近日，中央广播电视总台CCTV2央视财经《经济半小时》栏目走进宝钢，以“传统制造‘变形记’：当钢铁遇到‘大模型’”为主题，就公司数智化转型过程中的探索与实践进行了深度报道。

当钢铁行业拥抱AI，0.5毫米瑕疵瞬间被识别，停机次数减少50%，工艺稳定性提高20%，AI助力冶炼品质提升。

在上海，一家钢铁企业，连续退火炉主操作员苏平有了机器人和AI的助力，不但能及时得到机器人的提醒，还可以精准地为退火炉升温或降温。

连续退火炉，作为钢铁生产线上的关键一环，其工作原理是通过精确的温度控制，对带钢进行加热、均热、冷却等一系列热处理过程，以确保带钢达到所需的物理和化学性能。这个过程中，带钢的移动路径至关重要，任何微小的偏差都可能影响最终产品的质量。

在AI技术应用之前，连退炉的带钢跑偏让工作人员非常头疼。人工监控难以做到百分之百的精确，带钢跑偏不仅会导致断带事故，造成生产中断，还会引发设备损坏和原材料浪费。断带最严重的后果就是停掉退火炉，这一停机通常要持续三十几个小时。

宝钢股份冷轧厂1730冷轧工场管理作业长侯健卫：“我们一天基本上2300吨到2500吨的产量，如果停机35小时基本上要减少4000多吨的产量，我要处理断带、要开炉、要降温，处理好了以后还要升温，这个时候产量是没有的，但是能源、气、电等等都在浪费损失。”

现在，人工智能技术为炉内快速传动的钢带增添了一套“自动驾驶辅助系统”。通过智能监测和自动调整，AI系统能够确保带钢在炉内稳定运行，大大降低了跑偏的风险。

温度高达800摄氏度的炉内，温差的微小波动都可能导致钢材性能的天壤之别。AI技术还帮助连续退火炉进行温度控制，确保不同规格品种的钢材产品品质。通过 AI技术，生产流程变得更加智能化。

宝钢股份数据AI部部长肖苏：“AI上线以后，产量大概提高了3%，大概一年两万吨左右，停机次数减少了50%左右，整个工艺的稳定性提高了20%左右，应该说效果还是非常好的。”

目前，这家钢铁头部企业制定了以“AI+”为标志的新一轮数智化转型战略，计划在未来三年内打造1000个以上的AI赋能应用场景。“AI+”正在延伸到了生产、管理的每一个细枝末节。他们为新能源汽车生产的板材要求非常高。如今，他们应用AI在线表面质量检测，利用高速摄像头和先进的图像处理技术，对钢材表面进行实时监控和分析。

钢带以每分钟近400米的速度在机器上传动，通过在线表面检测系统，在控制室的显示器上，可以清晰看到实时的检测数据。这就如同高速公路上的电子警察，高速摄像机会对带钢表面进行高速抓拍，能够检测到最小0.5毫米的瑕疵。

冷轧产线所生产的每一寸产品，都要经过如此细致精准的检测，而这在过去很难实现。

宝钢股份数据AI部部长肖苏：“我们传统的表检，基本上对缺陷的识别率只能做到85%到90%，按照AI的方法进行升级，目前能做到95%。”

2024年是这家钢铁企业全面推进AI战略转型的元年，他们正式投运的AI算力中心也是国内首个钢铁行业的AI算力中心，在这里，这些服务器承载着整个钢铁行业大模型的数据处理与训练任务，将探索AI大模型在钢铁行业的应用，不仅涵盖高炉、炼钢、工艺控制、性能预测和质量检测，还包括新钢种研发、风险防控等多个专业领域，推动钢铁生产流程的智能化升级。