編者按：伴隨新一輪科技革命和產業變革不斷向縱深演進，我國製造業向高端化、智能化、綠色化發展態勢明顯。作爲製造業發展的支柱產業，石化行業正積極實踐新型工業化，加速培育新質生產力，奮力打造“技術創新驅動、產業結構優化、智能化升級、可持續發展”的高質量發展良性循環。圍繞石化行業提“質”煥“新”的新模式、新路徑、新方向，《中國電子報》總編輯胡春民與石化盈科信息技術有限責任公司董事長、黨委書記周昌進行了深度對話。
軟件企業做大做強必須深耕行業場景
胡春民：中國是製造業大國，但工業軟件相對來說仍是一個比較薄弱的板塊，您認爲我國工業軟件企業與國外先進的工業軟件企業相比差距在哪裏？突破點是什麼？
周昌：國外不少大公司都在通過收併購等方式快速擴充自己的軟件業務版圖。比如工控巨頭艾默生電氣擬用153億美元收購工業軟件巨頭Aspen。像這樣的公司，在工業軟件領域已經深耕了上百年，產品已經歷了無數次的檢驗，積累了深厚的工藝知識與行業Know-how。相較之下，國內的工業軟件企業雖然差距仍然存在，但我們一直在行動，通過自主創新不斷攻破技術難點，奮力追趕國際一流。
生產執行系統MES作爲能源化工企業智能製造最核心的系統，也被認爲是智能製造的“中樞神經”。石化盈科依託國家“863”重大攻關課題，通過“產學研用”的結合，研發出擁有自主知識產權的智能工廠核心應用——生產執行系統（MES），打破國外工業軟件廠商在此領域的壟斷，填補國內空白。
石化盈科通過把多種技術與企業生產製造緊密結合，持續進行研發和技術攻關，現已實現MES系統三次版本的迭代和升級，軟件功能覆蓋了從物料管理到計劃管理、調度管理、操作管理、能源管理等ISA-95所有功能模塊，工廠模型也更加精準地適配於石化、煤化工、化纖、多晶硅等不同行業和多種生產管理模式。目前，石化盈科MES已在中國石化所有煉化企業，以及神華、中煤、中化等30家以上的大中型煉化企業得到廣泛應用。根據統計，MES在中國石化39家煉化企業應用後，企業綜合商品率、指標偏差水平、裝置平穩率均提升顯著。
石化盈科展區
胡春民：軟件企業要做大做強，就必須“走出去”，參與國際市場競爭。您認爲我們應該如何擴大中國軟件產品的國際影響力？
周昌：現階段中國軟件企業要“走出去”難度較大，主要表現在大部分企業走向國際市場首先面臨的是人的問題，軟件產品有一些特殊性，不僅僅是賣出去就行了，還要提供後續的運維服務，這就需要大量的人力做支撐，單一服務商在國外進行大規模軟件系統部署建設之後，後續的運維服務成本是一個重要挑戰，需要進一步優化。
擴大中國軟件產品的影響，一定要有真正行業特色的拳頭產品。不同的行業，比如石化行業、鋼鐵行業、冶金行業都有自己的行業特色，要真正理解行業痛點與需求，才能做出好的軟件產品。以石化行業爲例，石油化工產品具有高溫、高壓、易燃、易爆等特性，在生產過程中追求“安、穩、長、滿、優”，安全穩定性排在首位。石化盈科深耕石油化工行業信息化多年，構建起了面向石化企業全要素的數字化轉型解決方案體系，打造了國內首個能源化工行業工業互聯網平臺ProMACE，並形成了新一代智能工廠建設模型。相較於市面上其他通用型軟件產品，我們的產品更具專業性，所以在細分的行業領域我們也更具競爭力。
“人工智能+”加速流程工業數智化進程
胡春民：人工智能是引領這一輪科技革命和產業變革的戰略性技術，具有溢出帶動性很強的“頭雁”效應。生成式人工智能浪潮給軟件產業帶來哪些重要的影響？石化盈科又是如何應對這種變化的？
周昌：以生成式人工智能爲代表的新興技術正深刻改變着軟件產業發展的格局，加速推動軟件技術向經濟社會各領域滲透。一方面，生成式AI對軟件行業本身是一次賦能，幫助軟件行業高速發展；另一方面，融入AI能力的軟件產品又能通過應用在業務數字化、智能化中發揮效用。生成式AI將重構軟件的開發流程，通過代碼自動生成，降低開發門檻，改善開發體驗，帶來開發效率的提升。同時，軟件的應用模式也加速轉變，MaaS模式將加快軟件行業的創新，運用“智能體”的“人機協同”將成爲軟件行業的主流創新模式。
面對新一輪人工智能革命發展的戰略機遇，石化盈科瞄準大模型、整合大數據、佈局大算力，正在推動生成式AI紮根業務，堅持“在用中去解決問題”，對項目、平臺、人纔等關鍵創新資源整體部署，打造“數據+算法+大模型平臺+工業APP+智能機器人”的發展模式，促進生成式AI與產業深度融合，推進企業數智化轉型和戰略性新興產業發展。我們重點關注以下幾個方面：
一是注重大模型應用頂層設計。開展人工智能應用前瞻性研究，圍繞數據基礎、業務需求迫切性等進行全面評估，以產業應用爲牽引，在算力、算法、數據和應用場景四方面同步發力，規劃設計示範應用場景，推動工業大模型的應用從輔助操作環節、非實時生產環節的點狀應用，向實時生產環節和跨場景的多模態、多任務應用發展。
二是加快數據資源整合共享。推動建立數據治理機制，在保障數據安全的基礎上，擴大高質量、多模態的數據供給。基於應用場景，建設多專業多學科協同的領域知識圖譜。採用“數據+機理+專家經驗”混合建模方法，使各類“知識”有效融入基礎模型。
三是打造堅實的技術底座。平臺方面，將採用“雲邊端”協同的部署架構推進模型服務化和多模融合化。以大模型與小模型協同應用的模式，建立一套有機循環的智能系統，在保證模型性能的基礎上降低計算複雜度和內存佔用。算力方面，基於先進計算、算網融合等技術，提前佈局“四算融合”（即高性能計算集羣、量子計算、雲計算和邊緣計算）爲基礎的高性能計算能力。
四是開展生態合作。與合作伙伴一道，發揮“產學研用”的作用，聚合行業知識和研發成果，組建開放型、跨學科聯合攻關團隊，促進並推動行業數字化轉型。
胡春民：與其他行業相比，石化行業的數智化轉型側重點有何不同？以石化盈科爲代表的信息技術服務商面臨哪些新的機遇？
周昌：石化工業作爲國民經濟的重要基礎和支柱產業，爲國民經濟的快速發展作出了重要貢獻。經過多年發展，我國的煉油加工能力已居世界第一，化學品生產能力也居世界前列，但同時也面臨結構性產能過剩、環保要求、安全要求、成本上升、人才流失、核心技術亟須國產化等壓力或挑戰。在這樣的發展趨勢下，企業僅靠傳統的控制和管理方法已經不能適應新形勢下生產的需要，而必須依靠信息化建設的引領作用，兩化深度融合，走新型工業化道路。
以煉油化工、煤化工爲代表的流程型行業，生產過程極其複雜，包含了大量的物理反應、化學反應，物料還存在氣、液、固等多種形態，上下游耦合度高，這對生產過程的精確控制提出了更高的要求。通過對煉油化工、煤化工、新材料等細分能源化工企業調研、諮詢後我們發現，企業在智能製造方面的迫切需求由“管理智能化”向“工藝和裝備智能化”延伸了，更加聚焦於資源高效利用、生產操控優化、設備運行可靠、安全環保低碳水平以及現場作業的無人化或少人化方面的訴求。
在這種背景下，以流程和人爲對象的軟件廠商，要更多地面向現場、面向裝置、設備等生產的實體，通過人工智能、5G、機器人、工業互聯網平臺等多種數字技術、傳統的工業軟件與生產工藝技術進行深度融合，構建智能裝置、智能車間、智能產線、智能倉庫等數字孿生體，基於“數據+算法”，爲企業提供數字化服務。通過數字孿生可以在研發過程中進行仿真測試和驗證，在生產製造時模擬設備的運轉，在維護時預測故障點和故障概率，助力企業降低成本和風險，實現生產製造的自主決策、執行和優化。
胡春民：數智化時代，製造企業孵化的工業互聯網平臺很多，比如海爾的卡奧斯、浪潮的浪潮雲洲等，石化盈科的工業互聯網平臺與它們相比，有何特色？
周昌：石化盈科的工業互聯網平臺ProMACE更側重於流程行業。對於流程行業而言，生產過程和設備狀態數據大多封閉在各專業系統中，數字化且聯網的生產設備佔比較少，且有不同的工業協議，數據採集、流通與共享非常困難。
ProMACE融入了我們多年來在石油和化工行業的物聯建設最佳實踐經驗，提供物聯建模、協議解析、通信安全和規則引擎等能力，實現海量實時數據接入、處理與集成，能夠全面感知企業設備設施和生產運行狀態。平臺支持Modbus、OPC AE/DA/HDA、OPC UA、MQTT等百餘種工業協議，支持多源異構適配RTDB、LIMS、S8000等工業系統；採用邊雲協同計算，能夠實時處理並根據計算策略支持生產設備監控、工藝計算、能耗計算等業務場景；統一定義物聯設備與資產模型，提供數據轉換、清洗、統計分析、告警觸發、數據可視化與數據路由能力，支撐各類工業應用；實現設備接入、網絡傳輸、平臺應用、數據存儲等各層面安全防護，構建一個能覆蓋安全業務全生命週期的動態防禦體系。
這個平臺首次實現了對石化工廠全方位的數字化、模型化描述，包括含物理資產描述的工廠模型、裝置與設備的三維模型、工藝機理模型、數據驅動的大數據分析模型、基於專家經驗的業務模型等；通過對工廠設計全過程的工程管理以及數字化交付，構建煉化生產企業數字孿生，爲企業生產運行提供可視化的環境，實現了基於數字孿生的資產全生命週期管理新模式，率先實現了全面感知、實時監控、預測預警、智能處置、協同優化、精準執行等新一代生產營運管控的新模式。
ProMACE平臺運營監控中心
胡春民：石化盈科這幾年主導打造了數家智能工廠，核心競爭優勢體現在哪些方面？
周昌：石化盈科通過多年的建設，已形成了覆蓋能源化工企業智能製造端到端的體系化解決方案。我們打造的新一代智能工廠，覆蓋能源化工全產業鏈、全業務環境，將5G、人工智能等信息通信技術與能源化工生產過程的資源、工藝、裝備、環境以及人的製造活動和全要素進行深度融合，提升全面感知、預測預警、協同優化、科學決策四項關鍵能力，以更加精細和靈活的方式提高企業運營管理水平。
同時，依託自主知識產權的工業互聯網平臺ProMACE和盈知大數據分析平臺，石化盈科能夠爲客戶提供諮詢、設計、研發、交付、運維、運營的完整IT服務，全面覆蓋諮詢規劃、智慧經營、智能製造、商業新業態、新基礎設施、智能硬件等核心業務。
在全廠信息化頂層設計領域，石化盈科建立了面向能源化工企業智能工廠應用場景體系，打造了全廠信息化標準工藝包，從煉廠數字化設計到交付、煉化生產一體化優化、煉化生產集成管控、全生命週期資產管理、經營管理到智能決策五條主線，陸續爲九江石化、茂名石化、天津石化、中英石化等煉廠提供了可落地的全廠解決方案。由石化盈科主導的工廠信息化、智能化設計與實施服務的用戶中，中科煉化、古雷石化、中煤榆林、新疆天業、海南煉化等11家企業被評爲國家智能製造示範試點企業。在煤化工智能工廠建設領域，石化盈科助力榮信化工構建智能工廠，提升其庫存管理水平、降低運營成本、提升產品質量，推動形成全局優化的生產新模式，建成了國內煤化工行業智能製造標杆企業。
更加主動融入國家科技創新體系
胡春民：黨的二十屆三中全會提出“健全因地制宜發展新質生產力體制機制”，並對發展新質生產力進行了系統部署。能否以石化盈科爲例，談一談軟件企業是如何加快培育新質生產力的？
周昌：以智能化爲代表的新一代數字技術將持續與傳統工業流程深度融合，加快培育新質生產力，推動產業鏈優化升級，從而引導產業向高效、安全、環保和可持續發展的現代化方向邁進。
在數字化業務時代，IT技術的更新週期在不斷加快，在各行業加速培育新質生產力的背景下，石化盈科深感責任重大，也看到了前所未有的機遇。作爲中國石化與香港電訊盈科合資成立的國有控股企業，石化盈科從2002年成立伊始就確立了“打造數字石化”的理念和“助推兩化深度融合、全面提升客戶價值”的使命。經過22年的發展，石化盈科從最初僅有100多人、營收1億多元的小公司逐漸發展成爲瞭如今擁有2600多人、營收約40億元的行業領先企業。
石化盈科的業務範圍主要有：一是以ERP爲核心的信息化管理；二是以MES爲核心的智能生產解決方案；三是網絡安全基礎設施建設。近兩年，隨着國家自主創新步伐加快，我們的業務板塊不斷地向外延伸，在智能硬件、商業新業態等方面也有所佈局。
科技創新能夠催生新產業、新模式、新動能，是發展新質生產力的核心要素。從產業發展趨勢來看，石化產業正在以高端化、智能化、綠色化爲導向，積極引入人工智能、工業互聯網等先進技術，以獲得持續發展的新動能。因此，我們也加大了新技術應用研究，打造了一批智能油田、智能工廠、智能加油站、智能服務站，同時也建立了信息技術研究院，深度參與中國石化的一批重點項目，在工業軟件技術攻關、人工智能應用等方面取得了一系列科技創新成果，逐漸成長爲能源化工行業領先的全產業鏈信息化解決方案和產品提供商。
胡春民：在當前國際國內的複雜形勢下，科技創新成爲改革的核心驅動力之一。石化盈科作爲中國石化和電訊盈科兩家頭部企業孵化的公司，是如何發揮科技引領作用、賦能深化改革的？
周昌：科技領域是最需要不斷改革的領域，也是全面深化改革的重要方面。強化企業科技創新主體地位被視爲深化科技體制改革、推動實現高水平科技自立自強的關鍵舉措，也是促進科技成果轉化應用的改革路徑。
在發揮科技引領作用方面，石化盈科堅持支撐當前、引領未來的目標，更加主動融入國家科技創新體系，聚焦“卡脖子”和短板技術，加速佈局新能源、新材料、新經濟等重點領域，具體包括以下四個方面。
一是完善科技創新體制機制，提升研發創新體系效能。石化盈科通過加強研發過程考覈，建立產品成熟度評估模型，從而提升研發創新體系的整體效能，打造科技自立自強新優勢。
二是加強研發環境保障，打造安全高效研發支撐平臺。結合公司統一交付平臺上線和亦莊研發基地建設，石化盈科實現了對研發團隊、勞效、產品和環境的統一管控，並推進代碼安全管理方案落地，以加強產品結構統籌管理和產品研發頂層設計。
三是持續加大研發投入，聚焦新業務和雙新場景。石化盈科通過試點產品雲原生SaaS改造，搭建產品演示環境，讓無形產品看得見，同時優化人才梯隊建設，引進培養專家級人才，加快建設高水平科技人才高地。
四是實現科技轉化力再突破，充分發揮創新研究的引擎作用。石化盈科開展石化工業軟件攻關產業鏈發展戰略研究、石化智雲“雲邊端”架構模式設計、石化工藝數字孿生全生命週期技術路徑研究，同時持續加大平臺產品研發和運營，提升對石化行業新型工業化的戰略認識，並在國家智能製造標準體系建設中持續發揮引領作用，在石化行業人工智能大模型相關研究上保持行業先發優勢。
胡春民：石化盈科成立至今已有22年了，未來石化盈科有何規劃佈局？
周昌：圍繞“國際知名、國內一流的IT服務商，企業數字化轉型的使能者”的公司願景，立足“中國石化數智化建設的支撐者、行業數字化轉型的引領者、新領域新市場新賽道的攻堅者”的發展定位，以提升核心競爭力爲目標，以“立足石化、走出石化”爲市場導向，加快構建具有市場競爭力的新業務和新能力，打造世界一流和專精特新“雙示範”數智化科技公司，推動公司高質量發展。
