质保一年 优势供应 IC695CPU320 传感器 变频器

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近日，华为和宝钢股份的合作取得了重大进展！两公司共同宣布，双方联合开发的基于华为的盘古预测大模型的热轧自然宽展预测模型，现已成功地在宝钢的热轧1880产线上投入使用，并实现了在线控制功能。

这一合作项目由华为公司牵头，联合数据AI部、设备部、热轧厂、中央研究院以及宝信软件等多方专家组成的团队共同推进。在项目实施后，专家团队对大模型的表现进行了细致的监测与评估，证实了其出色的性能。

该大模型的部署，不仅代表着华为预测大模型在钢铁制造业中的实时控制应用，也意味着以大数据分析为核心的人工智能技术正式融入了宝钢的生产流程控制，为钢铁行业的智能化升级开启了新阶段。

AI大模型赋能钢铁行业智能化转型

如今，人工智能（AI）技术正在重塑产业格局。AI大模型在众多领域得到广泛应用，在计算机视觉领域承担着图像识别、物体检测和分类等任务；自然语言处理方面能够实现高效的语言理解与生成；推荐系统中则可依据用户行为进行分析，进而提供个性化推荐。

医疗、金融、教育、农业以及制造业等领域也都有其活跃的身影。随着技术的不断演进以及数据资源的日益充盈，AI大模型在更多领域展现强大潜力的前景可期，将有力推动各行业持续创新并快速发展。

而在钢铁生产领域，应用 AI 大模型具有重大意义和必要性。

它能实现生产优化，利用历史数据创建预测模型以优化生产流程、提高效率、增加产量；提升质量，识别钢材表面缺陷提高检测准确率和效率；有助于成本控制，优化能源使用、预测市场需求降低运营成本；还能加速创新，助力新产品研发。

钢铁市场竞争激烈，应用 AI 大模型可提升企业在竞争中的优势；钢铁生产流程复杂，涉及多道工序和众多参数，AI大模型能够更好地管理和优化这一复杂流程。

数字化是提前

但在应用AI大模型之前，我们需要知道的是，实际上工业生产的数字化改造是实现 AI大模型在工艺指标预测等方面成功应用的基础。若没有足够的数字化基础，AI 大模型就如同无本之木。

一方面，大数据是 AI 大模型的 “养分”，只有通过对大量数据的分析和学习，AI大模型才能建立准确的预测模型，为工业生产提供的工艺指标预测。另一方面，可靠的工业互联网络如同“高速公路”，能够确保数据的快速传输和实时控制指令的下达，实现低时延的生产控制。

如果工业制造在进行 AI大模型改造之前没有做好数字化准备，那么不仅需要投入更多的资源来搭建数据采集和传输系统，还可能面临数据质量不高、网络不稳定等问题，从而大大增加AI 大模型改造的成本和难度。

宝钢股份成功的背后

而本次事件的主角，宝钢股份，用事实向我们说明了机会是给有准备的人的！

在迎来数字化转型的全新机遇之际，宝钢股份紧紧抓住新时代、新经济、新形势所赋予的机遇与挑战。在推进数字化转型的进程中，宝钢股份树立了，在高质量发展的道路上积极探索创新，勇当国有企业推进数字化转型与智能化升级的者。

宝钢股份以数字化、智能化转型作为关键切入点，借助“跨产业、跨空间、跨界面”的深度融合，使大数据切实转化为生产力，通过指数化赋能公司管理以及生态圈的创新变革，构建起数字经济时代下全新的管理模式与生产关系。打造“全要素、全业务、全流程”的智能化动态运行体系，公司基本建成了涵盖从原料进厂至成品出厂全程贯通的智能化产业圈。

伴随信息化融合的不断深入以及工业大数据的广泛应用，公司在机器人应用、无人化行车、IT基础应用等领域收获了显著成果，部分智慧制造样板车间的综合自动化率达到 90%以上。

公司率先达成原料无人料场以及炼焦四大车无人化操作，首创炼钢领域远程一键炼钢、连铸一键出钢技术，热轧与冷轧工序的“黑灯工厂”达到行业先进水平，硅钢智慧决策中枢系统实现工序生产、销售、研发环节的高度智慧化整合。而其热轧1580 智能工厂、冷轧 008智能工厂荣获工信部智能制造试点示范称号，其产业基地之一宝山基地成为国内首家荣获世界经济论坛“灯塔工厂”称号的钢铁制造企业。

而上面说的这些，也就是宝钢股份能以抓住这次机会，并且获得成功的重要原因之一。

数字化转型的大好时机

目前，国家高度重视钢铁行业的数字化转型，以推动工业高质量发展。2024年1月，工业和信息化部等9部门联合印发了《原材料工业数字化转型工作方案（2024—2026年）》，其中《钢铁行业数字化转型实施指南》明确了到2026年，钢铁行业数字化整体水平显著提升的目标，包括关键工序数控化率达到80%，生产设备数字化率达到55%，以及3D岗位机器换人率达到40%。这些措施旨在通过数字化转型，促进钢铁行业的高端化、绿色化、安全化、高效化发展，全面提升行业核心竞争力，并构筑国际竞争新优势。

当前是企业转型的好实际，企业应该积极响应，抓住机遇，加快数字化转型步伐，提升竞争力，共同推动工业生产迈向智能化新时代。

写在后

华为与宝钢的此次合作无疑为钢铁行业的智能化转型注入了强大动力。未来，期待双方在技术创新、数据应用、产业协同等方面持续深化合作，共同探索更多人工智能技术在钢铁生产中的应用场景，为钢铁行业的高质量发展树立新的。希望他们的成功经验能够引领更多企业投身数字化转型浪潮，推动整个行业迈向更加智能、高效、绿色的发展新阶段。

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