2月19日,国务院国资委召开中央企业“AI ”专项行动深化部署会,总结国资央企发展人工智能进展成效,研究部署下一步重点工作。相比去年召开的“AI赋能 产业焕新”中央企业人工智能专题推进会,今年的主题更加突出了国家推动AI发展的决心。
与此同时,就在近日中石化、中国中化、中石油、中海油等央企也相继官宣布局国产AI大模型DeepSeek。
事实上,AI技术的快速发展正在重塑多个产业格局,其核心在于通过智能化和数据化手段提升效率、优化流程,并催生新的应用场景。而因此被赋能的产业又将进一步对材料性能提出更高要求,尤其是特种工程塑料,因其耐高温、耐候性、高强度、高模量、低能量损耗等特性,成为关键支撑材料。
AI赋能的重点产业及
其对特种工程塑料的需求
电子与半导体封装
AI芯片、高算力服务器推动半导体封装材料升级,这使得关键新材料如聚酰亚胺(PI)备受关注,这种材料具有极宽的温度适用范围,在-269°的液态氦中仍不脆裂,热分解温度一般超过500°,部分体系可达600°以上,是迄今聚合物中热稳定性最高的品种之一。 目前,国内外已经能够实现上千种结构的聚酰亚胺合成,如果单纯从其使用性能考虑,许多聚酰亚胺都有着匹配的应用领域与丰富的使用场景。比如最早商业化的产品PI膜就是封装基板(COF)等核心原料。 截至2023年底,全球范围内,PI膜的生产主要集中在杜邦(2.1万吨/年,产品类型包含薄膜、树脂、塑料)、SABIC(2万吨/年,产品类型包含薄膜、树脂)、韩国PIAM(0.6万吨/年,产品类型主要为薄膜)、宇部兴产(0.5万吨/年,产品类型包含薄膜、浆料)、日本钟渊化学(0.35万吨/年,产品类型主要为薄膜)等少数几家公司。 目前,国内在电工级PI膜领域已实现工业化量产,代表企业有中科玖源、深圳瑞华泰、时代新材等等,而我们在高端电子级PI膜领域依然处于被“卡脖子”的领域。5G/6G通信领域
随着电子产品持续向轻薄化、多功能化、便捷移动等方向发展,挠性电路板(FPC)的使用率越来越高。2023年,全球挠性电路板产值约占不同线路板总产值的17.5%,未来随着5G/6G智能手机演进、可穿戴设备和智能消费电子等产品的发展,低损耗的柔性材料和多层FPC的需求将不断增长。
目前5G领域高速高频FPC基材主要采用改性聚酰亚胺(MPI) 和液晶聚合物(LCP)。与MPI相比,LCP的介电损耗更低,吸湿率也极低,因此其介电稳定性高、基板具有良好的高可靠性,可广泛应用于5G手机天线、5G基站柔性发射单元、可穿戴设备等终端产品的高频 FPC 制造。
汽车领域
具有优良的耐润滑油和汽油性能的聚酰胺(PA)在汽车行业中的渗透率不断提高,目前,PA6/PA66是汽车用PA材料的主要品种,约占各类PA材料总用量的90%以上,此外,在一些高温应用的场景,如燃油系统,PA6T、PA9T 等耐高温 PA材料也有一定的应用;PA11和PA12具有良好的柔韧性、耐腐蚀性、耐油性和尺寸稳定性,在燃油管、燃料盖、制动管等部件中也得以广泛应用。
近年来,随着产能逐步释放,PA66/PA6的的特种化属性已逐步弱化,特种PA方面:目前,长碳链PA的全球产能大约为27万吨/年,主要生产厂家为阿科玛(PA11-耐化学腐蚀、耐各种汽车燃料油、抗裂强度高、低温性能好,主要在供油/制动系统中取代金属管);万华、EMS、赢创(PA12-耐磨、耐电、柔韧性好,特别适合制作刹车软管、油管)。可在150℃下长期服役的耐高温PA年产能大约在33.5万吨/年左右,主要生产厂家有青岛三力、杜邦、三井化学(PA6T-相较于PA66,这一材料在大分子主链上引入了大量苯环,耐热温度大大提高,需与其他脂肪族二酸或者二胺共聚以提升加工性能);日本可乐丽(PA9T-耐热性、耐药性、韧性好,不需要改性即可热塑成型,在汽车、建筑、管道运输等行业得以广泛应用,不过成本较高);金发科技、EMS(PA10T-主要原料为蓖麻,综合性能与PA9T相当,与玻纤共混改性后,耐热性进一步提高,适合电子行业的表面贴装技术工艺)。
医疗领域
医用化学品及材料按用途的不同可分医用耗材(非器械类)、植入材料、包装材料、输液及储存材料等;按照材料的性质不同,可分为金属医用材料、高分子医用材料、陶瓷医用材料、复合材料等:
2023年,我国聚砜树脂产能约2.84万吨/年,主要生产企业包括广东优巨新材、山东浩然特塑、上海帕斯砜、长春吉大特塑等;消费量达到1.5万吨,其中,PSU约占50%,医疗器械、日用/食品、交通、电子电气、工业水处理等下游领域的消费占比分别约为33%、23%、16%、15%和8%。
未来可期
AI技术通过赋能电子、汽车、数据中心等产业,显著拉升了高性能特种工程塑料的需求,尤其是PI、LCP、PEEK等材料的市场渗透率。未来,随着AI技术向制造业全链条渗透,特种工程塑料将不仅是“支撑材料”,更可能成为AI硬件性能跃升的关键变量,形成“AI需求驱动材料升级→材料升级反哺AI应用”的双向循环。
参考资料来源:化工新材料往期内容、陕煤技术研究院、石化院等
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