鋼鐵快報：鋼鐵行業(yè)人工智能的必由之路》為主題發(fā)表演講。

鋼鐵快報：

鋼鐵快報：鋼鐵集團中心云建設AI訓練+開發(fā)+運維中心，分廠邊緣云運行AI推理模型，業(yè)務實時閉環(huán)， 云邊高效協(xié)作。數(shù)據(jù)在集團內部流轉不出園區(qū)，保障數(shù)據(jù)安全。

鋼鐵快報：分廠的邊緣實時推理與中心訓練協(xié)同工作，邊端將誤報/未知異常等受關注樣本反饋至集團中心云，重新訓練并下發(fā)部署升級模型，持續(xù)迭代，越用越好。

鋼鐵快報：針對異常場景無法窮舉的問題，通過學習正常樣本特征，在日常AI監(jiān)控過程中自動識別異常樣本，有助于發(fā)現(xiàn)更多的異常場景，提升樣本采集效率，徹底解決異常樣本無法窮舉的問題。

鋼鐵快報：已經(jīng)開發(fā)訓練完成的場景算法模型應用到其他相似場景時，僅通過少量新場景數(shù)據(jù)加入訓練，即可實現(xiàn)新場景快速復制部署。

鋼鐵行業(yè)七大AI創(chuàng)新應用實踐

蔣旺成在演講過程中分享了華為煤礦軍團面向鋼鐵行業(yè)的七大AI創(chuàng)新應用，商用結果顯示，這些應用可以很好地幫助鋼企實現(xiàn)降本增效、綠色低碳。

一、智慧配煤

通過AI+配煤機理，深度挖掘原料煤之間的配伍性和特征相關性，結合業(yè)界先進配煤理論科學配煤，準確預測焦炭質量，通過分析對焦炭質量劣化情況及時給出預警，且能在達到質量要求的前提下，優(yōu)化配比，降低配煤成本，平均每噸焦炭降低 5元~20元。

二、皮帶智能監(jiān)測

通過機器視覺+AI，實現(xiàn)7x24小時實時自動皮帶智能檢測，降低人工巡檢的頻次和強度，實現(xiàn)智慧運維。異常問題第一時間自動告警，可以有效降低皮帶故障引起的停機停產(chǎn)風險。

三、廢鋼智能判級

通過機器視覺+AI，實現(xiàn)統(tǒng)一客觀準確判級，降低定級的人為依賴，減少人為影響造成的定級偏差損失。部署廢鋼智能判級應用后，可實現(xiàn)廢鋼遠程集控管理，減少人員現(xiàn)場工作安全風險。

四、行車智能調度

綜合考慮煉鋼各環(huán)節(jié)生產(chǎn)計劃、行車的檢修和設備異常、行車/鋼包實時位置信息、各類業(yè)務規(guī)則等情況，整體統(tǒng)籌安排行車運行規(guī)劃，智能生成行車調度計劃，對于生產(chǎn)的動態(tài)變化，可以在1分鐘內完成未來30分鐘的決策并完成指令下發(fā)，有效提升鋼包周轉率，減少每爐次等待時間，降低過程溫降，減少鋼企在煉鋼環(huán)節(jié)的噸鋼成本。

五、自動轉鋼

寬厚板粗軋轉鋼工序原來依靠人工操作，自動轉鋼解決方案通過視覺采集鋼坯的實時位置、角度，AI實時分析，實時控制輥道轉速，實現(xiàn)精準實時的鋼板自動轉動控制，同時還采用了結合電子圍欄的實時控制，以確保旋轉過程中鋼坯始終在轉鋼區(qū)域內，保障生產(chǎn)安全。通過大量實踐，平均每次轉鋼時間縮短近3秒，降幅30%。該方案實現(xiàn)了轉鋼過程的完全自動化，極大提升了生產(chǎn)效率。

六、物質流&能量流協(xié)同優(yōu)化

從單鋼坯耗能預測出發(fā)，利用AI技術，分步驟實現(xiàn)物質流和能量流協(xié)同優(yōu)化，在保證生產(chǎn)按質按量完成的前提下，實現(xiàn)能耗最優(yōu)。

七、智能精煉

通過大數(shù)據(jù)、云、AI等技術，根據(jù)物理平衡、熱平衡原理，以機理+數(shù)據(jù)模型相結合，實現(xiàn)合金輔料添加自動計算、LF爐送電吹氬自動規(guī)劃、鋼水成分實時預測，避免人工操作帶來的隨意性和不確定性。以年產(chǎn)400萬噸鋼煉鋼廠為例，每年節(jié)約煉鋼成本800萬元。

蔣旺成在演講中提到，行業(yè)機理模型對于場景化AI應用使用效果至關重要。以機理為基礎，基于歷史數(shù)據(jù)進行殘差預測，使得AI模型參數(shù)可靠且接近真實工況;以機理為約束，對數(shù)據(jù)質量進行分析，使AI訓練數(shù)據(jù)更準確。通過機理模型+持續(xù)迭代優(yōu)化的AI模型相結合，使模型控制更精準，越用越好用。

華為愿與“產(chǎn)學研”等機構開展合作，發(fā)揮各自優(yōu)勢，以AI大模型為基礎，構建AI場景地圖和應用創(chuàng)新，加速AI與鋼鐵行業(yè)應用場景的融合，推動AI在鋼鐵行業(yè)的大規(guī)模落地應用。

備注：數(shù)據(jù)僅供參考，不作為投資依據(jù)。