统一石油化工有限公司成立于 1993 年，总部位于北京，是国内头部润滑油与智慧流体科技企业，目前正从传统油品制造企业全面向 智慧流体科技公司 战略升级。公司拥有统一润滑油、美国顶峰 PEAK、突破 TOP1 等知名品牌，布局北京、无锡、广州三大现代化生产基地，整体年产能达 60 万吨，产品覆盖乘用车、商用车、工程机械、工业设备、新能源热管理、算力液冷等核心场景，具备百余项国际权威及车企 OEM 认证，服务全国近 6 万家汽后终端门店与数千家经销商渠道，产品销售全球。
团队配置方面，统一石化坚持深度渠道赋能模式，全国一线驻场销售团队大约 800+，专注经销商陪跑、终端门店赋能与客户深度运营，常年深耕一线市场，是渠道拓展与客户服务的核心力量。为破解传统销售经验无法沉淀、新人成长慢、能力参差不齐的行业痛点，公司依托 AI 转型搭建 安安 AI 营销智能体，全面赋能一线销售团队，将顶尖销售经验、行业方案、客户服务案例沉淀为企业组织能力，实现全员销售能力标准化、规模化提升。
一、公司 AI 战略目标
统一石化要从传统润滑油生产商转型为智慧流体科技企业，采用 通用大模型底座 + 自研双智能体 架构。底层基础模型厂商未对外公开，依托自有配方知识库 RAG 做行业增强。
依托自有 T-lab 科研实验室与 28 万组配方数据库，统一石化进一步落地研发端 AI 体系，自研 FluidMind 智慧流体大脑，联动路博润 AI 智擎平台构建双 AI 研发引擎，大幅压缩新品研发周期。研发侧打造 FluidMind 智慧流体大脑，接入 28 万组配方、实验与工况数据，和路博润 AI 智擎平台组成双 AI 协同研发体系。依托该智能体推出钛粒王 AI 柴机油，新品研发周期由 12–18 个月压缩至 3 个月，缩短 75%，通过 AI 自动生成配方、虚拟台架仿真迭代，大幅降低实验成本。
业务端上线安安 AI（FluidMate）营销智能体，面向经销商与汽后门店，覆盖客户咨询、方案输出、销售数据分析、市场机会挖掘，配套智能工牌硬件赋能一线销售，沉淀门店成功经验并标准化复制。
整体 AI 转型打通研发与市场数据链路，一边加速材料配方创新，一边赋能终端渠道拓客，在低碳润滑、算力液冷等新赛道落地 AI 产品，实现研发提效、业务增收，是传统精细化工制造业 AI 智能体 落地的标杆样本。
二、基础概况
统一石化作为传统制造企业，以 把个人经验转化为组织智能 为 AI 转型核心目标，推动流程数字化走向经营智能化，从单点 AI 应用逐步搭建统一企业级 AI 能力平台。转型遵循渐进落地路线，优先从营销场景切入，再渗透研发核心环节，未来拓展供应链、生产、质量、财务、经营管理全业务域，沉淀企业自有数据、行业知识、专家经验，构建企业 AI 模型能力。
三、AI 转型落地场景
1. 营销 AI（已落地）
面向销售、经销商团队，打造“安安产品专家” AI 助手。实现产品查询、竞品对比、客户场景挖掘、案例学习、方案输出；支撑报价决策、客户拜访管理、客户经营辅助。
2. 研发 AI（推进中）
AI 辅助配方研发，性能预测、配方智能设计、研发知识沉淀，将传统“试错式研发”升级为数据驱动、预测先行的研发模式。
3. 规划扩展场景（待落地）
- 供应链 AI：需求预测、采购决策、库存优化、供应链风险识别
- 制造与质量 AI：订单优化、质量预测、异常预警、能耗优化
- 经营管理 AI：经营分析、ESG 评级预测、管理决策辅助、政策 / 流程知识库、档案库
四、智能体技术底座
1. 企业知识库基座
沉淀三类核心资产：
- 企业数据：客户、交易、产品、研发、供应链、生产、质量、财务经营数据，作为 AI 理解经营的基础；
- 行业知识：产品知识、技术标准、行业规范、市场与客户需求知识，让 AI 读懂行业；
- 专家经验：研发、销售、供应链、制造、质量、经营管理专家经验，将人脑经验固化为企业能力。
2. 企业 AI 模型
融合数据、知识、专家经验，转化为分析、预测、推理、决策辅助能力。
3. 检索增强知识库
统一研发知识库，归集历史配方、实验数据、原材料数据、性能数据、工程师经验，支撑研发 AI。
4. 大模型应用框架
面向业务人员的对话式 AI 产品（安安产品专家），支持问答、检索、方案生成。
五、智能体 / AI 架构（三步走平台架构）
阶段 1：AI 支持业务（单点场景智能体）
优先落地营销智能体，聚焦营销、报价场景，快速验证业务价值。
阶段 2：AI 进入核心能力（研发垂直智能体）
研发 AI 智能体，包含性能预测、配方设计、研发知识沉淀模块，把研发数据、技术、工程师经验数字化建模。
阶段 3：企业级 AI 平台（全局底座）
在单点场景验证基础上，向上扩展供应链、生产、质量、财务、经营管理，形成统一企业 AI 能力平台，统一调度数据、知识、模型，支撑全业务智能体。
底层逻辑：不是各部门独立零散 AI 项目，统一沉淀一套企业资产，分化垂直业务智能体。
六、AI 产品实践案例
案例 1：安安产品专家（营销 AI 智能体，已落地，7-24-28）
定位：销售团队组织化销售能力 AI 助手，把单人销售能力变成组织销售能力，属于管理变革。
五大能力：查产品、比竞品、找场景、学案例、出方案。
量化能力：
- 覆盖 1000+ SKU 全系列产品，技术参数、OEM 认证一键查询；
- 秒级生成参数对比、性能分析、优劣势总结；
- 覆盖 200+ 五大行业细分场景，按行业 / 设备 / 产品检索；
- 350+ 真实开发案例，可供销售学习复用；
- 一键生成润滑配套方案、技术方案，直接用于客户洽谈。
价值：将优秀销售人员的个人经验，转化为全体销售、经销商可随时调用的组织能力。
案例 2：AI 配方研发智能体（研发 AI，建设推进中）
沉淀 5 大类研发资产：历史配方、实验数据、原材料数据、性能数据、工程师经验，搭建 统一研发知识库 + AI 研发能力。
三大能力模块：
- 性能预测【已上线】
- 配方设计【推进中】
- 研发知识沉淀【推进中】
量化成效（试运行阶段）：
- 研发周期预计缩短 75%；
- 研发物料成本大幅下降；
- 目标：不替代研发工程师，而是赋能工程师，把几十年积累的技术经验沉淀、复用，减少无效实验，实现预测先行，构建高效研发闭环。
模式对比：传统研发 = 工程师经验 → 配方设计 → 反复实验调整；AI 研发 = 数据 + 专家经验 → AI 辅助配方 + 性能预测 → 少量实验验证持续优化。
七、AI 转型核心策略
四大核心心得
-
AI 转型是 CEO 工程，不是 IT 工程
业务条线牵头，以真实业务价值为检验标准，不单纯追逐技术炫技。
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场景先行、小步快跑
不一开始就搭建企业“大脑”，先在局部场景验证价值，再逐步扩大落地边界。
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真正壁垒是产业知识，不是模型
产品工艺、实验数据、行业场景、专家经验数字化沉淀，才是 AI 价值根基；企业几十年老经验，是新的高价值资产。
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AI 放大优秀的人，不是替代人
坚持人机协同，人负责专业判断、创新、风险把控。
三步落地实施策略
- 第一阶段：AI 支持业务。优先选择高价值、易落地场景，落地营销 + 报价 AI（安安产品专家），完成业务试点。
- 第二阶段：AI 进入核心能力。延伸到研发核心技术，推进配方研发、性能预测、研发知识数字化建模。
- 第三阶段：企业级 AI 平台。业务验证成熟后，拓展供应链、生产、质量、财务、经营管理，构建统一企业 AI 平台。
整体原则：先验证价值，再扩大应用；不一次性全面铺开，按业务价值、成熟度逐步推进；不是各部门零散自建 AI 项目，统一沉淀一套企业数据、知识、模型资产。
八、AI 转型价值总结
- 组织能力价值：把员工个人隐性经验，沉淀为企业可复用的组织智能，实现经验资产化。
- 业务价值：营销端赋能销售团队，规模化复制顶尖销售能力；研发端预计缩短 75% 研发周期，降低物料成本，减少大量无效实验。
- 管理变革价值：AI 转型本质不是工具升级，而是组织管理变革，流程数字化升级到经营智能化。
- 长期壁垒：依托行业 Know-how、工艺、实验数据构建独有 AI 壁垒，区别于通用大模型。
备注：基于 WAFI 大会统一石化李嘉 CEO 演讲 PPT 整理。更多制造业 AI 落地案例与智能体实践拆解，可前往 云栈社区 检索交流。
发表于 半小时前
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