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央视点赞|中关村科金携手南方有色落地有色金属行业大模型

2026-07-24 15:07:16    来源:中关村科金  作者: 

摘要:央视点赞|中关村科金携手南方有色落地有色金属行业大模型

近日,央视财经《经济信息联播》“中国经济半年报”系列报道将镜头对准广西南丹南方有色金属有限公司(以下简称南方有色)的工厂和中关村科金的办公区。报道中,有色金属行业大模型深入冶炼产线,智能设备实现精准协同控制,AI工程师、前沿部署工程师(FDE)等新职业走向生产一线,生动展现了人工智能赋能传统产业的新实践。

 

央视报道呈现的,正是广西科技厅“人工智能+”行动首批科技攻坚项目的实践成果。“有色金属行业大模型研发与应用示范项目”由由南方有色金属公司发起需求,中关村科金作为牵头单位,构建覆盖数据底座、智能平台和行业应用的有色金属行业大模型体系,推动AI深度融入工艺优化、设备运维、能源管理等核心生产环节,为传统冶炼打造智能化升级的新范式。

 

AI进入工厂不只是替代操作,更是在重构工业知识

 

有色金属冶炼是典型的流程工业,也是人工智能较难落地的行业之一。

 

生产过程中,原料品位不断变化,温度、压力、反应气氛等数百项参数相互耦合,设备长期连续运行,对工艺稳定性要求极高。长期以来,关键工艺主要依赖经验丰富的老师傅现场调节,一名能够独立完成炉况控制的主操手,往往需要两到三年的培养周期,这也成为行业智能化升级面临的核心难题。

 

因此,中关村科金围绕行业知识沉淀、工业数据治理和生产决策能力,联合产业链伙伴打造有色金属行业大模型,让AI从“会生成”走向“会生产”。

 

打造行业“智慧大脑”,让AI真正参与生产决策

 

结合有色金属产业特点,中关村科金牵头构建了“1个数据基座、2大智能平台、3套应用系统”的整体架构。

 

一个数据基座统一接入边缘智控与生产系统数据,围绕工艺、能源、设备三大核心领域沉淀高质量知识库,形成覆盖生产全流程的数据与知识体系,为智能分析与决策提供底层支撑;

两大智能平台即有色金属行业大模型与智能体平台、有色工业引擎平台,围绕算力、数据、模型、智能体构建四大能力中心,支撑模型训练、知识管理、智能体开发、推理部署等全链路环节;

三套应用系统则对应冶炼工艺调优、关键设备预测性维护和冶炼能源管控三大核心生产场景,让AI真正深入生产一线。

 

与此同时,项目还打通“基地—中台—集团”三级架构:基地基于supOS实现统一管理与预测维护,中台构建统一数据生态,集团层集成设备、能耗等系统实现横向协同与纵向集中管控,推动工业知识持续沉淀、持续迭代,让企业拥有不断进化的“工业智慧大脑”。

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从辅助分析到自主决策,AI正在创造真实产业价值

 

在冶炼工艺调优方面,中关村科金将工业机理与AI算法深度融合,采用知识引导神经网络构建焙烧炉数字孪生模型,实现宏观—微观协同控制,对反应气氛、关键温度等核心参数进行实时优化。系统已应用于198m²锌冶炼炉,实现全天候智能运行,主操手操作频率降低90%,炉温控制偏差由±15℃稳定收窄至±5℃,显著提升工艺稳定性与产品质量,同时降低无效能耗、提升原料转化效率。

 

设备管理也从“故障维修”走向“预测维护”。系统依托“数据—模型—知识”全链条体系,集成多源传感数据构建设备全景画像,能够提前识别设备退化趋势、提供维保建议,预测准确率超过85%,有效减少非计划停机损失,提高设备运行可靠性与使用寿命。

 

能源管理则迈向智能决策。项目构建能源一体化管控体系,覆盖能源计划、能耗结算、节能诊断全流程,推动能源管理从“经验驱动”转向“智能决策”,实现企业综合能耗下降8%,进一步优化用能成本,提升生产运营效益。

 

这些变化说明,AI已经不再只是辅助分析工具,而是开始参与工业生产核心决策,成为企业提升质量、效率和运营竞争力的重要生产力。

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从一座工厂,看见人工智能深度赋能新型工业化

央视镜头记录的是南方有色一座工厂的智能化实践,展现的却是中国制造迈向智能化、高端化、绿色化发展的新趋势。

 

有色金属行业大模型的落地,不仅推动工艺优化、设备运维、能源管理等核心环节实现智能升级,更将传统工业经验转化为可沉淀、可复用、可迭代的数字资产,探索出一条人工智能与实体经济深度融合的新路径,为流程工业数智化转型提供了可复制、可推广的实践样板。

 

作为领先的企业级人工智能平台公司,中关村科金将持续发挥在行业Know-how、平台化能力、安全治理与持续交付能力等方面的优势,不断完善基础模型、AI平台、智能应用、行业解决方案等企业级AI全栈能力,推动人工智能从通用能力向行业生产力转化,加速金融、工业、汽车、零售、政务及全球化等领域智能化升级,助力更多传统产业实现从“经验驱动”向“智能驱动”、从“制造”向“智造”的跃升,为新质生产力发展和中国式现代化建设贡献AI力量。

 


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