6月14-16日，由中国钢铁工业协会和中国国际贸易促进委员会冶金行业分会共同主办的中国国际冶金工业展览会在上海成功召开。华为煤矿军团解决方案总裁蒋旺成受邀出席“人工智能助力钢铁行业技术交流会”，并以《大模型：钢铁行业人工智能的必由之路》为主题发表演讲。

华为煤矿军团解决方案总裁蒋旺成

智能化已成为钢铁企业提质增效的重要新引擎

钢铁行业是我国国民经济的重要基础产业，为国家建设提供了重要原材料保障，有力支撑了我国工业化、现代化进程。钢铁工业具有生产流程连续、工艺体系复杂、产品中间态多样化、大型高温高压设备集中、人员安全要求高等特征，属于典型的流程型制造业，面临着严峻的资源、市场、环保、竞争等挑战，亟需通过人工智能、云、5G等先进技术及场景化创新应用，提升行业的绿色环保、安全保障、生产效率。

蒋旺成在演讲中提到，无论宏观环境如何变化，华为公司坚信绿色低碳化、数智化是确定性的两大产业趋势，钢铁行业智能化建设必将加速。行业机构相关报告也显示，钢铁行业数字化转型已经起步，智能化应用将不断涌现。

大模型是钢铁行业AI落地关键，是AI规模化应用的必由之路

AI赋能钢铁行业过程中，往往面临着需求碎片化、多样化的问题，过去的模型参数量小、泛化性差，一个模型大多只能对应单个场景，不仅模型开发成本高、升级难，而且模型训练需要的核心机密数据存在安全性问题等，导致无法实现广泛应用。

为了解决AI在钢铁行业落地难、门槛高等问题，华为基于自身对工业的理解，以及在AI领域的技术积累，打造了基于盘古大模型的人工智能新架构的钢铁工业人工智能解决方案，以具备通用基础能力的AI大模型作为智能底座，结合行业知识和场景数据进行训练微调，能有效应对碎片化和多样化需求，并大幅缩减研发、定制、部署、调优等工程化过程中的人力、时间、费用等成本投入，也能解决好数据安全问题。

对此，蒋旺成表示，华为煤矿军团之所以打造基于盘古大模型的人工智能新架构的钢铁工业人工智能解决方案，其本质是解决人工智能在钢铁领域落地难的问题（算法精度低、负样本无法穷举、算法通用性差、数据出园区、人才准备度不足等），促进人工智能在钢铁行业大规模应用，实现钢铁行业智能化升级。

该解决方案具备如下特征：

▸ 云边协同：钢铁集团中心云建设AI训练+开发+运维中心，分厂边缘云运行AI推理模型，业务实时闭环， 云边高效协作。数据在集团内部流转不出园区，保障数据安全。

▸ 边用边学：分厂的边缘实时推理与中心训练协同工作，边端将误报/未知异常等受关注样本反馈至集团中心云，重新训练并下发部署升级模型，持续迭代，越用越好。

▸ 非正常即异常：针对异常场景无法穷举的问题，通过学习大量的正常样本特征，在日常AI监控过程中自动识别异常样本，有助于发现更多的异常场景，提升样本采集效率，彻底解决异常样本无法穷举的问题。

▸ 通用性好：已经开发训练完成的场景算法模型应用到其他相似场景时，仅通过少量新场景数据加入训练，即可实现新场景快速复制部署。

钢铁行业七大AI创新应用实践

蒋旺成在演讲过程中分享了华为煤矿军团面向钢铁行业的七大AI创新应用，商用结果显示，这些应用可以很好地帮助钢企实现降本增效、绿色低碳。

一、智慧配煤

通过AI+配煤机理，深度挖掘原料煤之间的配伍性和特征相关性，结合业界先进配煤理论科学配煤，准确预测焦炭质量，通过分析对焦炭质量劣化情况及时给出预警，且能在达到质量要求的前提下，优化配比，降低配煤成本，平均每吨焦炭降低 5元~20元。

二、皮带智能监测

通过机器视觉+AI，实现7x24小时实时自动皮带智能检测，降低人工巡检的频次和强度，实现智慧运维。异常问题第一时间自动告警，可以有效降低皮带故障引起的停机停产风险。

三、废钢智能判级

通过机器视觉+AI，实现统一客观准确判级，降低定级的人为依赖，减少人为影响造成的定级偏差损失。部署废钢智能判级应用后，可实现废钢远程集控管理，减少人员现场工作安全风险。

四、行车智能调度

综合考虑炼钢各环节生产计划、行车的检修和设备异常、行车/钢包实时位置信息、各类业务规则等情况，整体统筹安排行车运行规划，智能生成行车调度计划，对于生产的动态变化，可以在1分钟内完成未来30分钟的决策并完成指令下发，有效提升钢包周转率，减少每炉次等待时间，降低过程温降，减少钢企在炼钢环节的吨钢成本。

五、自动转钢

宽厚板粗轧转钢工序原来依靠人工操作，自动转钢解决方案通过视觉采集钢坯的实时位置、角度，AI实时分析，实时控制辊道转速，实现精准实时的钢板自动转动控制，同时还采用了结合电子围栏的实时控制，以确保旋转过程中钢坯始终在转钢区域内，保障生产安全。通过大量实践，平均每次转钢时间缩短近3秒，降幅30%。该方案实现了转钢过程的完全自动化，极大提升了生产效率。

六、物质流&能量流协同优化

从单钢坯耗能预测出发，利用AI技术，分步骤实现物质流和能量流协同优化，在保证生产按质按量完成的前提下，实现能耗最优。

七、智能精炼

通过大数据、云、AI等技术，根据物理平衡、热平衡原理，以机理+数据模型相结合，实现合金辅料添加自动计算、LF炉送电吹氩自动规划、钢水成分实时预测，避免人工操作带来的随意性和不确定性。以年产400万吨钢炼钢厂为例，每年节约炼钢成本800万元。

蒋旺成在演讲中提到，行业机理模型对于场景化AI应用使用效果至关重要。以机理为基础，基于历史数据进行残差预测，使得AI模型参数可靠且接近真实工况；以机理为约束，对数据质量进行分析，使AI训练数据更准确。通过机理模型+持续迭代优化的AI模型相结合，使模型控制更精准，越用越好用。

华为愿与“产学研”等机构开展合作，发挥各自优势，以AI大模型为基础，构建AI场景地图和应用创新，加速AI与钢铁行业应用场景的融合，推动AI在钢铁行业的大规模落地应用。

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