緊抓人工智能機遇 打造第二增長曲線
“面對行業‘內卷’，萬華絕不‘躺平’！”“國企改革爲了什麼？就是提升現代企業治理能力。”“我們從人工智能與化工行業深度融合中嚐到了甜頭。”作爲全球化工行業巨頭、國企改革典範、人工智能與化工行業深度融合踐行者，萬華化學董事長廖增太在接受中國證券報記者專訪時“金句”頻出，寥寥數語便勾勒出自己對業務發展、公司治理、產業前景的深刻思考。
廖增太表示，公司始終把技術創新作爲第一核心競爭力來培育，將重點打造“第二增長曲線”電池材料業務，突破成長天花板，從行業“內卷”中突圍；公司將持續完善現代企業制度，促進現代企業治理體系和治理能力建設；充分把握人工智能帶來的第四次工業革命機遇，促進AI與化工行業深度融合，加快形成新質生產力。
持續創新
打開成長天花板
中國證券報：2023年以來，全球經濟復甦乏力，石化行業效益下滑，面對如此“內卷”的市場環境，萬華化學如何突圍？
廖增太：2021年是全球化工行業30年來盈利最好的一年。兜裡有錢後，大家爭先恐後擴產能，然後產能嚴重過剩。行業“內卷”倒逼企業練好內功，提升競爭力，否則會被淘汰。
面對“內卷”，萬華絕不“躺平”。2024年，公司以“數智化年”爲管理主題，生產方式向高端化、智能化、綠色化發展。通過持續的業務變革和數智化建設，利用數據和AI賦能業務，進一步提升內部運營和外部協同效率，構建可持續的競爭優勢，實現高質量發展。
中國證券報：電池材料業務被公司定義爲“第二增長曲線”，爲什麼把這個業務板塊作爲培育重點？
廖增太：我們從聚氨酯到石化產業鏈，再到精細化學品，沿着產業鏈思維一步一步走過來，最近三年明顯感受到了成長的天花板。於是，我們思考接下來應該如何發展？哪個產業可作爲第二賽道？再造一個萬華該靠什麼？最後，我們選擇電池材料業務進行重點培育。這個賽道天花板非常高，發展前景廣闊。
中國證券報：業務培育的重點是電池材料業務，核心競爭力的培育重點是什麼？
廖增太：萬華一直把技術創新作爲第一核心競爭力。在創新理念上，我們寬容失敗，重獎成功。員工敢於創新，敢於在前沿技術領域進行探索。同時，我們和很多高校聯合開展創新，不“閉門造車”。
在創新激勵機制上，我們規定如果一個新產品開發成功，盈利之日起連續5年按照淨利潤的15%提成給研發人員；如果一年內爲公司節省1000萬元成本，或者增加1000萬元利潤，公司會給20%-30%的提成。這些激勵機制極大地激發了員工創新的積極性。
五次改革
提升現代企業治理能力
中國證券報：作爲國企改革典範，萬華化學1998年以來已歷經五次改革。歷次改革的核心目標是什麼？
廖增太：歷次改革都是爲了建立完善現代企業制度，核心是現代企業治理體系和治理能力的建設。治理體系建設包括兩個方面：一是企業利潤的分配。經過五次改革，員工在股權構架中佔了一席之地，員工利益和企業命運緊緊結合在一起，這是現代企業制度的基本特徵。二是管理層的授權。煙臺市委、市政府非常重視萬華的發展，對萬華管理層的授權科學合理。總體而言，我們的董事會健全，管理層授權合理，現代企業治理體系建設做得很好。
中國證券報：現代企業治理能力建設的重點是什麼？
廖增太：國企改革的本質是提升現代企業治理能力。比如，我們2016年底啓動第五次改革，重點是改革管理層級，管理層級從4-6個變成2-4個，部門減少了三分之二。
改革是爲了解決機構臃腫、人浮於事、效率低下這些問題。通過改革，我們的機關人員只佔到全體員工的6%，很多國外同行都做不到。同時，我們改革了流程制度。目前，萬華90%的流程1-3個環節一天就結束了，非常高效。
中國證券報：萬華化學的決策遵循三個規律：人性規律，市場規律，科學規律。這裡的“人性規律”該如何理解？
廖增太：“人性規律”就是激發人性光輝的一面，通過風清氣正的文化激發員工人性光輝的一面。同時，用制度約束人性的弱點，並完善激勵機制。萬華的使命是“化學，讓生活更美好！”我們的願景是“創建受社會尊敬、讓員工自豪的國際一流公司”。
AI賦能
打造化工行業新質生產力
中國證券報：作爲新質生產力，人工智能和製造業深度融合將高水平賦能工業製造體系，這一點在萬華化學有何體現？
廖增太：這兩年有兩個人工智能賦能的經典案例讓我們嚐到了甜頭：一是化學反應方案的篩選。我們有幾十種物料，做正交實驗大概有一兩千種方案，時間漫長。有了人工智能，通過不斷訓練、不斷迭代，最後輸出幾個可行方案，效果很好，大幅縮短了實驗時間。二是催化實驗。因爲可能性非常多，依靠人工開展相關工作時間漫長。目前，中國的催化劑水平相比國外差距很大，通過人工智能技術，可以加快追趕速度。採用人工智能技術，可以從14000多種方案中篩選出156種，再通過迭代優化篩選出4種方案，將其推薦的分子合成進行實驗，效果非常好。
中國證券報：人工智能與化工行業深度融合，重點和難點是什麼？
廖增太：人工智能涉及人才、算法、算力、數據等要素。目前，我們各類基礎數據不足、專業文獻及實驗過程數據量龐大、數據收集整理和標註工作量巨大，行業數據標準缺乏，同時涉及商業機密和數據安全等問題，難以形成行業通用數據集。
今年兩會期間，我建議政府牽頭組織相關部門、高校、化工行業協會、數據標準組織，建立符合國際標準的化工行業數據標準，組織收集化工行業通用基礎數據，並進行專業數據標註，形成國家級化工行業通用數據集，爲行業基礎大模型訓練及智能化建設提供數據基礎。
中國證券報：人工智能革命大潮涌起，如何看待其帶來的影響？
廖增太：我的體會有三點：第一，人工智能會大大提高科研和管理效率；第二，未來企業的競爭，特別是高科技企業的競爭，很大程度上取決於人工智能利用能力的高低；第三，人工智能有自己的思想，可以產生顛覆性的技術，如果用好了，可能實現彎道超車。
人工智能和製造業深度融合，將極大促進重點行業智能升級，高水平賦能工業製造體系，加快形成新質生產力，爲製造強國、網絡強國和數字中國建設提供有力支撐。我們要牢牢把握人工智能帶來的第四次工業革命機遇。
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