钱锋院士作为中国流程工业智能化领域的领军人物，长期致力于化工新材料研发与智能制造技术的融合创新，其论述深刻体现了“材料研发智能化”“生产过程绿色化”“产业体系协同化” 的核心理念。以下通过钱锋院士发表在互联网上的文章进行分析整理，从化工新材料和智能化两大维度展开，结合其学术研究、工程实践及政策建言，系统梳理其核心观点：

一、化工新材料：从 “实验室” 到 “工业化” 的智能革新

1. AI 驱动的材料逆向设计与高通量研发

• 颠覆传统研发模式钱锋院士提出，传统化工新材料研发依赖 “试错法”，周期长、成本高。他倡导通过生成式人工智能（如 AlphaFold、GPT-4）构建材料基因数据库，实现从 “理论预测” 到 “实验验证” 的闭环。例如，其团队在 2024 年与海外合作，利用 AI 逆向设计抗耐药菌聚合物，通过多模态信息表征（文本序列、图形、描述符）实现小样本数据下的高效筛选，最终获得 83 个高活性聚合物库。
• 跨学科融合路径强调材料科学、化学工程与人工智能的交叉，例如在分子筛催化剂研发中，通过工业互联网 + 机器人实验平台实现合成条件的自动化优化，将研发周期缩短 60%。

2. 绿色材料与低碳制造技术

• 碳中和导向的材料创新针对 “双碳” 目标，钱锋提出化工新材料需聚焦可降解材料（如聚乳酸 PLA）、低碳工艺（如绿氢制备催化剂）和CO₂转化技术。他在 2023 年全国政协发言中建议，通过数字孪生技术模拟材料全生命周期碳足迹，推动钢铁、水泥等行业的低碳转型。

3. 高端材料的国产化突破

• 核心技术自主化针对我国石化行业长期依赖进口的 “卡脖子” 材料（如高端聚烯烃、电子化学品），钱锋提出 “机理建模 + 数据驱动” 的研发策略。例如，其团队研发的乙烯装置智能优化系统，打破了国外对先进控制技术的垄断，使国内乙烯装置物耗、能耗降低 15% 以上。
• 产业链协同创新倡导 “链主企业 + 高校 + 科研院所” 的联合攻关模式，推动高性能碳纤维、半导体光刻胶等材料的国产化量产。

二、智能化：重构化工产业的 “大脑” 与 “神经”

1. 工业大脑：从自动化到自主化的跨越

• 全流程智能调控钱锋院士提出，流程工业智能化的核心是构建 “工业大脑”，即通过工业元宇宙和垂直领域大模型 ，实现生产、管理、营销的全链条协同。其团队为镇海炼化开发的炼油过程智能制造系统，通过融合机理模型与实时数据，实现原油调合、生产计划的动态优化，年增效超 3 亿元。
• 决策范式变革他强调智能化不是简单的机器替代，而是 “思维模式的转变”。例如，在乙烯装置控制中，通过多目标动态优化算法 ，实现原料特性变化下的产品质量与能效的平衡。

2. 数字孪生与工业软件

• 虚实融合的生产范式钱锋团队开发的石化装置数字孪生系统，可实时模拟裂解炉、精馏塔等设备的运行状态，预测故障并优化操作参数。该技术在扬子石化应用后，装置运行稳定性提升 40%。
• 工业软件自主化针对我国工业软件短板，他建议设立 “工业软件专项工程”，推动流程制造智能调控软件的国产化。例如，其团队研发的PTA 装置全流程优化软件 ，突破了国外专利技术的限制，综合能耗降低 12%。

3. 碳中和与智能化的深度耦合

• 能源网络智能协同钱锋提出，通过城市多介质能源数字孪生系统，实现天然气、电力、氢能等能源的协同调度。例如，在上海试点项目中，该系统使城市能源利用率提升 10%，碳排放减少 8%。
• AI 赋能低碳技术他主张将 AI 应用于碳捕集与封存（CCUS）、绿氢制备等领域。例如，通过深度学习优化 CO₂转化催化剂的设计，将转化率提高至 75%。

三、政策与实践：推动产业变革的关键路径

1. 顶层设计与生态构建

• “两聚焦一加强” 战略在 2025 年全国政协提案中，钱锋提出 “聚焦产业需求突破核心技术、聚焦重点产业转型升级、加强政策机制保障”，建议设立 “工业大脑” 创新联合体，推动 AI 与工业机理的深度融合。
• 数据要素流通呼吁建立 “工业数据空间”，通过区块链技术实现企业间数据的安全共享，支撑跨企业的智能决策。

2. 人才培养与产学研协同

• 工程教育改革钱锋院士领衔的 “过程工业自动化高层次人才培养” 项目，通过 “企业导师制” 和 “工业场景教学”，培养既懂工艺又懂 AI 的复合型人才，该项目获 2022 年国家级教学成果一等奖。
• 国际合作网络其团队与德国杜伊斯堡 - 埃森大学、美国特拉华大学等机构合作，在工业智能、材料基因工程等领域开展联合攻关。

四、典型案例与成果

五、未来展望

钱锋院士指出，化工新材料与智能化的融合将呈现三大趋势：

1. 材料研发 “原子级精准”AI + 量子计算将实现材料性能的原子级预测，加速超导体、拓扑材料等前沿领域突破。
2. 生产系统 “具身智能”工业机器人与 AI 结合，实现从 “感知 - 决策 - 执行” 的闭环自主化，例如无人化合成实验室的普及。
3. 产业生态 “全球协同”通过数字孪生与区块链技术，构建跨国产业链的智能协同平台，提升全球供应链韧性。