AI大模型破解高爐“黑箱”，重塑中國寶武鋼鐵生產新范式

在歷史悠久的鋼鐵工業中，高爐堪稱絕對的生產核心。然而，這個創造巨大價值的巨型反應器，自誕生以來就如同一個“黑箱”：其內部發生的物理化學反應極為復雜，至今在很大程度上仍依賴工程師的經驗進行判斷與操作。

2024年起，全球最大的鋼鐵企業——中國寶武鋼鐵集團（以下簡稱“寶武”），攜手華為，借助AI大模型破解了高爐“黑箱”這一鋼鐵工業世紀難題。這場突破不僅開啟了傳統工業智能化的范式革命，更帶來了顯著實效：單座高爐年創效超千萬元，還為全球重工業提供了“經驗變數據、模糊變精準”的轉型范本。

高爐“黑箱”之困

中國寶武集團年產鋼量1.3億噸，2024年位列《財富》世界500強第44位，其粗鋼產量已位居世界第一。在其龐大的生產體系中，高爐是鋼鐵生產核心工序，占生產總成本的70%左右。因此，高爐長期穩定運行直接關系到企業的盈利狀況。

然而，這座堪稱價值創造核心的熔爐，恰恰是整個生產流程中不確定性最高、控制難度最大的一環。主要挑戰包括如下四點：
·爐內狀態“看不清”：

高爐的“烈焰”一直阻斷著外界的探測，當爐內溫度超2000攝氏度，固液氣三態交織反應，涉及5000多個數據維度。長期以來，對高爐狀態的判斷和調控難以直接監測，只能依賴人工經驗和間接觀察。
·操作反饋“跟不上”：

人工決策僅能分析有限參數，且操作調整后到爐況反饋需要數小時。等爐況問題發生時，鐵水質量已發生波動，很難精準應對、主動調整。
·連鎖反應“控不住”：

影響爐況的因素多達上百種且高度耦合，從入爐原料的成分波動，到爐內氣流的分布，再到溫度的微小變化都可能引發連鎖反應。即便像寶鋼股份這樣的燈塔工廠，要讓一座5000立方米的巨型高爐長期穩定運行，仍屬世界級挑戰，一旦爐況失常，恢復周期往往以天計算，單座高爐每日損失高達千萬元。
·經驗傳承“傳不下”：

專家知識依賴長期實踐積累，難以完整地量化、和復制。隨著專家隊伍年齡結構變化，很多隱形的經驗技術傳承面臨斷檔難題。

同題共答，構建高爐AI大模型破局

面對這一行業共同的頂級難題，寶武與華為確立了“數實融合，同題共答”的深度合作模式。雙方組建聯合團隊，共同攻克難題：寶武基于業務挑戰，選定應用場景、貢獻行業知識，華為則投入其在AI、大數據、云計算等領域的全棧技術能力。

核心方案是構建高爐AI大模型。簡單來說，這個模型就像為高爐裝上了“智能大腦”：它能將專家的經驗轉化為數據代碼（數字化），再把爐內看不見的反應轉化為可預測的參數（透明化），最終實現精準預測與自動調控。

第一，實現“黑箱”感知。

在合作中，聯合團隊以華為盤古大模型為基礎，先吸收千行百業的通用知識筑牢根基，再針對高爐煉鐵的特性量身定制。AI既學習了寶武海量運行數據，又借鑒了其他工業領域的物理、化學通用規律，實現博采眾長。最終，模型對爐溫等核心關鍵指標的預測準確率達90%，首次實現對“黑箱”內部狀態的高精度、高時效性的感知。

第二，可規?；瘡椭?。

寶武旗下有數十座高爐，其爐體結構、工藝配置各不相同。如果為每座高爐都從零開發模型，不僅成本高昂，周期也很漫長。為此，聯合團隊基于華為云Stack的云邊協同架構，採用“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”，將上線周期大幅縮短。

第三，AI應用價值不止于精準預測。

該大模型的核心能力更體現為通過“增量訓練預測推理-閉環控制”的數據飛輪，行成了一個持續學習、自我優化的閉環系統。模型根據預測結果給出操作建議，在生產實踐中驗證效果，將新的數據反饋給模型再訓練，使其能力在應用中不斷迭代增強。這套基于華為云Stack打造的邊學邊用機制從根本上改變了過去依賴人工、反應滯后的操作模式。

從千萬效益到產業藍圖

經過聯合團隊的努力，高爐大模型已在寶鋼股份的生產基地穩定運行逾10個月。經測算，單座高爐應用該模型后，年可創效超千萬元——這源于燃料消耗降低、鐵水質量穩定、爐況異常減少帶來的的綜合成效。

這場探索的意義遠不止于一座高爐：雙方正在規劃鋼鐵大模型能力圖譜，將預測大模型、視覺大模型和科學計算大模型等AI能力，延伸到鋼鐵生產中的原料、煉鐵、煉鋼、軋鋼和新材料研發等鋼鐵制造全流程，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。

這意味著，中國鋼鐵行業正以AI重新定義流程工業的生產范式——從經驗驅動轉向數據驅動，從被動應對轉向主動預測，AI大模型是實現對復雜、核心生產環節中突破性優化的關鍵工具。而這套“工業機理+專家經驗+AI技術”深度融合的路徑，更為全球重工業智能化轉型提供了中國樣本。（來源：華為中國）

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