凯捷（Capgemini）近期发布的《TechnoVision 2026》清晰地表明，AI 与生成式 AI 已不再是实验性技术，而正逐步迈向成为企业运营的核心支柱。
接触到这份报告时，自然容易联想到IT企业或数字服务行业，但艾索尔趋势分析团队认为，这一信息实际上与化学、材料和精密工艺行业有着更直接的联系。
化学行业本质上是数据密集型的，工艺复杂，并且一个小变量就能对质量和成本产生重大影响。换句话说，这是一个经验和判断积累的行业，因此AI在这里不仅仅是简单的自动化，而是作为“结构化判断的工具”发挥作用的空间很大。
Capgemini所说的2026年的AI并不是附加在特定设备上的自动化解决方案。它更接近于超越单次的概念验证（PoC）或一些试点项目，成为贯穿整个工厂运营的结构性元素。在化学工艺中，这意味着AI不仅仅调整单一的工艺条件，而是综合考虑工艺、能源、原料、质量和维护数据，整理出操作员需要判断的方向并提出建议。这是从传统的过程自动控制向智能运营转变的趋势。
在实际现场，AI最先应用的领域也与这一点密切相关。传统的化学工艺主要围绕PID控制（比例-积分-微分控制）稳定运行。PID控制是一种经过验证的方法，但在面对原料批次变化、季节和环境变化、设备老化等多种变量同时作用的情况下，预测能力有限。
在这一点上，AI并不是取代现有控制，而是通过学习过去的工艺数据，提前检测异常，并解释在当前条件下哪些风险正在增加，同时向操作员建议调整方向。这意味着并不是完全无人化的自动化，而是人类做出最终判断，AI辅助这一判断的“人机协作”结构。
在质量管理方面，AI的角色也越来越明确。在化学和材料行业，最大的成本来自于缺陷、返工和不合格产品。AI通过分析工艺数据、质量分析结果和设备状态数据，提前预测本批次可能出现的质量风险。这不仅仅是“试用AI”的层面，而是实际减少损失和提高产量的影响证明阶段的典型领域。
在能源和成本结构方面，人工智能的应用正朝着越来越现实的方向发展。MDI、聚氨酯和精细化学工艺是能源消耗大（energy-intensive）且成本敏感度极高（cost-sensitive）的行业。人工智能不仅仅是减少电力消耗，而是综合考虑生产计划（production planning）、设备负荷分配（load balancing）、定期维护（Planned Maintenance）时机和原料投放条件（feedstock conditions），提出最具成本效益的运营方案（cost-optimal operating scenario）。
在TechnoVision 2026中提到的“人工智能正在吞噬软件”这一说法同样适用于化学工艺。过去，MES（制造执行系统）、APC（高级过程控制）、QMS（质量管理系统）和EMS（能源管理系统）都是作为各自独立的系统（siloed systems）运行的。现在，人工智能打破了这些界限，使操作员不再是‘按哪个系统的按钮’，而是定义此次工艺的目标（process intent）。人工智能正在将数据整合（data integration）、进行情景模拟（scenario simulation）并生成推荐（recommendation generation），运营方式正在向这种结构转变。
在化学行业，技术主权（Tech Sovereignty）这一关键词也变得尤为重要。工艺数据（process data）是企业的核心资产，设备控制逻辑（control logic）是技术诀窍，而质量预测模型（quality prediction model）则是竞争力。完全依赖外部公共云（public cloud）或特定解决方案供应商（vendor lock-in）的结构在中长期内可能会带来风险（risk exposure）。因此，在实际现场，结合私有云（private cloud）、混合云（hybrid cloud）和本地人工智能（on-premise AI）的现实主权策略（pragmatic sovereignty strategy）变得越来越重要。
艾索尔趋势分析团队并不认为人工智能会取代化学工艺（replace）。相反，人工智能更有可能成为一种辅助但关键的工具（enabling tool），结构化专家判断（expert judgment）、将经验积累为数据（knowledge codification）并管理工艺变动性（variability management）。未来的竞争力将取决于人工智能的引入程度，而不是引入了多少人工智能，而是人工智能在工艺运营结构中融入得多么自然。
Capgemini TechnoVision 2026所展示的方向是明确的。从实验到运营，从自动化到智能化，从单一工艺到整体工艺。艾索尔将在这一变化中继续关注与工艺结合的人工智能的现实应用，而不仅仅是技术本身。