湖南鋼鐵集團攜手移動、華為，發布全球首個鋼鐵行業人工智能大模型，推動傳統產業與人工智能深度融合——

樹立全球鋼鐵行業數智化轉型新標桿

　　人工智能大模型在垂直行業開啟火熱的競速賽。人工智能和鋼鐵行業的雙向奔赴，碰撞出怎樣的火花？4月28日，記者來到湖南鋼鐵集團旗下湘潭鋼鐵集團有限公司（簡稱湘鋼），探訪首批23個大模型智能化應用場景的新樣范。

　　從人工“算”到大模型“算”，“老司機”輕松智駕

　　重達150噸、溫度超1000℃的鋼水包，在行車的吊運下，緩緩運轉于高空。

　　記者在湘鋼煉鋼廠看到，約30米高的廠房內，3座轉爐、3個精煉站、5臺鋼包爐、5臺連鑄機等大型冶金設備林立，滾滾熱浪撲面而來。5臺行車在高空中運行，作業跨度長達500米。

　　“行車調度指揮是煉鋼廠的一大難題。”湘鋼煉鋼廠信息工程師危水良打比方說，行車調度好比在高危高溫環境下持續做數學題。

　　傳統鋼廠的行車調度依賴人工。由于煉鋼過程高度復雜，僅憑調度員的經驗，難免出現工藝環節銜接不順的情況。

　　在湘鋼，當行車調度從人工“算”變成大模型“算”，難題迎刃而解。由大模型部署的行車智能調度系統集成了煉鋼生產計劃、行車檢修信息、鋼水包實時位置、各類業務規則等大量數據，利用算法智能生成行車調度計劃。更聰明的是，生產計劃若臨時有變，系統不用1分鐘，就能“思考”出接下來30分鐘的調度計劃，及時下發指令。

　　“以前，經驗豐富的老師傅才能開行車。現在，人工智能讓駕駛員都變成了‘老司機’。”危水良帶記者登上行車駕駛室。記者看到，駕駛員的前方有一塊大屏，屏幕上各設備的運行狀態和軌跡一目了然。行車往哪開，駕駛員按照屏幕上的提示就可輕松完成操作。

　　危水良介紹，在大模型的加持下，鋼水包周轉率大為提升，每爐次等待時間與能耗均有下降，帶動每噸鋼成本節省1.2元。一年下來，預計節省成本500萬元。

　　2023年9月，人工智能鋼鐵大模型項目在湘鋼啟動。目前，已實現視覺、預測兩大類共23個智能化應用場景落地，用于生產優化、質量控制等。“還有60多個創新應用場景正在實施，進一步幫助企業降本增效。”湘鋼設備工程部智能制造室負責人龍忠義說。

　　“碼農”“泡”在車間里，打通大模型落地“最后一公里”

　　一說起高爐皮帶，華為礦山軍團高級架構師彭丹侃侃而談。誰能想到，一年前，和他一起來到湘鋼的“碼農”們，還是鋼鐵行業的門外漢。

　　與此同時，湘鋼的工長們感到疑惑：大模型看不見也摸不著，到底能帶來什么。

　　鋼鐵行業生產流程長、工藝復雜，如何打通大模型落地的“最后一公里”？

　　鋼鐵大模型項目啟動后，華為20多名架構師一頭扎進湘鋼各個車間。“天天與工長們‘泡’在一起，針對每一道工序，進行需求分析和方案設計。”彭丹說。

　　在煉鐵廠，皮帶是散料運輸的重要設備，銜接工藝環節多，其運行狀態直接影響鋼鐵生產的連續性。若發生皮帶斷裂，高爐被迫“罷工”，1分鐘就可能造成1噸鐵水損失。

　　彭丹發現，皮帶24小時連續工作，運行速度達每秒2米，由經驗豐富的老師傅定期巡檢，檢查的問題主要包括跑偏、鼓包、異物、撕裂等。

　　人工智能如何識別并界定某種問題發生？跟班多日后，彭丹逐漸摸出了門道。

　　比如，一根皮帶寬1.6米，兩側距離邊界物各0.2米，當跑偏0.05米時發出告警，跑偏0.1米時就會發出嚴重告警；皮帶是橡膠與鋼絲混合材質，長期運輸摩擦會出現鼓包，通過樣本收集，監測并識別鼓包變化趨勢，從而提前發出預警。

　　面對一個個細微的問題，華為礦山軍團提出皮帶智能監測方案，即基于5G+CV（視覺）大模型，對皮帶運行實行24小時智能監測。

　　結合工長們在實際操作中的反饋，彭丹與團隊成員不斷完善場景的設計與告警的處理邏輯。大模型學習一個月后，智能監測精度提升至98%，降低了人工巡檢頻次和強度，實現智慧運維。

　　從“1到10”，鋼廠“自己當大廚”

　　早在2019年，湘鋼以5G等ICT技術應用為契機，實施智能制造項目300多個。

　　龍忠義介紹，如果說5G做到了“讓設備開口說話”，大模型則實現了讓數據指揮生產，讓人工智能有思想、能決策。

　　“大模型在認知、感知等很多領域的應用，比想象中更為聰明。”龍忠義說。比如，精煉AI預測與優化系統可實時預測鋼水溫度和成分，智能化控制通電與加料，在規定時間內完成鋼水冶煉，降低工作人員工作強度；智慧配煤系統可以深度挖掘原料煤之間的配比性，結合業界先進配煤理論進行科學配煤，準確預測焦炭質量。

　　人工智能大模型落地湘鋼，完成“0到1”的突破，而“1到10”的內生可持續發展正在不同場景上演。

　　記者在湘鋼高線廠軋鋼車間看到，生產線上每1分鐘左右就有一盤線材生產出來，8臺工業相機同步用“火眼金睛”檢測每一盤產品的表面質量。

　　過去，工人舉著手電筒進行抽樣檢測，因產品溫度高導致檢測效率低且有安全隱患。現在，系統180度實時檢測發現瑕疵后，工人遠程在電腦端即可進行復核。

　　這套線材盤卷質檢系統由華為技術團隊指導，湘鋼技術團隊自己進行軟件開發，用時僅10天。

　　“與傳統智能化改造相比，大模型優勢明顯。”龍忠義說。一是效率高，開發周期從以月為單位縮短至以天為單位；二是成本低，過去一個場景改造需花費幾十萬元甚至上百萬元，現在僅需二三十萬元；三是開發門檻降低，企業技術人員像搭積木一樣，模塊化操作，就能將業務知識轉化為技術語言，“自己當大廚”開發新功能。

　　供需精準匹配，效能持續提升，以湘鋼為代表的一批傳統制造業企業，在人工智能大模型賦能下，開啟新一輪生產力增長浪潮。

　　(文/孟姣燕 何展)