「クラウド上の想像」から「底知れない知恵」へ：化学工業のシンギュラリティの時

化学工業団地のパイプの森や、建材工場の回転窯の横で、私たちはよく「存在感」という言葉を口にします。

過去2年間、人工知能は幾度となく「クラウド上の奇跡」と称されてきた。しかし、雲天化のガス化炉や錦州石油化工の常圧減圧蒸留装置においては、その論理は非常に明快だ。技術を物質変化の1ミリグラム単位に「融合」できなければ、生産性向上には繋がらないのだ。

ファーウェイ化学・建材部門社長 李俊鵬

科学哲学者トーマス・クーンがかつて指摘したように、科学の進歩は直線的な蓄積ではなく、破壊的技術によって引き起こされるパラダイム革命です。AIと従来型産業の融合は、クラウド上の論理的推論に留まるべきではなく、生産の「鍋の底」に深く浸透する一種の知恵へと変容させる必要があると私たちは考えています。そうして初めて、産業はシンギュラリティ（特異点）を到来させることができるのです。

補助的な生産から「ビジネスの中核」へ

長らく、産業分野におけるAIの応用は、主に視覚監視や自動検査といった補助的なプロセスに限られてきました。これは特定の分野では効率性を向上させましたが、資源産業における高価値で複雑な生産意思決定プロセスには適用されていませんでした。

AIは「生産補助」の役割から「コア生産」における価値創造者へと進化する必要があると私たちは考えています。化学・建材分野において、これはAIがもはや外部の「電子の目」ではなく、分子プロセスチェーンに組み込まれた「スマートブレイン」であることを意味します。

雲天化炉を例に挙げると、生産の「心臓部」である石炭ガス化装置は、稼働条件のわずかな変動にも直接影響を受け、エネルギー消費と安全性に悪影響を及ぼします。「メカニズム＋AI」を統合した大規模RTO（リアルタイムオンライン最適化）モデルを導入することで、ガス化炉の温度やスラグ層の厚さといった主要パラメータの二次予測と閉ループ制御を実現しました。これにより、装置の石炭消費量は1.33%削減され、炉単体の年間効率は1,067万元向上し、自動化率は95%を超えました。

これが「本質的な知恵」の価値です。テクノロジーは、コアプロセスに深く組み込まれた場合にのみ、生産性を最大化できます。

「使用主導型の構築」: デジタル インテリジェンス インフラストラクチャは、需要に応じて反復されます。

インターネット業界の「最初に構築し、後で使用する」という論理とは異なり、資源業界のデジタル化の道筋は「使用を通じて構築する」、つまり、生産と運用の問題点を解決するシナリオを中心にインフラストラクチャの反復を推進する傾向があります。

Conch Groupでは、セメント強度の予測が数十年にわたり業界を悩ませてきた問題であり、試験結果の遅れが生産調整の遅れにつながることが多々ありました。ファーウェイのStackクラウドプラットフォーム上に構築された「Conch Cloud Engineering Model」は、150以上の生産ラインのデータからディープラーニングを活用し、クリンカー強度の「高度な評価」を実現し、±1 MPa以内の予測精度は85%を超えています。リアルタイム調整により、生産ラインあたりの標準的な石炭消費量を1%削減し、年間約4,500トンの二酸化炭素排出量を削減しました。

特定のビジネス上の問題点に基づいて構築されたこのデジタル インフラストラクチャは、盲目的な投資を回避し、テクノロジーとビジネスの「双方向の融合」を実現します。

石油精製・化学業界では、錦州石油化工もこのロジックを体現しています。ファーウェイクラウドの「センターエッジ」デュアルベースシステムを基盤とするAIは、常圧蒸留装置と真空蒸留装置の分単位の品質ソフト計測を97%の精度で実現し、手作業による検査を代替しました。AIによる最適化によって製品の収量が最大化され、石油1トンあたり3.26元の付加価値が生まれ、年間879万元の利益につながりました。これらの事例は、AIがコア制御に深く関与することで、企業の生産性と効率性の向上にとって最も重要な要素となり得ることを示しています。

特異点を越えて、単一点のブレークスルーから生態学的共鳴へ

単一シナリオにおけるイノベーションが拡張可能かつ複製可能なビジネス ループに変換されると、新たな生産性パラダイムが産業環境を不可逆的に変化させます。

合成ゴムは重要な戦略資源ですが、その研究開発は長年にわたり試行錯誤によって阻まれてきました。ファーウェイは、先駆者たちと協力し、AIを活用した新種のゴム開発を加速させることで、構造的な不足を解消し、研究開発におけるパラダイムシフトを推進することを目指しています。既に大きな進歩が遂げられています。

一方、蘭州石油化工では、合成ゴムの品質検査における過酷な環境といった課題に対し、AIを活用した大規模モデルを活用し、検査の完全自動化を実現しました。これにより、手作業と比較して品質検査の精度が70%から95%に向上し、効率も15%向上しました。現在、このソリューションは主要な石油化学拠点への導入が急速に進んでいます。この「単一点突破、複数点複製」モデルこそが、シンギュラリティ（特異点）克服の鍵となるのです。

このプロセスを加速させるため、ファーウェイはAI時代の基盤強化に注力しています。例えば、プロセス産業向けのNIICA（ネットワークインテリジェント産業制御アーキテクチャ）を基盤として、SPE（シングルペアイーサネット）技術を導入し、「ファイバー・トゥ・ザ・ホーム」技術を実現しました。これにより、フィールド機器の通信帯域幅が38Kから10Mbpsに向上し、ぬかるんだ山道から高速道路へと変貌を遂げ、データの「血管」が開かれ、大規模なAIモデルが高品質なリアルタイムの「燃料」を得られるようになります。

今後、資源産業のインテリジェント化は、単独の取り組みではなく、すべての関係者による共同作業であるべきです。ファーウェイはICTインフラに引き続き注力し、パートナーと協力して産業用ミドルウェア・プラットフォームを構築し、技術とアプリケーションのギャップを埋めていきます。AIが材料変化のミリグラム単位にまで統合され、アルゴリズムが従来の設備にインテリジェンスを付与することで、化学・建材業界はシンギュラリティ（特異点）を超え、より安全で、より環境に優しく、より持続可能な、高品質な開発の未来へと前進するでしょう。（ファーウェイ・インテリジェント・マイニング＆オイル＆ガス）