| 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。 核心逻辑 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**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。 |
