人工智慧技術於化工產業應用發展 
面對全球淨零碳排的嚴峻挑戰、國際市場的激烈競爭以及勞動力結構的老化，傳統以人力經驗為主導的化工與石化產業操作模式，已面臨難以突破的瓶頸。近年來，人工智慧(Artificial Intelligence;AI)已成為全球化工與石化產業推動數位轉型的重要核心驅動力。相較於半導體、電子組裝等離散製造產業，化工製程具有高度非線性、多尺度耦合及長時間動態演變等特性，使AI的導入面臨更高的技術門檻。因此，AI在化工產業的應用已不再侷限於傳統資料驅動模型，而是朝向整合製程機理、物理模型與數據分析的混合建模發展，透過代理模型(Surrogate Model)、軟感測器及模型預測控制(Model Predictive Control;MPC)等技術，提升模型的可解釋性、泛化能力與實際佈署效益。本期「人工智慧技術於化工產業應用發展」技術專題精心匯集五篇來自產學研界的文章，從企業整體的數位轉型戰略，到生成式AI的實務落地；從第一原理與AI混合建模、AI動態操控至隨機模型預測控制等尖端技術開發，並進一步延伸至新材料研發與HAZOP危害分析輔助等應用潛力評估。透過多維度的剖析，為讀者勾勒出AI驅動化工產業邁向智慧化升級的宏觀藍圖。
低碳產氫技術及其應用
在全球推動2050淨零排放目標的關鍵轉折期，美國川普政府上台後主導的政策轉向，為全球氫能場域帶來顯著的板塊震盪。川普政府以「追求能源主導地位」為核心，透過簽署《大美法案》(OBBBA)及行政命令，大規模凍結、刪減並重導拜登時期的綠能預算，導致氫能樞紐計畫腰斬、紅利倒向藍氫與化石能源、市場雙軌化催化等現象，造成產業重大衝擊。為了克服氫氣長距離跨境運輸的能耗與安全限制，將氫轉化為衍生燃料已成必然趨勢。本期「低碳產氫技術及其應用」技術專題將全面剖析國際氫能場域發展趨勢、川普政策地緣衝擊、產銷監管鏈模式與中下游燃料商業化布局，深入探討PEM與AEM先進水電解材料的技術突破與衰減機制，期能為我國學研與產業各界提供具前瞻價值的策略參考。
太陽光電技術特別報導：超越理論極限~
為應對2050年淨零排放的目標，太陽光電不僅是減碳的主要基石，更在物理極限的突破與場域應用上邁入了追求「極致效率」與「場域整合」的深水區，市場也邁入技術迭代與場域整合的關鍵期。本期「太陽光電技術」特別報導，透由次世代背接觸型太陽電池技術、堆疊太陽電池技術、隨插即用太陽光電(PIPV)之國內外現況分析、風光互補候車亭性能配置評估等解析，台灣產業鏈正從單一硬體製造，轉型為整合材料研發、系統韌性與能源分散化的全方位解決方案供應者。這不僅是產業鏈從單打獨鬥邁向材料、設備與系統整合的過程，更是台灣在2050淨零路徑中，提供最具投資價值與實踐韌性之工業技術後盾的關鍵契機。
主題專欄與其他
隨著印刷電路板(PCB)產業朝向人工智慧(AI)、5G通訊及高效能運算(HPC)等高階應用發展，細線路與高可靠度載板對光阻剝除提出更高要求。「環保光阻剝除劑開發技術」透過高氧化態、高含氧度分子設計，開發高效能、無氨氮、低COD的環保光阻剝除劑，提升光阻水合膨潤、化學解鏈與滲透能力，促使光阻快速崩解剝離；並結合微胞包覆技術，防止剝離碎片回沾，解決剝除不完全與重工問題。相較傳統配方，廢液COD可降低70%以上，可直接銜接既有廢水系統，降低處理能耗與碳排，可提升製程良率與推動綠色製造上的應用價值。
專文篇篇精彩，歡迎賞閱！凡對以上內容有興趣的讀者，歡迎參閱2026年9月號《工業材料雜誌》477期或參見材料世界網，並歡迎
長期訂閱或加入
材料世界網會員，以獲得最快、最即時的資訊！