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          擁抱AI 中國寶武全線動起來
           

          最近到寶武,上下都在談論AI。但仔細一觀察,何止談論AI,寶武已全線“動”起來了,“快馬加鞭、不遺余力”地深化AI技術的融合應用。

          中國寶武負責人明確表示,寶武擁抱AI,絕不能停留在口號里與規劃中,必須在各領域不斷深化AI應用,讓AI成為驅動寶武未來發展的核心引擎。

          戰略窗口期

          寶武分析得很清晰:

          在鋼鐵行業,AI1.0的典型應用包括機器視覺表面質檢,它替代人眼識別劃痕、孔洞;還有設備預測性維護,它代替人耳通過傳感器數據預警故障,等等。AI的角色,主要是更先進的“輔助工具”為鋼鐵企業服務。

          但是,AI2.0的介入將帶來規則的徹底改寫。例如,它不僅能發現鋼板表面的缺陷,還能自動反推煉鋼工藝參數的偏差,并直接調整爐溫、成分,實現生產線的“自愈”。這標志著從“輔助工具”到“競爭主體”的躍遷。

          過去十年,包括寶武在內的鋼鐵企業引入的多是AI1.0技術,鋼鐵企業比拼的還是誰家的設備更先進、工人經驗更豐富。隨著AI2.0的到來,應用AI的鋼鐵企業比拼的是誰家的模型更聰明、迭代速度更快,以及誰家的數據閉環更自主。

          處在決定未來的關鍵戰略窗口期,奇點何時到來不得而知,但必須刻不容緩地以強力的行動,應對強勢的AI浪潮。AI融合應用的價值,只有在全力推動、不斷實戰的過程中,才能被創造和挖掘。

          智慧研發+智慧制造

          寶武領導發問:

          生物制藥企業能夠采用AI研發,鋼鐵企業有何不可?中國寶武為何不能?

          對鋼鐵行業來說,AI研發最大的價值不在于產品迭代升級或者提高研發速度,而在于發現人類認知邊界之外的新材料。傳統研發范式是正向設計,即我有什么元素就能煉出什么鋼;但AI研發完全可以實現逆向設計,即AI根據終端用戶的性能需求,通過大數據算力與算法模型反向推導材料的成分、組織結構與制備工藝。

          未來,AI將全面滲透合金研發、粉末制備、工藝優化等環節,成為金屬材料創新的核心“加速器”。寶武中央研究院負責人認為,從“人機協同”到“人機共生”,就是要“讓AI知道鋼鐵是怎樣煉成的”。

          為此,寶武中央研究院設定了清晰的目標:在“十五五”期間,實現基礎研究中AI布局占比大于30%,AI+產品開發占比不低于30%。具體落地路徑聚焦于三大技術方向:AI+數據、AI+機理、AI+文獻。

          鋼鐵企業的制造環節,是體量最大、場景最復雜、數據最豐富的領域,既有高溫、高壓、高危的極端環境,也有對精度、成本、能耗的極致追求。

          寶武探索智慧制造起步早、投入大。隨著AI進入2.0階段,寶武智慧制造也要邁進2.0時代,利用AI實現更大程度的設備自主化,最終釋放巨大的效率紅利。目前主要實現“兩個聚焦”:

          聚焦高效化,建立高爐的自主駕駛系統。AI模型實時感知爐況,自動執行參數調整,將高爐穩定性推向物理極限,進一步降低能耗和鐵水成本;應用AI技術推動單基地制造向多基地智能協同的躍升,構建強大的多基地制造大腦,基于全局訂單、物流成本、能源價格等實時數據,由AI動態優化、自動分配各基地生產任務。

          聚焦“柔性響應”,真正實現“以客戶為中心”的經營理念。當下,客戶追求的是小批量、多品種、快交付、定制化。柔性制造不是產線的局部改造,而是“以需定產”重構底層邏輯,構建“生產組織智能體”,根據訂單需求、設備狀態、能源成本進行自主排產和動態調度。

          智慧服務+智慧治理

          寶武上下都在主動思考:

          本領域治理的核心痛點是什么?要構建什么智能體?需要準備哪些數據?解決什么樣的問題?

          生產性服務業,已成為培育新質生產力的重要方向,將迎來規模擴張與結構優化并重的戰略機遇期。

          記者在寶武智維工業設備智能運維平臺了解到,該平臺已實現了全域覆蓋、海量連接,構建起行業領先的工業數據與算力支撐體系。通過“遠程+近地”一體化服務網絡,平臺能為鋼鐵主業提供設備狀態采集、感知、預警、運維一站式保障。

          專家介紹,相較于傳統運維模式,寶武智維“AI+智慧服務”新模式具備四大核心優勢:一是精準預警,采用專家經驗與數據混合驅動模型,從源頭避免設備突發故障;二是高效智能,AI數智助理替代人工完成點檢、診斷、報告生成等工作,診斷周期從1天壓縮至1小時,大幅降低人力負荷;三是全域協同,“遠程專家+近地運維”高效聯動,打破地域與專業壁壘,實現資源最優配置;四是全生命周期管控,打通設備設計、制造、運維、修復、再制造數據鏈條,實現資產價值最大化。

          寶武智維正著力培育“設備狀態智能體”,加速預測性維護,不再是被動地等待檢修,而是能主動“訴說”需求,提前預測故障,并自主生成維護工單,甚至調度機器人執行簡單的更換與修復。此外,利用大模型構建“設備維修知識大腦”,將寶武幾十年積累的設備維修案例、圖紙、手冊轉化為AI可用的知識庫,一線工人遇到難題,只需拍照或語音描述,AI就能即刻給出排障指導,使普通工人能具備專家級的維修能力。

          中國寶武,業態廣、地域跨度大。對大企業集團來說,“管控與活力的統一”是核心的管理難題。AI時代,智慧治理可以提供一把解決痛點的“鑰匙”,重構整個集團的“神經中樞”,實現從“行政命令驅動”到“數據智能驅動”的轉變。

          寶武已在具體地設想并部署智慧治理上的AI突破應用點:多模態數據交叉驗真和風險預警,將財務數據與業務數據、物理數據進行實時關聯與交叉比對;全量實時監測的審計,審計智能體可對所有子公司的關鍵交易流進行無聲、無感的持續掃描與分析,把風險防控的關口從事后大幅前移至事中甚至事前;基于預測模型的前瞻性風險管理,避免小病拖成大病,真正將風險化解于萌芽。

          “四重智慧”、場景培育,中國寶武在AI新時代,正聚焦科學研究、新型工業化、新材料等重點領域,提煉場景的共性技術、標準流程、實施路徑,形成規模化落地范式,打造場景應用標桿。

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