钢铁行业智能化转型正迎来关键突破，宝钢股份通过与科技企业深度合作，成功将人工智能技术应用于高炉炼铁核心环节，为传统制造业降本增效探索出新路径。在高炉这一钢铁生产的关键设备中，温度波动、原料成分变化等因素直接影响生产效率与成本，每降低10摄氏度炉温波动，每吨铁水可减少1千克焦炭消耗，成本下降3元。然而，炉内复杂反应长期存在"看不见、控不准"的难题，传统经验传承与实时调控面临挑战。
面对行业痛点，宝钢股份联合华为技术团队，以"数实融合"为理念构建高炉AI大模型。该模型将炼铁专家经验转化为数据代码，通过机器学习将炉内不可见的物理化学反应转化为可预测参数，实现对炉温的精准预测与自动调控。项目负责人介绍，这一创新如同为高炉装上"智慧大脑"，突破了传统依赖人工经验的局限，使关键指标预测准确率提升至90%以上。
技术攻关过程中，团队采用"通用知识底座+行业特性定制"的双层架构。基于华为盘古大模型的基础能力，系统吸收了宝钢数十年积累的运行数据，同时融合冶金、热力学等跨领域科学规律，形成兼具专业深度与技术广度的解决方案。经过10个月稳定运行验证，单座高炉应用该模型后，燃料消耗显著降低，铁水质量波动减少，异常工况发生率下降，年经济效益超千万元。
针对宝钢旗下数十座结构各异的高炉，技术团队创新开发了"预训练+微调"的快速迭代模式。通过华为云平台，在基础模型上针对不同高炉的原料特性、设备参数进行个性化调整，将模型开发周期缩短60%以上。更值得关注的是，系统构建了"数据反馈-模型优化"的闭环机制，新产生的生产数据持续反哺模型训练，形成自我优化的智能体系。
这项突破性技术正在钢铁生产全流程推广应用。在热轧环节，表面缺陷识别模型通过半年优化将准确率提升至96%，并快速复制至多条产线；冷轧车间上线的"AI主操"系统，使机组运行稳定性显著提高；自然宽展预测模型实现生产实时控制，有效提升板材质量。截至目前，宝钢股份已落地近300个AI应用场景，打造5条智能化标杆产线，形成覆盖原料、炼铁、炼钢、轧钢的全链条智能解决方案。
中国宝武集团正以宝钢实践为样本，规划建设覆盖钢铁生产全流程的AI能力图谱。该体系将整合预测、视觉、科学计算等多类型大模型，延伸至新材料研发、设备运维等上百个细分场景。从连铸质量分析到板材表面检测，从能源优化调度到安全风险预警，人工智能技术正在重塑钢铁制造的每个环节，为行业转型升级提供可复制的技术范式。
