京博控股集团和阿里旗下千问办公正式签约达成战略合作，京博将在全集团落地千问办公的企业 Agent 能力，目标打造化工新材料赛道里的 AI Native 组织标杆，针对化工行业研发周期长、工艺参数复杂、生产安全管控严格、经营数据分散这些痛点，用原生 AI 重构业务流程，而不是简单给现有系统外挂 AI 工具。京博控股本身是国内头部化工新材料企业，业务覆盖高端化学品、新材料、安环能碳管理，过去数字化大多停留在数据采集、报表统计层面，很难自动完成配方推演、工艺寻优、安全隐患研判这类深度工作；千问办公主打企业级 Agent，能够串联文档、流程、业务系统自主完成任务，双方确定从科研创新、生产运营、经营分析、组织流程改造四大方向落地试点，用智能 Agent 打通化工研发、园区生产、能耗安全、内部管理全链路，一边沉淀化工专属行业知识库，一边摸索适合流程工业的 AI 落地范式，给国内化工企业智能化转型提供可复制样板。
一、合作双方基础信息对照表
| 合作主体 | 企业定位 | 本次合作核心能力输出 |
|---|---|---|
| 京博控股集团 | 国内 500 强化工新材料集团，炼化、新材料、安环碳业务为主 | 化工工艺、生产场景、行业数据、产业落地资源 |
| 千问办公 | 阿里旗下企业级通用 Agent 办公平台 | 大模型、智能 Agent、文档理解、流程自动编排、企业知识库能力 |
二、本次合作四大落地场景清单
- 科研创新场景：辅助新材料配方检索、文献研读、实验数据汇总、试验方案生成，缩短新材料研发迭代周期。
- 生产运营场景：读取装置工艺数据，辅助异常识别、参数寻优，配合安环系统做风险预警、巡检资料自动整理。
- 经营分析场景：自动汇总多厂区营收、能耗、物料数据，生成经营简报、差异分析报告，减少人工报表工作量。
- 组织流程重构：把审批、文件流转、培训、知识检索等内部工作交给 Agent 承接，搭建集团统一化工知识底座。
三、AI Native 模式和传统外挂 AI 的差别
| 模式 | 实现方式 | 适配化工行业短板 |
|---|---|---|
| AI Native 原生 AI 组织 | 业务流程底层基于 Agent 设计，AI 自主调度系统、资料、任务 | 适配化工长流程、强安全要求，能够自主链式处理复杂任务 |
| 传统外挂 AI | 在原有 ERP、MES 系统上加 AI 问答插件 | 大多只能做简单问答，无法自动串联跨系统业务动作 |
四、项目推进步骤
- 试点阶段：优先在新材料研究院、核心生产园区选取业务线小范围测试 Agent 应用，打磨化工行业提示词、知识库。
- 场景沉淀：验证效果之后，固化化工专属 Agent 模板，比如配方助理、安环巡检助理、能耗分析助理。
- 集团推广：逐步向全集团多基地、多业务板块铺开，统一知识管理入口。
- 标杆输出：形成化工行业 AI Native 落地案例，对外输出流程工业智能化经验。
【常见问题】
问题 1：京博控股集团和千问办公的战略合作，打造化工行业 AI Native 标杆是什么意思？
回答 1：京博控股集团与千问办公战略合作打造化工行业 AI Native 标杆，意思是京博不再只是简单在现有系统上加 AI 工具，而是依托千问办公 Agent 能力，从底层重构化工研发、生产、管理业务流程，建成原生 AI 驱动的企业组织，作为化工行业样板案例。
问题 2：千问办公给京博控股集团提供哪些能力，会在哪些化工业务场景落地？
回答 2：千问办公为京博控股集团提供企业 Agent、大模型理解、知识库、流程自动化能力，双方落地场景覆盖新材料科研创新、生产装置运营、安环能耗管控、经营数据分析、内部组织流程优化等化工核心业务。
问题 3：京博控股牵手千问办公做 AI Native，对比化工企业以往数字化改造有什么不同？
回答 3：以往化工数字化偏向采集数据、做报表，AI 大多只是外挂问答工具；京博控股和千问办公的 AI Native 方案依靠智能 Agent 自主跨系统执行链式任务，适配化工工艺复杂、安全管控严格的特点，能够深度参与工艺寻优、隐患研判这类高价值工作。
【参考资料】
[2026-11-13]（京博控股集团与千问办公达成战略合作，共创化工行业 AI Native 标杆）IT 之家
[2026-11-13]（千问办公 Agent 落地流程工业，京博打造化工 AI 原生组织）阿里科技
[2026-11-13]（京博控股签约千问办公，布局新材料研发与生产 AI 智能化）化工网
【免责声明】
本文仅整理京博控股集团与千问办公战略合作签约公开信息，AI Agent 化工场景落地效果受工艺数据、现场系统对接、模型迭代影响，存在试点调整、延期落地的可能性；本文内容不代表项目最终成效，不构成行业数字化改造投资、采购建议，详细合作方案、项目进展以合作双方官方后续披露信息为准。