河南的一位渠道商在屏幕上输入设备参数，几秒后，一份详细的润滑油品性能对比报告和适配推荐清单自动生成——这个场景正在成为润滑油行业智能服务的新常态。

过去部门间存在‘数据墙’，现在实现了从订单接收到客户售后服务的全链条数据贯通。”润滑油公司张副总经理描述的这个变化，正是润滑油行业数智化转型的缩影。

01 行业转型

国务院于2025年8月发布的 《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，明确“人工智能+”已不再是企业的“选修课”，而是构建新质生产力、实现高质量发展的“必修课”。

对于润滑油行业而言，这标志着从传统的“产品供应商”向“润滑解决方案的智能定义者”转型的关键节点已经到来。

润滑油行业的“研产销服”全链条数智化覆盖正在加速实现，一些领先企业已率先构建起覆盖订单全过程、产品全生命周期的“数智润滑油”底座。

02 研发创新

在研发领域，AI正在彻底改变传统的试错模式。以SP 0W-20汽油机油等产品的配方开发为例，过去依赖人工试错，一个产品需要匹配上百种原料组合，研发周期通常需要1至2周。

通过应用生产执行配方优化模型，AI可以基于原料库存、成本和质量要求自动生成最优配方，仅需几分钟就能完成性能模拟，同时有效保障产品质量的稳定性。

化工行业正利用AI加速分子设计、催化剂发现和配方开发，显著减少实验时间和成本。一些企业已经通过与AI初创公司合作，在有机颜料、新材料及专用中间体核心赛道上实现研发技术突破。

03 生产与运营

智能工厂建设正成为润滑油行业的新赛道。基于数据驱动的生产模式逐渐取代传统的经验控制，AI算法正在深度重构化工厂的生产模式。

在具体实践中，一些企业建设的煤气化RTO优化项目，通过AI预测大模型能力实现配煤优化应用，带来经济效益超千万元，每年还可减少二氧化碳排放2万多吨。

更值得关注的是，通过构建“单件商品数字孪生档案”，润滑油企业正在实现从原料供应商、生产工艺到质检记录的全链条追溯能力。

预测性维护成为AI在化工行业的重要应用场景，通过监控传感器数据和性能模式，AI系统可以在故障发生前进行预测，从而减少停机时间和维护成本。

04 营销与服务

润滑油行业的服务范式正在经历根本性变革。首个AI选油助手智能体的推出，标志着行业开始为客户提供一站式行业级润滑整体解决方案。

这种智能体依托行业大模型，整合长期积累的海量科研、技术和市场数据，经过上万次场景测试和几十位行业专家的知识梳理，能够自动完成智能选油、润滑技术问题应答和设备润滑故障诊断等任务。

服务模式的转变直接带来了市场成果，据报道，一些企业今年以来客户留存率增加了15个百分点，产销量创历史新高。

05 全新市场

AI技术本身也为润滑油行业创造了全新市场。随着AI算力需求激增，数据中心散热问题成为全球性挑战。英伟达最新芯片单机架功耗已突破120kW，传统风冷技术已触及物理极限。

润滑油企业正从“卖油郎”升级为“热管理方案商”，开发适用于高温高压环境的特种冷却液，满足GPU核心温度突破90℃的新需求。

行业调查显示，74%的数据中心专业人士认为，液体冷却是目前唯一可行的选项。这一转变不仅创造了新的产品类别，更可能改变行业的商业模式——冷却液未来可能按“每带走1焦耳热量收费”的能源服务模式计价。

06 市场竞争

面对AI转型浪潮，不同类型的市场参与者采取了差异化策略。润滑油行业正面临前所未有的竞争格局重塑。

行业头部企业正凭借数据资源优势，加快构建覆盖“研产销服”全链条的智能化能力。一家润滑油企业已构建涵盖设备润滑、油品选型等核心内容的1.4万条高质量问答对，为AI训练提供了充分“燃料”。

中型企业则更多采取与第三方合作的方式。如万华化学与华为云合作，围绕设备预测维护、SOP编写审核等方面开展探索，通过云平台引入预测大模型，结合各类数据分析设备老化趋势。

对于小型企业和经销商而言，引入头部企业开发的AI智能体成为可行的选择。这些工具能够帮助他们在不增加专业技术人员的情况下，为客户提供更专业的选油建议和故障诊断服务。

07 行业挑战

润滑油行业的AI转型并非一帆风顺。调查显示，超过70%的润滑油企业面临“人才短缺” 的难题。行业对既懂润滑油技术又掌握AI技术的复合型人才需求迫切。

数据问题是另一大挑战。润滑油行业的数据分散且格式不统一，准确性和完整性较低，这些“脏数据”会影响AI算法的训练效果。同时，高质量数据的积累和治理需要时间，一家企业仅完善用于AI训练的文件就达1.4万份。

资金压力同样不可忽视。约60%的企业认为AI技术的引入和应用需要巨额资金支持，从硬件设备购置到软件开发和后期维护，每一项都需要持续投入。

此外，客户信任问题也困扰着AI应用的推广。部分客户更信任“老师傅现场诊断”的传统服务模式，对AI远程监测给出的换油建议持怀疑态度。

08 应对策略

面对重重挑战，润滑油行业需要多管齐下推进AI转型。政府政策的引导和支持至关重要，国务院和工信部等八部门已发布系列文件，推动人工智能与制造业深度融合。

行业协会可发挥桥梁作用，组织企业与高校、科研机构开展合作，定向培养复合型人才。一家润滑油公司已组织432名员工加入“长城AI共学群”，开展人工智能培训超千人次。

技术供应商应加大研发力度，针对行业特点优化算法，提高数据安全性，确保AI技术的可靠性和适应性。

企业自身也需要加强内部培训和技术交流，逐步提升员工的AI应用能力。青年员工提出的“希望用AI挖掘销售数据中的潜在逻辑”建议，已转化为“智能营销分析中枢”项目，助力推动全渠道营销策略自动化优化。

这个行业的市值天花板，或许已不再由传统发动机的数量决定，而将取决于它能在多大程度上拥抱硅基的智能。

当AI服务器的热管理成为百亿级市场，润滑油企业手中握着的，可能不再只是润滑配方，更是定义下一代散热规则的密码。