三湘都市报·新湖南客户端8月6日讯（全媒体见习记者 罗艾敏 通讯员 何展）运载着废钢的车辆缓缓驶入识别区，在高清智能球型相机的扫描下，整车废钢被分层分析，经过了18至40次逐层识别后，整车定级结果、各料型统计占比和分层定级变化趋势在系统上一目了然。

湖南钢铁集团联合移动、华为打造的钢铁行业盘古大模型于今年4月全球首发，当传统产业遇上AI，会碰撞出怎样的火花？8月5日，三湘都市报记者前往湖南钢铁集团旗下湘潭钢铁集团有限公司（以下简称“湘钢”），探访数智赋能钢铁行业的新模式。

AI扫描再判级，废钢定级告别人工“检”

在湘钢高线厂轧钢车间，多台工业相机正同步检测着每一盘线材的表面质量，一旦发现瑕疵，AI就能将信息反馈给系统，工人远程在电脑端就可以进行复核。而在过去，这一环节只能靠工人举着手电筒进行抽样检测。

“盘卷最高温度能达到600℃，周围热辐射较大，使用人工裸眼检测效率低，且存在一定的安全隐患。采用大模型后模型自动识别缺陷，能减少误差，提高生产效率。”湘钢设备工程部智能制造室负责人龙忠义介绍。

这样的大模型智能化应用场景在湘钢共有25个。近年来，在国家及相关部委政策的牵引下，湘钢引入人工智能大模型技术，对钢铁产线进行了智能化升级改造，在生产质量、生产安全与管理创新等方面取得了突破。

去年初，湘钢开始调研规划这一布局，但怎么引入人工智能大模型，引入后如何应用等一系列问题也随之而来。

“以模型为依托搭建应用场景。”在做了大量的前期调研工作，进一步确认了人工智能大模型在湘钢的适用性后，湘钢有了思路。

传统的散状废钢定级验收，需要运输废钢的车辆先进厂计量，质检员确认符合卸车条件后，在卸车时对每一层的实物料型和夹杂程度进行甄别，再给予整车一个综合性评判结果，这种废钢定级方式容易出现主观因素的误判，既然如此，那不如让人工智能代替人工。

利用5G摄像头全方位收集废钢图片，经过近3个月的5000张废钢图片收集及专家标注……一套无需人工、全智能化的废钢定级AI系统建立起来。

现在，在车辆卸运废钢过程中，高清智能球型相机就能对车厢内实物进行平面多次扫描，AI系统的运算功能再参照设定好的判级扣杂标准，进行对比分析，自动完成判级、扣杂等过程，实现了这一环节的24小时不间断工作，一年可节省废钢收购成本2000万元。

数智赋能由点到面，多环节有效协同稳步实现

从焦化厂焦炭质量预测，炼铁厂的皮带异常监测，炼钢厂的行车智能调度、精炼成分预测、废钢定级，板材厂的板坯号识别、中间层流冷却温度预测，到高线厂的线材盘卷勾号识别和远程看样缺陷检测、棒材厂的能耗预测等，湘钢的大模型智能化应用场景涵盖了钢铁生产、运行管理的多个环节，解放了部分重复性工作的人力投入，提升了生产效率和生产质量，同时也降低了安全风险。

早在2019年，湘钢以5G等ICT技术应用为契机，就已经完成了300多个智能制造项目。

“小模型可以实现简单场景的智能化，但大模型不仅可以实现简单场景的智能化，还能更好地应对复杂场景，应用范围更广。”龙忠义解释。

在大模型的应用上，提供给大模型数据质量的好坏直接决定了其训练效果。针对这一管理难点，湘钢通过合理设计场景方案，优化生产环境的摄像头安装位置、角度，持续做好数据标注，来提升数据质量，保证了大模型的高质量运转。

“智能化总体规划目标是实现安全环保，降本增效，提质创新。”龙忠义表示，第一步就是通过解决生产过程中的工艺控制和设备运行的点状问题，实现单点的提升，如废钢，配煤，烧结FeO成分预测，炼铁皮带监测，盘卷线材质检等。第二步是以关键工艺为主线，将多个单点工艺形成线，实现关键工艺环节的提升，如智慧炼钢，智慧轧钢等。

“下一步我们将基于人工智能大模型平台，培养一批数字转译师、数据专家、数据工程师，自主开发人工智能应用场景，加速湘钢智能化建设进程。”龙忠义说。

责编：薛琳

一审：罗艾敏

二审：丁鹏志

三审：周文博

来源：三湘都市报