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【央视新闻客户端】
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他对万华一直有一个期待——成为AI应用的领先企业，如今这个期待正一步步变为现实。
去年末，万华化学集团（以下简称“万华”）党委书记、董事长廖增太在接受《中国企业家》专访时曾提到，万华的改革之路是“让大象跳舞”。
一年过去，万华面临着发展和转型的双重挑战，廖增太给出的解法除了持续创新、卓越管理，还多了一项AI赋能。
他认为，未来全球经济的引擎有两个，一是AI，二是新能源，而万华在产品线和管理层面早早布局了AI，力图在新时代的竞争中保持领先优势。
在研发端，万华基于AI技术打造了29个试点场景的应用，涵盖催化剂、EOD（生态环境导向的开发）模式产品、电子材料、合成生物、电池材料、分析测试等多个业务领域。同时，万华在智造端的降本增效上也实现了AI化改造，时序大模型、AI无人巡检、采样点质量预测、设备精准预防等AI场景的落地，助力制造“高质、高产、低成本”。
在管理层面，廖增太也有关于培养“超级员工”的理论，他说目前万华已经在招聘和日常工作中强化了AI的重要性。
万华化学集团党委书记、董事长廖增太
“在AI时代，化工行业正迎来前所未有的转型机遇。作为企业领导者，我们需要以更开放的视野，勇于挑战传统模式，拥抱技术创新，推动产业和社会的可持续发展。通过人机协同、跨部门合作以及创新文化的培育，我们必能在AI驱动的新时代中迎接更加光辉的未来。”廖增太说。
AI化改造
万华的AI化改造始于2018年。
那年AI热潮还未爆发，万华在上海交通大学找到了一个能源相关的AI案例，此后双方开始了围绕人工智能的合作。最初，双方尝试先做了一个针对复杂催化反应过程智能控制的先离线后闭环的系统，这套系统帮助万华提高了1%的产品收率，这意味着三四百万元的收益。
对传统化工行业来说，AI的作用在外界看来并不显性，但事实上化工产品的诞生伴随着数万次不同参数的反复实验。以催化剂实验为例，目前主流方法仍是依靠人的经验尝试不同分子进行合成，根据行业数据，一个经验丰富的硕士生一年能做20个左右的分子合成，这意味着一个人做50年合成实验才可能验证1000种结果。AI则将这个时间缩短到半年。
到了2022年，廖增太关注到谷歌的AlphaFold2模型在蛋白质结构预测方面取得的巨大进展，于是在内部开展了两个AI试点项目，他形容这两个项目是“初试牛刀就取得了显著成绩”，他也因此意识到未来企业的竞争力很有可能取决于人工智能使用水平的高低。
AI对增效带来的影响，廖增太深有体会。他曾对《中国企业家》提到两点：一是化学反应方案的筛选，第二就是催化实验。人工智能通过训练后，可以对万华的几十种物料进行组合分析，输出几个可行方案，极大缩短了实验时间。
2024年以来，万华对AI更加重视。它在年报“经营计划”中将2024年公司管理主题定为“数智化年”，年报中提到：“通过持续的业务变革和数智化建设，利用数据和AI赋能业务，进一步提升内部运营和外部协同效率，沉淀组织能力，构建可持续竞争优势，实现公司高质量发展。”
今年，万华面临转型和发展两个重要挑战。从发展角度来说，传统优势业务化工新材料压力越来越大，行业低谷期比想象中更加漫长。从转型角度来说，随着公司电池材料技术的不断突破和储能市场的大爆发，万华将从化工企业转型为化工和新能源企业。
面对挑战，廖增太给出的答案是技术创新、卓越管理和AI赋能。他特意强调了AI是未来全球经济的引擎。
超级员工
廖增太深信AI能改造产线，也能改造员工。
他有一套关于“超级员工”的理论，AI技术深度赋能个体一定会产生“超级员工”，他对此类员工的定义是“深度掌握AI，并能够与AI开展高效的人机协同”。发展和引领“超级员工”，或许未来将成为万华管理者面临的新课题。
“用AI技术赋能个体成为‘超级员工’，再由无数‘超级员工’凝聚成‘超级组织’，我们必须主动调整组织模式以适配AI生产力的发展要求，构建新型组织形态。”廖增太说。
为了尽快培养出“超级员工”，万华在员工培训和招聘层面都下了很大功夫。
在培训层面，万华对科研人员和管理者都进行了AI基础知识的培训，培训考试不合格者年度不准评优。在招聘层面，万华研究院的高端人才招聘中显著加强了对AI赋能化工、AI赋能化学模拟设计等课题背景的要求，同时集团不少于30%的人才定向投入AI相关课题攻关。
除此之外，万华还成立了专门的“AI应用研发中心”，从产业人才高地和互联网公司引进一批具备AI全栈能力，具有行业应用经验的专业人才，由他们来统筹AI开发的各项工作。
但在AI赋能之下，廖增太始终认为“人”将更加回归本质，实现独特价值，“人”才是组织变革与组织创新的根本。这对管理者的要求更高了，他用人机协同举例，企业首先要选择能力合适的大模型，并与之进行有效交互才能达到理想效果。培养“超级员工”也是如此，管理者要先发掘员工的优势和潜能，才能唤醒潜能。
未来万华仍将在培养“超级员工”上发力，他说明年万华将启动三大工程：数据工程、知识工程、模型工程。
“数据是行业最核心的宝贵资产，持续汇聚企业、高校、文献等多源数据，构建行业高质量数据体系，是三大工程的基础；行业专家需深度参与，将行业Know-How转化为显性化、数据化、知识化成果，这是AI落地应用的关键工程；模型工程则将数据与知识沉淀于模型，实现能力的快速复制、传承与优化。三大工程协同发力，推动AI深度融入行业智能化进程，使其真正成为组织创新的核心源动力。”廖增太说。
他在多个场合都说过，AI不只是工具，很可能会产生颠覆性的技术，如果想要实现科技方面的弯道超车，一定离不开AI。
廖增太对万华一直有一个期待，成为AI应用的领先企业，如今这一期待正一步步变为现实。
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