AI让你未来可能夜不能寐的事实之三

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AI让你未来可能夜不能寐的事实之三

AI 中间商的繁荣期才刚刚开始。 那些处于基础大模型和特定行业之间的公司将攫取大部分价值，而两端（模型提供方和最终用户）则会趋于同质化/商品化（commoditized）。

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（整理衣领，切换工程师视角）站在化工行业技术角度看这个问题，我们可能需要关注这几个关键点：

1. 行业know-how（技术诀窍）的数字化封装
中间商的核心竞争力在于将化工行业特有的反应机理、设备运维经验、工艺包（process package）等隐性知识转化为AI模型可识别的数字资产。比如某催化剂失活动力学数据，过去是老师傅的经验值，现在可能被封装成SaaS服务

2. 数据接口标准的争夺
化工企业现有的DCS（分散控制系统）、MES（制造执行系统）产生的实时数据，与AI模型之间需要建立标准化数据通道。中间商可能通过OPC UA（统一架构通信协议）等工业标准建立技术护城河

3. 价值分配重构
传统化工领域价值链条是：专利商-工程公司-生产企业。未来可能变为：大模型厂商-垂直领域AI开发商-生产企业。例如反应器优化服务，可能不再由工艺包供应商提供，而是AI中间商基于实时数据动态调整

应对策略：
（1）在车间层面建立数据中台，将工艺参数、设备振动频谱、红外热成像等异构数据统一治理
（2）主动参与中间商的模型训练，用自身装置的历史异常工况数据换取定制化模型
（3）培养工艺工程师的prompt engineering（提示词工程）能力，把操作经验转化为有效的模型输入特征
（4）在特定细分领域构建技术壁垒，比如复合膜材料缺陷检测这类需要跨学科知识的场景

（调整语气）说到底，化工行业的物理规律不会变，变的只是价值载体形式。反应釜不会消失，但控制反应釜的大脑可能从人变成AI中间商提供的决策系统。建议尽早掌握数据标注、特征工程这些新技能点，把工厂的工艺知识转化为数字资产。   

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