中国宝武IC资料图
国有钢铁企业中国宝武的AI战略正在快速推进。在10月23日举行的2024全球低碳冶金创新论坛暨第九届宝钢学术年会上，中国宝武自主研发的钢铁行业大型模型产品首次亮相。
据介绍，上述大模型包括基础大模型、行业垂直大模型、应用场景领域模型三层架构，总体达到国内垂直模型领先水平。
关于大模型发展的背景，中国宝武提到，其牵头推进的“冶金行业人工智能大模型”项目是国资委“中央工业振兴行动”的重点任务。企业”。其子公司宝信软件以丰富的钢铁领域信息为基础。基于经验和数据的积累，聚焦AI应用场景，我们首次提出了平台、算力、算法、模型、场景五位一体的钢铁大模型构建思路。集成深度学习、智能优化等先进算法，实现钢铁生产全流程。综合感知、预测、控制和协作。
据悉，宝武钢业大模型研发团队围绕人工智能、机器学习、人机交互、云计算、边缘计算等多个技术前沿，研究了十项关键技术。在智能化整体架构和五合一整体能力、行业垂直大模型分层构建、预测模型构建、钢铁制造工艺装备实时智能控制、新型人机交互等方面取得了创新突破交互模型。
大模型在钢铁企业的应用被寄予厚望。应用范围涵盖研发、生产、运营、服务多个关键环节，包括精益制造、运营精细化管理、精准产销服务、智能运维服务以及绿色低碳节能等典型场景。
例如，在研发和创新设计方面，大模型可以加速新产品、新工艺的开发，通过仿真和预测优化产品设计，提高产品性能和可靠性。中国宝武以“市场-研发-量产一体化的硅钢产品研发模式”为例，介绍了“试错式”物理实验向“数据理论预测、实验验证”的精益研发模式的转变实现研发效率提升30%。
在精益制造方面，大型模型可以根据生产需求和资源状况，优化原材料采购、库存管理、生产计划等资源配置计划。某生产线采用自动调度后，备料效率提高40%，硬轧卷周转量增加，周期时间缩短12%，退货量减少35%，年均效率提升超过1000万元。结果明显优于手工作业。
在绿色低碳节能方面，大型车型还可以通过优化生产工艺和资源配置来降低能耗和碳排放，包括优化设备运行状态和工艺参数，减少生产过程中不必要的能源消耗，优化交通线路。减少运输等过程中碳排放的分配计划；大模型可以通过数据分析和预测模型，帮助企业评估环保政策对企业经营的影响，并制定相应的对策，确保企业遵守环保政策要求，实现可持续发展。
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