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AI重塑南京鋼鐵產業新圖景

從“鋼花飛濺”到“數據奔流”,蹲點一線看“南鋼+華為”元冶·鋼鐵大模型——

AI重塑南京鋼鐵產業新圖景

南鋼智慧中心內部。

南鋼智慧中心內部。

智能金相實驗室。 本版攝影 南京日報/紫金山新聞記者 董家訓

智能金相實驗室。 本版攝影 南京日報/紫金山新聞記者 董家訓

□ 南京日報/紫金山新聞記者 徐寧 通訊員 邵啟明

蹲點主題:攻堅推進人工智能(軟件)產業發展

蹲點點位:南京鋼鐵集團

華為軟件的智慧助手(小藝)大模型、匯智智能的CarrotAI大模型……目前,全市共有23款大模型產品通過國家網信辦備案,全省占比60%,展現出在這一領域的硬實力。

近年來,南京積極搶抓機遇,先后印發一系列政策文件,將人工智能作為重點產業鏈主動布局發展和重點打造,成功獲批國家人工智能創新應用先導區,產業呈現發展加速起勢、業態加快拓展的良好局面。

8月5日,記者蹲點南京鋼鐵集團,看南鋼、華為聯合打造的“元冶·鋼鐵大模型”,如何激活鋼鐵產業新動能、塑造南京鋼鐵制造新圖景。

蹲點采訪  南鋼+華為,“加”出“鋼鐵大模型”

在位于南京江北新區的南鋼智慧運營中心,42米長、6米高的超高清管控屏實時跳動著生產數據,數字孿生技術將萬噸級鋼鐵生產線濃縮成可交互的三維模型。這個“鋼鐵大腦”背后,是南鋼聯合華為研發的“元冶·鋼鐵大模型”。

看不見摸不著的AI大模型,首期發布了20個鋼鐵行業應用場景。蹲點采訪中,記者選取了其中3個——制造、檢測、研發,解碼AI如何重塑“智造”基因。

制造場景  AI讓“經驗煉鋼”邁向“數據煉鋼”

近1萬平方米的廠房里,六軸機器人、桁架機器人以及AGV小車穿梭,成千上萬個傳感器如同隱藏在生產線深處的“智能神經元”,精密監控測算每項工作。

一筆耐磨鋼訂單剛錄入系統,30秒內AI已經計算出共贏方案:來自澳大利亞、非洲最經濟的配礦,加入智慧研發的合金成分,產線自動切換,工人輕點鼠標即可實現智慧煉鋼。

在AI“指揮”下,南鋼JIT+C2M(準時制生產+用戶直連制造)智能工廠擁有了把鋼鐵產品做成按件銷售的“零售”新模式。

“目前,工廠的數字產線有2400多種成熟圖紙,可以快速換型,根據訂單要求即時調整生產線參數,我們就能一鍵式啟動設備高效運轉,滿足大規模定制化需求。”南鋼JIT+C2M智能工廠綜合管理室主任李小亮說。

傳統鋼鐵生產模式中,高爐煉鐵的爐內冶煉一直是神秘的“黑箱操作”,這在南鋼同樣被AI破解。

“以前,這一道工序生產不可視、多環節難協同,冶煉情況全憑經驗和間接的數據來判斷,精準度欠佳?!蹦箱摕掕F事業部技術處數字化應用室主任劉永輝介紹。

如今,南鋼利用138個智能應用模型、456張自動報表和1467幅畫面,AI智能應用模型讓鐵區生產可視透明。

AI“掌舵”下,更為生產增效降本。數據顯示,各環節“卡頓”減少,鐵水罐周轉率提升了5%、溫降減少了15攝氏度,每噸鐵水的生產成本還降低了200元。

【背后故事】 

以“左右腦”驅動工業生產場景

“‘元’象征著無限的可能與新的開始,‘冶’則代表著行業屬性與重塑。”南鋼人工智能研究院院長李瑾彥向記者解讀“元冶·鋼鐵大模型”命名的由來。

近年來,通過自主研發的創新算法與模型體系,南鋼打破技術應用瓶頸,推動傳統制造模式向智能化、自主化方向跨越式升級。

“‘元冶’大模型定義了工業領域的大模型架構。”李瑾彥介紹,面對鋼鐵行業數據模態數據多元、過程“黑盒”復雜、質量要求嚴格的特點,“元冶”大模型突破傳統大模型的局限,通過多視角、多尺度、跨范式的多模型協同,將感知、認知、預測、推理、優化、計算等多種AI模型以及行業機理模型深度融合,構建以概率計算為“右腦”、精確求解為“左腦”的雙向驅動群智能模型集群。

目前,南鋼以“場景—生態—管理”為框架,形成一個完整的工業大模型,綜合發揮各模型優勢,持續地將新的生產力以高質量的方式應用于工業生產場景。

檢測場景  AI讓金相分析長出“火眼金睛”

鋼材在正式出廠前,需要經過質量檢測。在南鋼的智能金相實驗室,記者看到,一臺工業機器人正夾著一塊打磨好的鋼材試樣,準確地放到顯微鏡下,屏幕上很快出現試樣的各種參數。

在鋼鐵行業中,金相分析貫穿鋼材檢驗的所有環節,包括鋼材坯料分析和檢測、成品出廠檢驗、材料或工件的失效分析、新品開發等方面。

“過去,金相分析主要依賴人工操作,需要經驗豐富的技術人員進行樣品制備、觀察和分析,這一過程不僅耗時耗力,還容易受到人為因素的影響,導致檢測結果的差異性。”南鋼人工智能研究院技術總監賁圣蘭介紹。

聚焦應用痛點和難點,南鋼旗下江蘇金恒信息科技股份有限公司基于機器視覺、AI深度學習算法模型、機器人等,打造了“智控一體金相檢測系統”。

“金相智能識別技術將機器視覺技術與機器人系統相結合,在分析過程中,機器人按照預設程序自動完成樣品的制備、腐蝕、拍照等操作,然后利用算法分析和識別金相圖像,自動判斷金相組織的類型、等級等參數?!辟S圣蘭介紹。

數據顯示,該系統應用后,1人操作可實現8小時240個樣品的磨拋、腐蝕、檢測及生成報告,對比人工制樣檢測約每人8小時完成60個樣品的檢測效率,整體檢驗效率可提升60%,不合格品檢出率達99.5%,大大降低了檢測結果對人工經驗的依賴和檢測成本。

【背后故事】 

AI“上崗”,嚴把產品質量關

在鋼鐵質檢場景,傳統質檢依賴專家經驗并往往受限于人眼與環境,同時鋼鐵質檢具有樣本稀缺、缺陷多變、尺度跨越巨大等挑戰。

近年來,南鋼持續開展冶金行業全場景AI應用探索,研發了質量性能預報、原料配比優化等行業領先的AI應用,讓每一處異常無所遁形。

“AI配煤系統基于智慧配煤模型,通過多目標優化算法動態計算最優配比,配煤效率從原來的一兩天壓縮至一兩分鐘?!蹦箱摂底謶醚芯吭涸洪L汝金同介紹,數據驅動下,噸焦成本降低5元—10元,實現從滯后反饋到實時優化的科學配煤。

此外,南鋼利用工業視覺技術,鋼板全板面相控陣超聲波自動探傷系統,能夠實現對鋼板邊部的無盲區檢測和鋼板厚度檢測,從而精準定位缺陷所在。

在質量管控環節,南鋼應用鋼材力學性能預測模型,實現對超過100種鋼材產品的力學性能實時在線預測,產品成材率提升2%,交付周期縮短10%。

研發場景 AI讓特種鋼“配方”鎖定最佳比例

在南鋼,李瑾彥帶領人工智能研究院團隊與科技質量部、新材料研究院團隊,共同通過“元冶·鋼鐵大模型”優化碳錳低溫鋼成分。屏幕上,一連串的變量參數在多維空間中動態演化,最終鎖定最佳配比方案。

“碳錳低溫鋼是建造液化氣體船等高端船舶的關鍵材料,在材料研發過程中,碳多了鋼就會變脆,錳多了則影響焊接性能,數十種變量因素相互影響。”李瑾彥介紹。

借助“元冶·鋼鐵大模型”,南鋼通過工業機理、預測模型、尋優模型的深度結合,對鋼材成分、工藝進行大數據分析,實現碳錳低溫鋼的力學性能預報,在線監控、實時調整優化工藝,將產品性能合格率提升了1.5%以上,重構特種鋼研發范式。

【背后故事】

AI算法深度學習,研發周期縮短30%

從最厚的止裂鋼、最好的船板鋼、海工鋼、管線鋼,到打破技術壟斷成功開發9鎳鋼;從獨家供貨愛達·魔都號、愛達·花城號國產大郵輪到最大盾構機“京華號”……在數智化淬煉中,既要有攻克“卡脖子”技術的沸點,也需守住產業報國的恒溫。

近年來,南鋼聯合產學研用多方資源,組建戰略創新共同體,集中突破鋼鐵行業“卡脖子”技術,構建了開放共生、自主可控的工業智能生態體系。

智慧研發領域,AI功不可沒?!澳箱摾肁I算法對歷史數據進行深度學習,高效預測不同設計方案下的產品性能,數字仿真與優化算法提升研發效率、降低研發成本,實現了研發成本減少20%,研發周期縮短30%。”汝金同表示,圍繞材料知識工程、工藝持續優化等領域,南鋼實現了技術創新與價值創造的螺旋式上升。

產業掃描  大模型“硬實力”,凝聚發展“新動能”

圍繞算法、算力、數據、場景、生態等核心要素主動布局,南京人工智能相關領域企業涵蓋了基礎層、技術層和應用層等產業鏈各領域,在人工智能軟件、算法、傳感器及芯片、機器視覺、機器人等細分領域具有優勢。目前,已集聚出門問問、億嘉和、匯智智能等人工智能領域優質企業,擁有南鋼、南瑞、埃斯頓等一批人工智能應用方面的龍頭企業。

全市人工智能產業空間布局也在持續優化,各板塊發展各具特色。目前,全市形成了中國(南京)軟件谷、中國(南京)智谷、麒麟科創園等產業鏈重點園區,打造了建鄴河西中央科創區,玄武大模型工廠、江北新區研創園等大模型產業集聚區和融合應用示范區,支撐產業加速發展。

市工信局相關負責人介紹,我市已建成麒麟科創園南京智能計算中心、江北新區人工智能計算中心等智算中心,積極推進中國電信南京公共智算中心、南京移動智算中心等建設,全市投用智能算力規模超2.1萬P。

此外,高校院所、一批新型研發機構在人工智能領域持續“加碼”,都已在各自攻關領域嶄露頭角,為南京人工智能產業發展凝聚新動能。

專家建言  搶抓新一輪機遇,保持領先地位

□ 房偉(江蘇省人工智能學會秘書長)

目前,南京人工智能產業呈現產業基礎能力穩步提升、科技創新水平有力提高、產業發展生態持續向好的發展態勢,人工智能產業發展水平居于全國城市第一方陣。

隨著大模型等技術迭代演進,人工智能與各行各業加快融合,人工智能產業迎來新一輪機遇。為高標準建設人工智能創新應用先導區,保持南京在人工智能領域領先地位,建議加強頂層規劃統籌全局發展,在市級層面成立人工智能發展專家咨詢委員會,組建人工智能產業發展研究院,集聚多方智力資源,為南京人工智能產業發展重大決策提供支撐,統籌協調全市人工智能優勢資源協同發展。

同時,盡快明確先導區發展核心區和發展重點。南京規劃構建“一帶引領、兩極支撐”的人工智能產業發展格局,也提出了人工智能+芯片、智能軟件等七大特色產業集群,建議盡快確定人工智能核心發展區,集中優勢資源打造人工智能創新發展高地。

其次,加快資源集聚推動融合創新。一方面充分發揮南大、東大、南航、南理工等高校資源和14所、28所等大院大所央企優勢,整合人工智能方向龍頭企業和南京新型研發機構資源,積極布局創建國家級人工智能開放創新平臺、國家企業技術中心、制造業創新中心、全國重點實驗室等。另一方面,重點支持南大、東大等高校和研究機構加強人工智能前沿基礎理論和核心算法研究,建立適合不同應用場景的垂直大模型、算法模型庫、能力開放平臺和開源社區平臺。

此外,建議南京加強人工智能與5G、大數據、云計算、區塊鏈、元宇宙技術融合創新,前瞻開展類腦智能、腦機接口、具身智能、空間智能、世界模型等前沿技術探索。重點支持舉辦高質量“會展賽商”活動和人工智能創新創業大賽,營造人工智能創新發展良好氛圍,吸引全球技術、人才、資金、項目落戶南京。

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