日志的数据。创建集中式数据平台，以提高一致性、治理和可扩展性，这些对于获得准确的人工智能洞察至关重要。
- 3. 选择合适的工具和合作伙伴：选择拥有化工行业专业知识和可扩展、安全解决方案的供应商。确保系统顺利集成、数据使用透明以及长期支持。
- 4. 试点、学习和扩展：从小规模开始，在一个流程中测试人工智能（例如，预测性维护）。衡量影响，改进方法，并根据已验证的价值和团队信心进行扩展。
- 5. 培训和赋能团队：让员工了解人工智能如何提升他们的工作效率。鼓励运营、工程师和IT部门之间的协作。一支技能娴熟、充满自信的员工队伍是人工智能可持续发展的关键。
—过去20年的出版趋势
图 6：人工智能在化学和环境过程中的科学出版物（2006–2026 年），©Questel
- 早期阶段（2006–2015）：
出版物数量较少且稳定（每年约 500-800 篇），反映了化学和环境过程中的探索性研究和概念验证研究。 - 增长阶段（2016–2019 年）：
随着人工智能方法开始在优化反应、控制过程和模拟环境系统方面展现出实际应用，相关出版物数量从每年约 1000 篇增加到每年约 3000 篇。 - 快速扩张阶段（2020–2025 年）：
受深度学习、计算能力提升和数据集规模扩大的推动，相关论文发表数量跃升至每年约15000篇。研究重点集中在流程效率、可持续性和预测分析方面。 - 未来展望（2026 年）：
这代表的是不完整或预测的数据，但早期指标已经显示出活动迹象，表明人们持续保持浓厚的兴趣，并将继续专注于研发。
—出版物的地理覆盖范围
图 7：各国出版物数量，©Questel
- 亚洲以超过43%的论文发表量领先，其中中国（约占29%）和印度（约占13%）是增长的主要驱动力。韩国（约占4%）和日本（约占3%）也贡献显著，凸显了该地区强大的投资实力和不断提升的科研能力。
- 北美地区依然非常活跃，其中美国（约占 16%）是人工智能研究和化工行业工业应用的主要中心。
- 欧洲通过英国、德国和意大利等国家持续做出贡献，这反映出欧洲科研产出稳定但规模较小。
- 其他地区（伊朗、沙特阿拉伯、土耳其、加拿大、澳大利亚）的研究活动日益活跃，表明主要中心之外正在涌现新的研究中心。
—主要研究机构
图 8：发表人工智能在化学和环境研究领域成果的全球顶级学术机构，©Questel
这份机构概览进一步证实了中国在该领域的领先地位。中华人民共和国教育部、中国科学院以及清华大学、浙江大学、上海交通大学等顶尖高校在人工智能应用于化学领域的研究方面做出了卓越贡献。它们的突出地位体现了中国加强科技产业人工智能驱动创新的协调战略。
欧洲和美国的机构，包括法国国家科学研究中心（ CNRS ）和麻省理工学院（MIT） ，虽然规模较小，但实力雄厚。印度的萨维塔医学与技术科学研究所和萨维塔工程学院，以及伊朗的德黑兰大学，其日益增长的贡献凸显了全球对将人工智能应用于环境和工业挑战的浓厚兴趣。
—按主题领域划分的出版物分布
图 9：按主题领域划分的化学和环境过程中人工智能相关的科学出版物，©Questel
- 学科分布显示，工程学（18%）和计算机科学（14%）在研究领域占据主导地位，这反映了推动人工智能在化学和环境工程领域融合的强大技术基础。
- 环境科学（8%）、材料科学（7%）和Chemistry（6%）合计占出版物的很大一部分，凸显了科学界对应用人工智能解决可持续性挑战、资源效率和先进材料设计日益增长的兴趣。
- 能源（6%）和化学工程（5%）的存在进一步凸显了人工智能在优化能源利用和排放监测方面的相关性。
第三部分：专利动态能告诉我们关于人工智能在化学品、化学和环境过程中的集成有哪些信息？
—关键趋势：备案期
图 10：专利族趋势（2005–2025 年）， ©Questel
早期阶段（2005–2014）：
- 专利活动仍然非常有限（每年申请量不足 100 件），这表明人工智能在化学和环境过程中仍处于实验和学术阶段。
- 公司和机构更多地是在探索可行性，而不是保护知识产权，这表明产业界的参与度很低。
增长阶段（2015–2019 年）：
- 专利族的数量开始稳步上升，反映了工业界对人工智能在流程优化和建模方面的第一个真正的兴趣浪潮。
- 失效专利的出现以及已授权和待审批专利的增加，标志着战略性知识产权组合管理的开始。
快速扩张期（2020–2023）：
- 专利申请数量呈指数级增长，待审专利数量占主导地位（3000-7000 个专利族），随着早期申请的成熟，已授权专利数量也同步增长。
- 这一趋势反映了大规模的研发投资和全球知识产权领导地位的竞争，将人工智能定位为化学和环境创新的核心推动力。
未完成年份（2024-2025 年）的持续势头：
- 尽管 2024-2025 年的数据仍不完整，但待审专利数量异常之高（超过 9,000 个专利族）表明，人工智能驱动的化学和环境技术领域持续不断的投资和创新。
- 即使是在部分年份内出现的这种增长，也表明上升趋势可能会持续下去。
—按合法的身份排名的前几名球员
图 11：按法律地位划分的前 20 大主要参与者，©Questel
中国高校和企业在专利领域占据主导地位，这反映了中国在人工智能驱动的化学和环境创新方面的战略重点。浙江大学、北京工业大学和国家电网公司等领先机构拥有规模庞大且结构均衡的专利组合，包括已授权专利和正在申请的专利。这种组合既体现了技术的成熟度，也展现了持续的创新能力。
包括格力电器、河海大学和佛山云密电器科技有限公司在内的一些机构，其失效专利的比例较高，这可能代表着早期试验或向更有前景的技术进行的战略转型。与此同时，来自印度的新兴机构，例如昌迪加尔大学、耆那教大学和提尔坦卡尔·马哈维尔大学，其待审专利的比例较高，凸显了中国以外地区研究活动的快速扩张。
大多数顶级受让人是学术机构，约占参与者的60%，这证实了人工智能在这些领域以研究为导向的本质。格力电器和中国石油化工集团公司（中石化）等工业企业的参与，则表明了一种技术转移趋势，即将学术成果转化为实际的工业解决方案。
中国多所大学，如浙江大学、清华大学、天津大学和东南大学，在专利和论文发表数量方面均位列前20名，这表明它们在研究和创新方面具有双重实力，并强调了学术卓越与可专利技术之间的直接联系。
—创新的地理覆盖范围和分布
- 研发国家
图 12：第一优先权专利申请的地理分布，©Questel
中国：全球领导者
中国拥有全球约69%的专利，遥遥领先于其他任何国家，这反映了其快速的工业扩张以及在化学领域人工智能方面的大规模投资。中国利用人工智能扩大生产规模并提高制造效率。在政府举措和强劲的私人投资支持下，中国在人工智能应用于新材料开发和先进工业应用方面处于领先地位。
印度和韩国：亚洲新兴中心
印度（约占10%）和韩国（约占8%）是快速发展的创新中心。它们的活动体现了工业数字化、智能制造和可持续发展计划，这证实了它们在亚太地区快速增长中的核心地位，因为该地区在工业和环境流程中人工智能的应用率位居世界第一。
美国和日本：以质量为中心的创新者
美国专利数量约占全球总数的4%，日本约占3%，两国专利活动保持稳定但适度。两国的专利组合主要集中在高级分析和流程优化领域。
欧洲及其他地区：虽四分五裂，但仍活跃
创新分散在规模较小的参与者中。台湾、德国和欧洲的贡献相对较小，这反映了分散式和跨学科的研究模式，而土耳其和法国则代表着新兴参与者。欧洲的创新深受可持续发展和绿色化学目标的影响。
- 地理保护
图 13：世界专利保护分布图，©Questel
- 中国在全球专利领域占据主导地位，这既反映了其强大的国内创新生态系统，也体现了其对人工智能驱动的化学和环境技术的积极投入。其专利申请策略涵盖广泛领域，从化学合成到环境监测、废物管理、工艺优化和污染控制，展现了对高影响力行业的全面保护。
- 印度位居第二，这表明其对利用人工智能技术服务于化工和环境领域的兴趣正在迅速增长。这种增长可能反映了印度对可持续发展的双重关注，以及其在工艺优化、减少废物、废物能源化和绿色化学解决方案等方面对人工智能的采用。
- 美国紧随其后，其专利侧重于提高工业效率、减少污染和优化化学工艺。美国的做法是将关键工业领域的专利保护与提升运营绩效和环境责任的应用相结合。
- 韩国在水处理和废水处理领域尤为突出，其专利保护力度也集中于此。韩国的专利申请表明，其战略重点在于水资源管理至关重要的领域，同时在环境监测和工艺改进方面也持续进行创新。
- 日本高度重视水和废水处理、环境和气体监测、废物管理以及工艺优化。其专利组合也侧重于分子设计和化学创新，体现了以高价值、技术驱动型应用为中心的战略。
—技术概述
图 14：人工智能在化学和环境领域集成技术概述，©Questel
- 计算机技术（16,984）和信息技术管理方法（9,899）是迄今为止最活跃的领域。这反映出人工智能创新始于核心计算和数据管理技术，进而推动其在化学和环境领域的应用。
- 测量（7,926）和控制（6,546）非常活跃，这与人工智能驱动的过程控制、监控和优化相一致，这在化学过程自动化、环境监测和智能制造中至关重要。
- 环境技术（2,881） 、化学工程（2,453）和热过程与设备（3,300）均表现出强劲的活跃度，凸显了化学工业向数据驱动、以流程为中心的创新方向的强烈转变。
- 在环境技术领域，人工智能被应用于智能监测、预测性污染控制和能源优化，从而推动可持续发展和监管效率的提升。在化学工程领域，人工智能支持实时过程控制、故障检测和催化剂优化，将静态操作转变为自适应、自优化系统。同时，在热过程领域，人工智能的应用体现了在高温或高能耗环境下降低能耗、提高产量和预测系统故障的努力。
- 生物材料分析（3,090）和医疗技术（2,385）显示出明显的交叉，表明人工智能在生物化学和环境健康监测中的作用。
- 一些规模适中但增长迅速的化学特定领域，例如高分子Chemistry/聚合物（370） 、有机精细Chemistry（520）和药物（210） ，虽然规模较小，但也值得关注。这些领域表明人工智能在分子建模、药物发现和材料设计方面正逐渐被应用，尽管它们不如工程应用那样成熟。
- 微观结构和纳米技术（68）和基本通信过程（58）等边缘或低活跃领域代表性较弱，这意味着人工智能在这里的整合仍处于早期阶段。
—技术应用模式的演变
图 1：人工智能相关专利申请在化学和环境领域的动态趋势（2005–2023 年），©Questel
过去二十年来，人工智能在化学和环境领域的应用显著加速，尤其是在 2015 年之后出现了明显的增长。这一趋势反映了机器学习、预测分析和过程自动化在化学工程、材料研究和环境系统中的快速应用。
环境和气体监测已成为创新领域的主导力量，呈现指数级增长，预计到2023年将远远超越其他领域。这反映了人工智能在排放追踪、污染预测和传感器优化方面发挥的关键作用，而这些作用的驱动力正是监管要求和可持续发展目标。过程优化紧随其后，凸显了人工智能在工业和化工过程中实时控制、预测性维护和效率提升方面的广泛应用。
水和废水处理领域也呈现出强劲的发展势头，这反映了全球在可持续水资源管理方面所做的努力，以及人工智能在过程监控和故障检测方面的应用。材料和分子领域同样呈现快速增长，这得益于人工智能辅助的材料发现、分子建模以及研发工作的加速推进。
在废物管理和垃圾发电应用领域，人工智能正助力优化回收利用、能源回收和循环经济解决方案，并展现出一些新兴但前景广阔的趋势。相比之下，可持续性和绿色化学仍处于早期应用阶段，随着人工智能开始推动环保设计和绿色工艺创新，这些领域正逐步获得认可。
