8月17日消息，欧洲涂料（European Coatings）当日刊发编辑Yeray López Arauco对涂料技术学院（Institute of Coating Technologies）常务董事Evripidis Tsaousoglou的深度访谈，系统讨论了人工智能在涂料行业的落地边界与人才影响。

AI已在做什么

这位既管理研究机构又活跃在生产一线的管理者坦言，AI已经能比自己更快、有时更好地完成部分工作：检索技术文献、比对文件版本、筛选法规更新、起草报告初稿等任务都被AI大幅加速。他引用墨尔本大学与毕马威对全球超过4.8万人的调查：五分之二员工认为AI将取代其领域的岗位，近半数担心不适应就被淘汰；但同一调查中，56%的受访者承认因AI犯过错，三分之二至少在某些时候盲目信任AI输出而不加评估。这一组合说明行业害怕不用AI，却还没准备好正确使用AI。

回报最快的场景：监管情报

访谈将监管情报（regulatory intelligence）列为当前最具即时回报的AI应用：涂料制造商需要同时应对REACH、CLP更新、危害分类变化、客户专属限制及各国可持续性标准，单一物质的微小重新分类就可能迫使企业重构数百个配方、改写安全数据表、从特定市场撤货。AI适合监控海量文本、标记文件版本差异、将被标记原料关联到所有使用它的配方，帮助法规团队排出优先级。但他强调最终决策必须由人做出——法规充满阈值、豁免、过渡期与辖区重叠，AI可能给出逻辑流畅却遗漏关键条件的答案。

配方创新与人才断层

在配方创新方面，他提及2026年发表于npj Materials Degradation的研究：研究者将覆盖148种成分的历史盐雾试验数据输入机器学习模型，模型提出的两个非直觉组合配方经实机测试，防腐性能达到或超过参考配方。这证明AI能指出人类经验盲区，但作者也坦承配方尚不具商业可行性、模型无法解释防腐机理。他总结AI的角色定位：不会交付即用配方，但能剔除实验室里大量浪费时间的试错。行业数据显示，德国化工与制药企业活跃AI使用率五年内从34%跃升至76%；ChemSkills调查将应对法规变化列为仅次于可持续性的第二大行业驱动因素，而技能人才的可得性是欧洲化工当下面临的主要挑战。他认为下一代最稀缺的能力不是知道正确答案，而是具备识别错误答案的直觉。 （来源：European Coatings）