万华化学AI “嗅辨师”，解锁低气味材料新可能

发布时间：2026-08-28来源：万华微视界

随着大众对健康感官体验要求越来越高，车内、家居里的异味困扰早已成为消费者选购产品时的重要考量。密闭空间气味由多种材料共同影响，泡沫作为汽车内饰、家居软装广泛应用的一类材料，优化其气味性能，是行业开展空间气味管控需要攻克的一道课题。

想要做好泡沫气味管控，

其实并没有想象中简单。

泡沫的异味，往往是几十种挥发性有机物混合共同作用的结果。不同物质之间还存在协同、拮抗干扰；各类气味物质浓度跨度极大，从百分含量到 ppb 级别，气味阈值甚至可以相差百万倍。多重因素叠加，让气味溯源工作变得格外棘手。

过去行业怎么做气味测评？

主要依靠专业嗅辨员人工嗅辨。

按照 VDA270 等标准，需要经过训练的嗅辨员依靠人体嗅觉完成气味分级，多人测评剔除极值后得出结果。但人的嗅觉存在个体差异，还容易产生嗅觉疲劳，主观偏差难以避免。如果要进一步完成气味溯源，则需要袋子法收集气体，结合色谱-质谱（GC-MS）与嗅辨仪（ODP）开展测试，整套流程预处理复杂，测试周期长，拖慢配方迭代进度。

面对行业这一痛点，

万华化学另辟蹊径，

把AI技术引入泡沫气味分析领域，

建立泡沫气味分析模型。

这套模型就像一位不知疲倦的 “数字化嗅辨专家”，基于大量实验数据完成训练构建，摆脱对人工嗅觉的高度依赖。对比传统手段，机器学习气味分析可以做到近乎实时输出结果，大幅压缩测试周期，同时显著降低单样本测试成本。不再需要漫长等待，就能完成气味的分级评估与溯源研判。这份技术革新，最终落地为客户与消费者双向受益的实际价值：

加速低气味产品开发：

快速识别挥发物之间交叉干扰，高效完成气味溯源，助力开发气味等级≤3.0 的高品质泡沫产品；

降本增效提速迭代：

减少嗅辨人力投入，缩短分析周期，帮助企业快速完成配方优化，加快新品落地；

助力行业标准升级：

随着模型泛化能力持续提升，未来希望可以支撑行业气味相关标准落地，带动整个产业高质量发展。

不少人觉得AI离生活遥远，实则早已应用于座舱与家居材料研发。未来，万华化学将把智能技术融入更多材料研发场景，用硬核的材料科技创新赋能多元产品，守护大众呼吸健康，为人们创造更加安全、舒适的美好生活。

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