①今年是寶鋼股份全面推進AI戰略的元年，目標是要實現100個場景應用，涵蓋AI產線控制、AI視覺識別和AI智能決策。 ②寶鋼已經建立了AI算力中心，組建了數智化團隊，目前正在集中各製造基地的數據資源，在電鍍鋅汽車板產線上進行大模型的效果驗證。
《科創板日報》5月24日訊（記者 張洋洋）一個諾大的鋼鐵生產車間，高空當中無人行車設備抓着一個冷軋鋼捲來回穿梭，這是發生在寶鋼股份“AI主操車間”的一幕。
圖/《科創板日報》記者攝
近日，中宣部組織的“高質量發展調研行”主題採訪活動走進上海。採訪調研的第一站，《科創板日報》記者來到位於寶山區的寶鋼股份。
眼前的這個“AI主操車間”，是寶山基地冷軋廠C008熱鍍鋅智能車間，它不似傳統鋼鐵廠的燈火通明、爐火通紅和熱火朝天，這裏極少人工作業，只有行車吊裝鋼卷時的隆隆聲，還提醒着這是一個還在24小時作業的工廠。
圖/《科創板日報》記者攝
在業界，這個“黑燈工廠”早已名聲在外，指揮它的，是相隔不遠處的“六合一”控制室。在這個不大的屋子裏，只有4名操作人員，他們面對着幾十塊屏幕，工廠車間實時生產的數據情況和分析在屏幕上閃爍呈現，距此千里之外的寶鋼湛江生產基地的生產實況，也同樣一目瞭然。
圖/《科創板日報》記者攝
“我們做了粗略統計，此前操作人員在實時監控的過程中，每三分鐘左右就要調整一次操作。運用AI主操後，半小時去介入一次就可以了，降低了人員90%以上的負荷。”寶鋼股份冷軋廠分管智慧製造的副廠長劉德成告訴《科創板日報》記者。
寶山基地冷軋廠C008熱鍍鋅智能車間，該車間用於生產汽車板。包括這個車間在內的一系列黑燈工廠，是工信部首批命名的智能製造試點示範區之一，也屬於上海市首批智能化工廠。
劉德成說，寶鋼冷軋部門經歷了近10年的數智化建設，通過推進機器人和自動行車等極致自動化的工作，汽車板產線的勞動效率提升超過30%。
近三年來，寶鋼股份則重點在推進大數據和人工智能的工作，目標不僅是要減輕體力負荷，更要減輕繁重的腦力負荷，尤其是在鋼鐵製造的核心生產控制環節。
但是AI進入傳統鋼鐵製造的核心地帶，對鋼鐵廠商而言，還是一個挑戰性很強的課題。在流程型行業中，高可靠性和高穩定性是基本的要求。但AI本身的不可解釋性，帶來了不確定性的風險。這兩者之間的矛盾非常突出。
劉德成說，通過近三年的探索迭代，寶鋼股份還是找到了方法和路徑，成功實現了汽車板產線的AI主操（雲端化操作，實現跨界面融合）。
以連退產線高速運行的退火爐爲例，這是一個複雜的系統，大數有121根爐輥、380個輻射管。寶鋼股份打造的AI主操，對超過800個數據和參數進行處理，預測未來三十分鐘的工藝參數變化情況，AI主操會直接將調整的指令下發到PLC控制系統，完成毫秒級的實時控制。
通過應用AI主操，不僅產能水平得到提升，同時，機組溫度不符的封閉率、帶鋼跑偏的頻率和帶鋼單次跑偏的持續時長也都得到明顯改善。甚至，在某個張力糾偏的具體案例中，AI比操作人員提前54秒感知到異常，並進行響應，而且AI的調整動作，與成熟的歷史經驗預期是一致的。
在大模型方面，近兩年，寶鋼股份一直在跟蹤研究大模型的發展，今年則進入到了大模型的實戰階段，目標是通過大模型進一步提升汽車板表面質量檢測的能力。
據劉德成介紹，寶鋼已經建立了AI算力中心，組建了數智化團隊，目前正在集中各製造基地的數據資源，在電鍍鋅汽車板產線上進行大模型的效果驗證。後續將通過“基礎大模型、行業大模型和專業大模型”三個階段的推進，實現對汽車板表面質量檢測能力的進一步提升。
“今年是寶鋼股份全面推進AI戰略的元年，目標是要實現100個類似AI主操這樣的場景應用，包括AI產線控制、AI視覺識別和AI智能決策等不同維度的工作。”劉德成說。