Ключевые моменты:
1. 1–3 июля 2026 года в Нинбо прошла конференция по будущему технологическому развитию лакокрасочной промышленности, главной темой которой стала ИИ.
2. Представлена первая в мире вычислительная платформа «Большие данные о коррозии + глубокое обучение ИИ», охватывающая 6 климатических зон, более 1500 точек мониторинга.
3. Автономная экспериментальная платформа «Materivo» Пекинского университета науки и технологий может автоматически рекомендовать рецептуры и оптимизировать процессы; потеря адгезии эпоксидного покрытия после солевого тумана составляет всего 3,3%.
1–3 июля 2026 года в Нинбо, провинция Чжэцзян, прошла Конференция по будущим технологиям развития лакокрасочной промышленности 2026. Этот технический саммит, организованный Китайской ассоциацией лакокрасочной промышленности, передал четкий сигнал: ИИ фундаментально меняет базовую логику разработки лакокрасочных материалов. От проектирования рецептур до прогнозирования коррозии, от автоматизации лабораторий до глобального сетевого мониторинга — скорость проникновения ИИ значительно превышает отраслевые ожидания.
Большие данные о коррозии + ИИ: от 8 лет проб и ошибок к точному прогнозированию
Ответ напрямую:Традиционная разработка покрытий опирается на «метод проб и ошибок» — проектирование состава → изготовление панелей → испытания на воздействие среды → оценка → корректировка состава; один цикл обычно занимает несколько лет, а разработка высокоэффективного антикоррозийного покрытия может длиться 8–16 лет. Внедрение ИИ сжимает этот процесс до 1/3–1/5 от первоначального.
Подробное объяснение механизма: Самым примечательным достижением на конференции стала разработка Национальным научно-техническим центром данных по коррозии и защите материалов трёх платформ: первого в мире высокопроизводительного микродетектора коррозии уровня pA, глобальной сетевой платформы мониторинга коррозии, охватывающей более 1500 точек мониторинга в 6 климатических зонах, а также первой платформы ИИ-вычислений, объединяющей данные о коррозии с глубоким обучением.
Принцип работы этой системы заключается в следующем: накопленные за десятилетия данные по коррозии (скорость коррозии различных материалов в разных условиях, виды отказов и т.д.) вводятся в модель глубокого обучения, ИИ автоматически выявляет нелинейные связи между коррозионными факторами и разрушением покрытия, что позволяет на этапе разработки рецептуры прогнозировать срок службы покрытия — вместо того чтобы ждать 8 лет для получения результата.
Автономные эксперименты ИИ: рецептуры больше не зависят от «мастеров-наставников»
Команда профессора Чжан Давэя из Пекинского университета науки и технологий представила автономную экспериментальную платформу “Materivo”, которая стала главным фокусом внимания на мероприятии. Платформа способна самостоятельно рекомендовать рецептуры покрытий, автоматически синтезировать и тестировать их, а также самооптимизироваться на основе результатов испытаний — формируя полный замкнутый цикл. Разработанное командой с помощью этой платформы высокобарьерное эпоксидное покрытие продемонстрировало потерю адгезии всего 3,3% после испытания соляным туманом, а эффективность разработки превысила традиционные методы как минимум на порядок.
Академик Китайской инженерной академии Сюэ Цюньцзи в докладе на конференции отметил: «Индустрия покрытий никогда ранее не была так тесно связана с национальными стратегическими потребностями, как сегодня». Он имел в виду не только поддержку, которую антикоррозионные покрытия оказывают морским сооружениям и атомному энергетическому оборудованию, но и то, что сама парадигма разработки материалов на базе ИИ становится ключевым элементом национальной научно-технической конкурентоспособности.
От лаборатории до завода: три ключевых сценария внедрения ИИ
| Сценарий | Технический подход | Текущая зрелость |
|---|---|---|
| Интеллектуальное проектирование состава | Машинное обучение для прогнозирования свойств тройной системы смола-отвердитель-наполнитель | Перешло к промышленной проверке |
| Прогнозирование срока службы покрытия | Модель глубокого обучения на основе экологических данных и ускоренных испытаний | Коммерчески применяется в отдельных сценариях |
| Контроль качества производства | Машинное зрение + ИИ для обнаружения дефектов покрытия в реальном времени | Внедрено в масштабное применение |
Стоит отметить, что стандарт HG/T 6346-2025 «Модель и оценка цифровой трансформации в химической отрасли» вступил в силу в феврале 2026 года, ведущие предприятия лакокрасочной отрасли уже приняли участие в разработке стандарта, и в дальнейшем будет проводиться оценка и сертификация цифровой трансформации — это означает, что применение ИИ превращается из «бонуса» в «обязательное требование».
Источник: Конференция по будущему технологическому развитию лакокрасочной промышленности 2026, Китайская ассоциация лакокрасочной промышленности, Государственный научно-технический центр данных по коррозии и защите материалов
Часто задаваемые вопросы
Может ли ИИ полностью заменить инженеров-разработчиков лакокрасочных материалов?
В краткосрочной перспективе — нет. В настоящее время ИИ демонстрирует отличные результаты в подборе рецептур и прогнозировании свойств, однако в вопросах оригинального открытия новых материалов и решения нестандартных проблем при масштабировании технологических процессов по-прежнему требуется суждение человека-эксперта. ИИ — это вспомогательный инструмент, а не замена.
Могут ли небольшие и средние предприятия по производству лакокрасочных материалов позволить себе использование ИИ?
Облачное развертывание снижает барьеры входа. Некоторые ИИ-платформы предлагают SaaS-модель — после загрузки требований расчет выполняется облачной моделью, оплата производится по факту использования. Однако накопление ключевых данных остается главной слабой стороной малых и средних предприятий.
Источникиссылки:Доклад на Конференции по будущему технологическому развитию лакокрасочной промышленности 2026, Китайская ассоциация лакокрасочной промышленности, Государственный научно-технический центр данных по коррозии и защите материалов, HG/T 6346-2025
Дата публикации: 5 июля 2026 года