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作為鋼鐵生產核心工序，高爐占生產總成本的70%左右，其長期穩定運行直接關系企業盈利狀況。入爐原料的成分波動、爐內氣流的分布以及溫度的微小變化，都可能引發連鎖反應。爐內每減少10攝氏度的溫度波動，每噸鐵水就能少消耗1千克焦炭，成本可降低3元。
“此前，我們常面臨爐內狀態看不清、操作反饋跟不上、連鎖反應控不住、經驗傳承傳不下等難題。”寶鋼股份煉鐵廠大數據應用首席工程師王士彬介紹。
面對難題，寶鋼股份與華為合作，按照“數實融合、同題共答”的攻關路徑，以自身業務需求為導向選定應用場景、輸出行業知識，用AI、大數據、云計算等領域的前沿技術構建解決方案。
2024年起，寶鋼股份引入AI技術構建大模型，逐步解決精準預測爐溫的難題，為鋼鐵行業智能化轉型提供了“經驗變數據、模糊變精準”的寶鋼方案。
攻關過程的“關鍵一躍”是構建高爐AI大模型。“這就像為高爐裝上‘大腦’， 將專家經驗轉化為數據代碼，再把爐內看不見的反應轉化為可預測參數，最終實現爐溫精準預測與自動調控。”王士彬介紹。
攻關團隊以華為盤古大模型為基礎，先吸收通用知識筑牢底座，再針對高爐煉鐵的特性進行量身定制。“AI既學習了寶鋼海量運行數據，又借鑒了其他工業領域的物理、化學通用規律，博采眾長。”華為鋼鐵有色軍團總裁石矛介紹。
經過攻關，寶鋼股份高爐AI大模型對爐溫等關鍵指標的預測準確率達90%，實現對內部狀態的高精度、高時效性感知。目前，高爐大模型已穩定運行10個月以上。單座高爐應用該模型后，實現燃料消耗降低、鐵水質量穩定、爐況異常減少，經測算，每年可創效超千萬元。
寶鋼股份旗下有數十座高爐，爐體結構、工藝配置各不相同。為有效縮短模型開發周期，寶鋼股份依托華為云，創新采用“預訓練底座+下游任務微調”模式，即在基礎模型上針對不同高爐的個性化特征進行微調，將產品上線周期大幅縮短。
“通過‘增量訓練—預測推理—閉環控制’，我們還打造出持續學習、自我優化的閉環系統，新產生的數據不斷反饋給模型再訓練、再迭代，實現邊學邊用。”王士彬說。
不僅是高爐，寶鋼股份母公司中國寶武集團正規劃建設鋼鐵大模型能力圖譜，將預測大模型、視覺大模型、科學計算大模型等AI能力，延伸到鋼鐵生產中的原料、煉鐵、煉鋼、軋鋼、新材料研發等流程，覆蓋連鑄質量根因分析、熱軋板型預測、鋼材表面質檢等上百個應用場景。
如今，智能場景在寶鋼股份各生產環節落地：熱軋產品表面缺陷識別模型半年內準確率提升至96%，并快速復制至多基地產線；熱軋自然寬展預測模型完成在線部署，參與生產實時控制；冷軋“AI主操”上線，顯著提高機組生產穩定性……
2025年，寶鋼股份已上線近300個AI應用場景，打造了5個AI標桿產線，不斷深化冶金機理、專家經驗與大模型技術的結合，形成鋼鐵智能化應用建設的有效實踐。
近年來，數智賦能成為寶鋼股份穿越周期、逆勢增長的關鍵。這場傳統制造業與人工智能的深度碰撞，為鋼鐵行業降本增效提供了新路徑。（谷業凱）
【來源：人民日報】
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