新华社上海4月3日电（记者龚雯、孙青）记者3日从宝钢股份智慧高炉发布现场了解到，在宝钢股份，有一座“会思考”的2号高炉，它把“老师傅”几十年练就的“手感”与大数据、云计算深度融合，不仅让原本难以窥探的炉内“黑箱”变得透明，还能预测未来2小时的炉温趋势，并自动给出调整指令，实现高炉运行的智能化控制。
炼铁是钢铁制造的核心工序，高炉是炼铁工序的“心脏”。长期以来，高炉生产高度依赖经验判断，控制工况波动、降低能源消耗、保持稳定运行，是行业转型升级的共性难题和突出痛点。
“炉内反应温度可达2300多摄氏度，几乎没有检测设备可以伸进去观察内部发生了什么。”中国宝武宝钢股份总经理刘宝军说，借助AI模型打开高炉生产“黑箱”，主要是基于宝钢股份自2015年以来对智能制造的持续探索。
刘宝军告诉记者，好比过去人们凭经验知道打雷后可能马上会下雨，但不知道为何会打雷。十余年来，企业通过积累原料、烧结、炼焦、高炉等多个工序的大量数据，深度治理后，在不同产品、工序上予以模型辅助，由易而难、循序渐进，最终形成高炉模型。
记者从发布现场了解到，高炉大模型以华为盘古大模型为基础，涉及2万个数据颗粒度不一的高炉参数，研发团队将图片、声音、事件等不同结构数据“翻译”成模型能理解的语言，构建起任意两个数据之间的关系。
该模型每10分钟可进行一次预测，从“被动响应”向“主动预测与调控”转变，就像给钢铁制造装上了一套“自动驾驶系统”，实时感知路况、预判风险、自动调整方向盘和油门。此外，它还会“学习”，每次运行的数据都会回传训练，变得越来越“聪明”。
据宝钢股份炼铁厂厂长张代华介绍，高炉炼铁这一环节的生产成本约占钢铁制造总成本的70%，其中温度波动不仅与成本相关，还与碳排放挂钩：炉内温度每减少10摄氏度波动，每吨铁水就能少消耗1千克焦炭。目前，该模型对2小时后铁水温度和硅素的预测命中率均超过90%，已实现全自动闭环控制。模型投用后炉况稳定顺行，炉温稳定，高炉燃料比下降2公斤/吨铁水，碳排放减少约5公斤/吨铁水，单座高炉年降本超千万元。
北京科技大学冶金学部主任张建良表示，当前，我国钢铁行业正处于高端化、智能化、绿色化转型的关键时期，科技创新是驱动行业高质量发展的核心引擎。“AI高炉”不仅是技术上的突破，也是生产方式的创新。在产学研各界的协同攻关下，人工智能技术将在钢铁生产全流程实现更广泛、更深度的应用。
2026年是宝钢股份AI战略转型的第三年，公司将持续落实中国宝武“2526”工程，全力推动AI与钢铁核心工序的深度融合，预计到明年将累计建成1200个以上人工智能场景、25条以上人工智能标杆产线。
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