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      看華為“行業(yè)+AI”如何落地能源與鋼鐵

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      在人工智能加速融入實(shí)體經(jīng)濟(jì)的背景下,能源等基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)正加快邁入以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、系統(tǒng)重構(gòu)為特征的數(shù)智化轉(zhuǎn)型新階段。

      日前,華為中國政企業(yè)務(wù)副總裁郭振興在“華為中國合作伙伴大會(huì)2026”上發(fā)布了2026年八大“行業(yè)+AI”旗艦解決方案。其中,面向油氣礦山的智慧作業(yè)區(qū)方案、面向鋼鐵行業(yè)的智能冶煉方案,成為觀察能源行業(yè)智能化演進(jìn)的重要切口。

      走進(jìn)上萬平米的大會(huì)展廳,從油氣礦山到鋼鐵冶煉,從井下作業(yè)到高爐控制,各個(gè)細(xì)分行業(yè)板塊分區(qū)展開,數(shù)字場(chǎng)景被一一還原,一系列已落地的應(yīng)用實(shí)踐案例集中呈現(xiàn)。人工智能正由“輔助工具”加快轉(zhuǎn)向“生產(chǎn)系統(tǒng)”,能源行業(yè)圍繞安全、效率與成本三大核心要素,逐步探索一條由數(shù)據(jù)打通、平臺(tái)支撐到智能體驅(qū)動(dòng)的現(xiàn)實(shí)路徑。

      現(xiàn)場(chǎng)作業(yè):智能化轉(zhuǎn)型提速

      “2025年是‘行業(yè)+AI’深度融合元年,2026年則是深耕之年。”郭振興的判斷,在油氣礦山板塊展區(qū)得到具體展示。

      在礦山人工智能大模型展臺(tái),大屏上,一條模擬的巡檢路線正以動(dòng)態(tài)畫面實(shí)時(shí)展開。觀展者可以以“第一視角”進(jìn)入井下作業(yè)環(huán)境,系統(tǒng)自動(dòng)規(guī)劃最優(yōu)巡檢路徑,并同步顯示設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)。這種由模型驅(qū)動(dòng)的巡檢方式,正在替代傳統(tǒng)依賴人工經(jīng)驗(yàn)的作業(yè)模式。



      “在礦山領(lǐng)域,AI已在安全保障方面展現(xiàn)出明顯成效。”現(xiàn)場(chǎng)工作人員向《中國能源報(bào)》記者介紹,“華為聯(lián)合行業(yè)伙伴,在采煤、掘進(jìn)、主運(yùn)、安監(jiān)等專業(yè)領(lǐng)域孵化100多種AI算法。井下的煤流運(yùn)輸系統(tǒng)每天要把上萬噸煤炭,從采煤工作面通過皮帶運(yùn)送至大煤倉,以前皮帶異物、堆煤檢測(cè)需要人工巡檢排查,耗時(shí)耗力,還可能存在漏查、誤報(bào)情況,埋下安全隱患?,F(xiàn)在通過機(jī)器視覺和人工智能大模型,實(shí)現(xiàn)了對(duì)煤流運(yùn)輸系統(tǒng)的可視化,實(shí)時(shí)精準(zhǔn)監(jiān)控,準(zhǔn)確率達(dá)95%以上,確保了煤流輸出系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行。

      “掘進(jìn)作業(yè)是礦井安全生產(chǎn)的關(guān)鍵,經(jīng)常需要多個(gè)工序協(xié)同配合,過去對(duì)井下危險(xiǎn)區(qū)域采取‘人盯人’的方式進(jìn)行安全監(jiān)控?,F(xiàn)在通過AI監(jiān)測(cè)技術(shù),還可以實(shí)現(xiàn)對(duì)掘進(jìn)作業(yè)全流程智能監(jiān)控,較好的消除了監(jiān)管盲區(qū)。”上述工作人員說,“比如在頂板支護(hù)作業(yè)時(shí),系統(tǒng)可以準(zhǔn)確識(shí)別作業(yè)人員操作是否規(guī)范,一旦出現(xiàn)安全隱患,會(huì)立即廣播告警并聯(lián)動(dòng)停機(jī),更好的保障人員安全?!?/p>

      當(dāng)前,全球已有約3000萬AI智能體在協(xié)同工作,它們以“數(shù)字員工”的形態(tài)嵌入業(yè)務(wù)流程,推動(dòng)生產(chǎn)力結(jié)構(gòu)發(fā)生變化。在能源行業(yè),這種“數(shù)字員工”也在成為關(guān)鍵變量。

      在油氣展區(qū)的演示屏前,工作人員通過系統(tǒng)還原了油井啟停判斷的全過程:過去依賴人工查看監(jiān)控畫面,如今通過機(jī)器視覺大模型自動(dòng)識(shí)別狀態(tài);過去依賴經(jīng)驗(yàn)分析異常原因,如今系統(tǒng)可自動(dòng)調(diào)用多源數(shù)據(jù)進(jìn)行判斷;過去需要現(xiàn)場(chǎng)處置,如今可結(jié)合遠(yuǎn)程控制實(shí)現(xiàn)快速響應(yīng)。

      可以預(yù)見,隨著數(shù)據(jù)不斷積累、算力能力持續(xù)提升,AI將在油氣勘探、生產(chǎn)、運(yùn)輸?shù)热湕l中發(fā)揮越來越大的價(jià)值,成為提質(zhì)增效的重要支撐。

      數(shù)智化核心:數(shù)據(jù)貫通勢(shì)在必行

      隨著AI逐步進(jìn)入生產(chǎn)系統(tǒng),其價(jià)值加速顯現(xiàn),而支撐這一變化的關(guān)鍵前提,是數(shù)據(jù)體系的重構(gòu)。

      油田智慧作業(yè)區(qū)中的一段作業(yè)演示,揭示了油氣行業(yè)長期存在的結(jié)構(gòu)性問題?,F(xiàn)場(chǎng)工作人員告訴《中國能源報(bào)》記者,當(dāng)前不少油田仍面臨三大現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn):一是作業(yè)效率偏低,巡檢高度依賴人工;二是系統(tǒng)割裂,形成“煙囪式”架構(gòu);三是流程冗長,決策鏈條復(fù)雜,高度依賴經(jīng)驗(yàn)判斷。

      “系統(tǒng)之間數(shù)據(jù)無法打通,跨應(yīng)用調(diào)用非常困難。而人工智能的應(yīng)用恰恰依賴于數(shù)據(jù)?!鄙鲜龉ぷ魅藛T直言,“在實(shí)際工作上我們發(fā)現(xiàn),數(shù)據(jù)基礎(chǔ)若無法貫通,數(shù)據(jù)便難以高效利用,行業(yè)智能化也就無從談起?!?/p>

      針對(duì)以上挑戰(zhàn),華為推出了智慧作業(yè)區(qū)解決方案。該方案基于華為統(tǒng)一的應(yīng)用市場(chǎng)平臺(tái),并集成核心產(chǎn)品GTS元圖工坊,它融合了AI引擎、數(shù)據(jù)引擎和流程引擎,將分散在各系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)統(tǒng)一匯聚、打通,構(gòu)建起數(shù)據(jù)共享的基礎(chǔ)。

      工作人員解釋:“在這一平臺(tái)之上,我們聯(lián)合昆侖數(shù)智等合作伙伴,開發(fā)了一系列面向油田的智能化應(yīng)用。我們引入了時(shí)下前沿的‘智能體’理念——可以將其理解為‘?dāng)?shù)字員工’,它具備感知、分析、決策、處置的完整能力。通過智能體的方式,每一個(gè)業(yè)務(wù)流都可以實(shí)現(xiàn)從人工到智能化的轉(zhuǎn)變?!?/p>

      在油田場(chǎng)景中,感知環(huán)節(jié),通過機(jī)器視覺智能識(shí)別油井啟停狀態(tài),替代人工現(xiàn)場(chǎng)巡檢;在分析與決策環(huán)節(jié),系統(tǒng)自動(dòng)匯聚多平臺(tái)數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)異常原因快速精準(zhǔn)定位;在執(zhí)行處置環(huán)節(jié),依托遠(yuǎn)程控制實(shí)現(xiàn)設(shè)備啟停,大幅度減少現(xiàn)場(chǎng)人工干預(yù)。

      “通過這一流程再造,我們顯著減少了人員投入,縮短了異常處理時(shí)長?!彼f,這類優(yōu)化可以在多個(gè)業(yè)務(wù)流程中疊加,從而推動(dòng)油氣田整體生產(chǎn)模式的升級(jí)。

      在傳統(tǒng)模式下,數(shù)據(jù)分散、流程割裂、決策依賴經(jīng)驗(yàn),導(dǎo)致效率與安全難以同步提升。而在新體系中,數(shù)據(jù)被統(tǒng)一匯聚,模型持續(xù)學(xué)習(xí),流程實(shí)現(xiàn)閉環(huán),生產(chǎn)系統(tǒng)逐步具備“自我優(yōu)化”運(yùn)行能力。

      值得注意的是,這一過程并非一蹴而就。據(jù)介紹,系統(tǒng)在運(yùn)行中會(huì)對(duì)每一次判斷進(jìn)行再評(píng)估,將準(zhǔn)確結(jié)果納入樣本庫,持續(xù)訓(xùn)練模型,實(shí)現(xiàn)能力迭代。

      從更廣泛的行業(yè)實(shí)踐看,數(shù)據(jù)融合正在成為共識(shí)。云鼎科技股份有限公司工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部總經(jīng)理王磊指出,通過將人工智能大模型與井下設(shè)備聯(lián)動(dòng),煤礦可以實(shí)現(xiàn)從風(fēng)險(xiǎn)捕捉到處置的全流程閉環(huán)。例如,系統(tǒng)可自動(dòng)捕捉安全隱患,并與人員定位系統(tǒng)匹配,精準(zhǔn)定位違章人員,同時(shí)自動(dòng)匹配處置方式,提升安全管理水平。



      產(chǎn)業(yè)升級(jí):中國智能化方案加速成型

      在鋼鐵智能冶煉展區(qū),高爐運(yùn)行的關(guān)鍵參數(shù)正在大屏上實(shí)時(shí)跳動(dòng)。不同于以往依賴?yán)蠋煾到?jīng)驗(yàn)進(jìn)行調(diào)控的方式,如今系統(tǒng)可以基于模型對(duì)爐溫進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測(cè),并自動(dòng)給出優(yōu)化建議。

      上海寶信軟件股份有限公司黨委書記、董事長田國兵作為華為合作伙伴代表發(fā)言,他指出,寶信軟件與華為合作歷史悠久,從自動(dòng)化、信息化到智能化;從數(shù)據(jù)中心到智算中心;從鋼鐵到有色、礦山、化工等多個(gè)行業(yè);從產(chǎn)品合作到生態(tài)合作,雙方攜手共研、共推、共贏,以AI重新定義鋼鐵,為客戶提供一體化、智能化的“中國方案”。

      以熱軋環(huán)節(jié)為例,通過帶寬展寬預(yù)測(cè)技術(shù),生產(chǎn)系統(tǒng)能夠提前對(duì)產(chǎn)品規(guī)格進(jìn)行判斷,從而提升柔性制造能力;在質(zhì)量控制環(huán)節(jié),鋼鐵表面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)的應(yīng)用,使問題能夠在生產(chǎn)過程中被及時(shí)識(shí)別與處理。

      這種轉(zhuǎn)變,在成本端也得到直接體現(xiàn)。郭振興舉例指出,在鋼鐵領(lǐng)域,通過AI實(shí)現(xiàn)高爐爐溫精準(zhǔn)預(yù)測(cè),可幫助企業(yè)每噸鐵水降低成本5至10元。

      從單一工序延伸至全流程,行業(yè)路徑愈發(fā)清晰。未來鋼鐵行業(yè)推動(dòng)AI深化應(yīng)用,將主要沿四個(gè)方向展開:一是“AI+研發(fā)”,重構(gòu)研發(fā)流程;二是“AI+制造”,提升現(xiàn)場(chǎng)控制能力;三是“AI+服務(wù)”,優(yōu)化管理流程;四是“AI+治理”,推動(dòng)企業(yè)治理方式變革。

      與此對(duì)應(yīng)的,是一套更為完整的方法論。比如,上海寶信軟件股份有限公司提出了“五位一體”新范式,即場(chǎng)景、模型、數(shù)據(jù)、算力、平臺(tái)。這一框架旨在解決流程工業(yè)體量大、周期長、系統(tǒng)復(fù)雜的問題,為行業(yè)提供長期、可持續(xù)的解決方案。

      這一框架并未局限于鋼鐵場(chǎng)景。如今,我國在能源與重工業(yè)智能化領(lǐng)域,已經(jīng)形成從技術(shù)、產(chǎn)品到解決方案的完整能力體系,這種體系還具備跨區(qū)域復(fù)制能力,能夠適應(yīng)不同資源稟賦與產(chǎn)業(yè)條件。

      從油氣田的遠(yuǎn)程智能作業(yè),到礦山的無人運(yùn)輸系統(tǒng),再到鋼鐵冶煉的模型控制,華為以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),以模型為核心,以平臺(tái)為支撐,推動(dòng)油氣礦山板塊生產(chǎn)體系向智能化演進(jìn)。這一發(fā)展路徑,正由企業(yè)實(shí)踐加快上升為行業(yè)共識(shí),并逐步凝練為具有推廣價(jià)值的“中國方案”。



      文 | 本報(bào)記者 董梓童

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