编者按 人工智能（AI）被认为是可以改变世界的尖端技术。这股重组力量如今已全面融入制造业。上海紧紧抓住人工智能赋能制造业的战略机遇，用人工智能驱动制造业向高水平、智能、绿色、集成化升级。今年公布的《上海市加快‘人工智能+制造业’发展实施方案》，标志着上海在人工智能与制造业深度融合方面迈出了系统性、战略性的一步。未来三年，该市将推动3000家制造企业采用智能化应用，打造10个行业参考模型和100个智能参考产品，建设10个左右“AI+制造”示范工厂，推动实施5个。计划发展AI+制造综合集成服务商。记者走访多家制造及人工智能企业详细地在上海进行，试图从各自的具体实际应用中捕捉“人工智能+制造”碰撞的创新火花。在距离上海一万多公里的海外钢铁工厂，中国解决方案支持的人工智能（AI）模型有效管理钢铁生产的关键环节。在幕后控制室，工作人员坐在屏幕前实时监控和调整生产参数，实现“一键炼钢”。这背后是上海算法公司华源计算机技术有限公司开发的连铸质量判定和切割优化系统，可以聚焦核心部件，预测质量风险，调整工艺流程，优化最终产品的切割。华远计算三年来专注于钢芯流程工业技术与过程控制，先后打造了六大应用场景驱动工业企业全速从制造转向智能制造。所谓连铸，就是将具有一定截面形状和尺寸规格的热熔钢连续浇铸出来的生产工艺，而不仅仅是一个连贯的工艺过程。连铸设备在炼钢和轧钢中发挥着重要作用，不仅规模大，而且是钢厂高效生产的关键。然而，连铸过程需要结晶器、二次冷却、扇区，它包含中心部分作为部分，并且具有典型的“黑匣子”特征。 “几年前，我们发现这个规模庞大、复杂的行业，每道工序都存在大量不完整的信息。以连铸工艺为例，质量主要取决于现场技术工人的经验。”华源计算中心副主任 杨国家智能制造部。晶晶提醒道：“为了克服这些不确定性，我们决定将图像、生产控制数据、经验等数据信息整合起来，与人工智能一起反馈。”经过多轮学习和细化，我们最终建立了一个关键场景模型，可以实时预测情况并与生产线状态相关，比熟练工人更好。 “在这家国外钢厂中，由华远计算的连铸模型‘负责’整个过程。通过生产线下的全过程质量控制和同步集成的离线分析平台，还可以实现生产数据的智能诊断，提高生产过程的稳定性，提高生产效率和产品质量。打破“黑匣子”并在整个流程中提供情报。您可能从未想到，钢铁生产的每一种主要原材料，都是如此h如铁矿石和焦炭，被一一“代表”。化学成分、颗粒粗细等信息一目了然。这只是第一步。很快就会计算出原材料的“最佳组合”，不仅可以最大限度地提高铁的质量，有效控制有害元素的含量，保证冶炼过程中的资源利用率，而且可以实现成本控制。这是智能矿产配送系统的“特殊能力”。 “传统的矿物混合方法也主要基于经验判断。为了引入人工智能技术，我们首先在自己的实验室进行探索，整合数据和知识来构建模型。”杨晶晶表示，进入钢厂实际测试后，AI模型的表现同样“优秀”，计算出的配比方案又快又准。现在可以说是钢厂不可或缺的“标准配置”。新宇钢铁江西省艾尔公司采用华远计算的智能矿物搅拌系统，自动优化配料，提高全厂生产效率。此举已帮助节省数千万元。对于批量生产，人工智能根据混合成分要求和成本范围计算自适应矿物配料计划和多目标。在采购过程中，人工智能还提供关键矿产资源指标覆盖、分析等相关信息，为关键辅助材料的采购提供有效的智能决策支持，并提供生产供应链的闭环管理。从智能配煤、配矿、连铸质量判定和切割优化，到表面缺陷检测和切割控制，人工智能技术深度融入钢铁行业的核心环节，并被证明其持续运用的价值越来越大。根据行业经验rts，人工智能将是钢铁行业未来发展最重要的变量。另一方面，大型模型的提出有望打破钢铁生产过程的“黑匣子”，连接数据孤岛，解决资源调度问题，实现钢铁生产全过程的智能化、精细化管理，帮助钢厂练出更快、更准、更经济的“真本领”。同时，“人工智能+钢铁”也有助于加速行业向高端化、智能化、绿色化转型。元智能代理从实验室转移到垂直行业。除了钢铁行业，上海AI模型还活跃在各个制造领域。杨晶晶介绍，华源计算与中国稀土集团旗下子公司成立合资公司，共同推进稀土新材料联合研发。在生物化学领域，还有o 正在建设利用智能AI筛选多肽和小分子化合物等药物的平台。它通过集成蛋白质3D结构预测、蛋白质结合位点建模、分子对接计算、分子动力学模拟等一系列算法和应用场景，为生物制药产品提供高效的技术支持。从实际落地情况来看，“AI+工业”的应用场景具有样本量小、标签分布长尾、数据特征嘈杂、流程间知识传递困难、效率高等特点。仍然需要面对一些挑战，例如在所需的连续生产过程中进行实时决策。这些问题（例如可解释性）无法仅通过大型模型来解决。为了实现这一目标，华源计算将研究重点放在“元代理”上。这意味着代理具有自主权决策能力，能够实时识别环境变化并调整策略，在训练AI任务模型的过程中能够进行自主任务调度和算法生成。通过基础算法研究和工程化创新，公司目前正在建设的认知智能引擎平台具有较强的工程化能力。拥有超过10万个算法模型库，可支持7000亿参数预训练函数。这有助于人工智能从实验室走向垂直行业应用，为工业场景提供坚实的技术基础。杨晶晶表示，人工智能技术浪潮正在推动制造业推进智能制造，实现范式提升。 “我们的目标是将认知智能引擎平台集成到基于人工智能的制造基础设施中，并促进新产品的早期实施工业化项目。”
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