石化化工行业工艺复杂、安全要求严苛，AI的落地必须从最紧迫的降碳需求和最现实的数据条件出发，找准切入点、把握节奏感。
首先，夯实数据底座，加快行业大模型与高质量数据集建设。头部石化化工企业牵头，联合科研院所与科技巨头，打破企业间、装置间的数据壁垒。严格落实数据治理标准，进行差异化管理，清洗并建立针对催化裂化、乙烯裂解、精馏分离等高耗能典型场景的高质量、标准化数据集；加大对“工业机理+AI”混合模型的研发投入，让大模型不仅“懂计算”，更要“懂化学”“懂工程”。
其次，聚焦高价值场景，推进“点—线—面”一体绿色智造落地。在“点”上，聚焦核心反应器、压缩机组等关键设备的智能化适配改造与预防性维护；在“线”上，利用AI实现从原料采购、生产排产到公用工程（水、电、汽）的在线闭环优化；在“面”上，构建智慧零碳化工园区，特别是顺应风光等新能源加速接入化工园区的潮流，利用AI强大的预测与调度能力，构建“源网荷储”智慧微电网，匹配绿电与化工生产负荷。
最后，坚持技术融合，形成“绿色AI”与“AI促绿色”的双轮驱动。在西部算力枢纽节点或绿电资源丰富的地区布局石化行业专属的“绿色智算中心”。研发轻量化工业模型和边缘计算技术，减少数据上传云端产生的能耗与延迟。将AI与CCUS（碳捕集、利用与封存）、生物制造等减碳技术深度融合，大幅降低碳捕集能耗，实现软硬技术的乘数效应。