在历史悠久的钢铁工业中，高炉堪称绝对的生产核心。然而，这个创造巨大价值的巨型反应器，自诞生以来就如同一个“黑箱”：其内部发生的物理化学反应极为复杂，至今在很大程度上仍依赖工程师的经验进行判断与操作。

2024年起，全球最大的钢铁企业——中国宝武钢铁集团（以下简称“宝武”），携手华为，借助AI大模型破解了高炉“黑箱”这一钢铁工业世纪难题。这场突破不仅开启了传统工业智能化的范式革命，更带来了显著实效：单座高炉年创效超千万元，还为全球重工业提供了“经验变数据、模糊变精准”的转型范本。

高炉“黑箱”之困

中国宝武集团年产钢量1.3亿吨，2024年位列《财富》世界500强第44位，其粗钢产量已位居世界第一。在其庞大的生产体系中，高炉是钢铁生产核心工序，占生产总成本的70%左右。因此，高炉长期稳定运行直接关系到企业的盈利状况。

然而，这座堪称价值创造核心的熔炉，恰恰是整个生产流程中不确定性最高、控制难度最大的一环。主要挑战包括如下四点：

炉内状态“看不清”：高炉的“烈焰”一直阻断着外界的探测，当炉内温度超2000摄氏度，固液气三态交织反应，涉及5000多个数据维度。长期以来，对高炉状态的判断和调控难以直接监测，只能依赖人工经验和间接观察。

操作反馈“跟不上”：人工决策仅能分析有限参数，且操作调整后到炉况反馈需要数小时。等炉况问题发生时，铁水质量已发生波动，很难精准应对、主动调整。

连锁反应“控不住”：影响炉况的因素多达上百种且高度耦合，从入炉原料的成分波动，到炉内气流的分布，再到温度的微小变化都可能引发连锁反应。即便像宝钢股份这样的灯塔工厂，要让一座5000立方米的巨型高炉长期稳定运行，仍属世界级挑战，一旦炉况失常，恢复周期往往以天计算，单座高炉每日损失高达千万元。

经验传承“传不下”：专家知识依赖长期实践积累，难以完整地量化、和复制。随着专家队伍年龄结构变化，很多隐形的经验技术传承面临断档难题。

同题共答，构建高炉AI大模型破局

面对这一行业共同的顶级难题，宝武与华为确立了“数实融合，同题共答”的深度合作模式。双方组建联合团队，共同攻克难题：宝武基于业务挑战，选定应用场景、贡献行业知识，华为则投入其在AI、大数据、云计算等领域的全栈技术能力。

核心方案是构建高炉AI大模型。简单来说，这个模型就像为高炉装上了“智能大脑”：它能将专家的经验转化为数据代码（数字化），再把炉内看不见的反应转化为可预测的参数（透明化），最终实现精准预测与自动调控。

第一，实现“黑箱”感知。

在合作中，联合团队以华为盘古大模型为基础，先吸收千行百业的通用知识筑牢根基，再针对高炉炼铁的特性量身定制。AI既学习了宝武海量运行数据，又借鉴了其他工业领域的物理、化学通用规律，实现博采众长。最终，模型对炉温等核心关键指标的预测准确率达90%，首次实现对“黑箱”内部状态的高精度、高时效性的感知。

第二，可规模化复制。

宝武旗下有数十座高炉，其炉体结构、工艺配置各不相同。如果为每座高炉都从零开发模型，不仅成本高昂，周期也很漫长。为此，联合团队基于华为云Stack的云边协同架构，採用“预训练底座+下游任务微调”模式。即在基础模型上针对不同高炉的个性化特征进行“微调”，将上线周期大幅缩短。

第三，AI应用价值不止于精准预测。

该大模型的核心能力更体现为通过“增量训练预测推理-闭环控制”的数据飞轮，行成了一个持续学习、自我优化的闭环系统。模型根据预测结果给出操作建议，在生产实践中验证效果，将新的数据反馈给模型再训练，使其能力在应用中不断迭代增强。这套基于华为云Stack打造的边学边用机制从根本上改变了过去依赖人工、反应滞后的操作模式。

从千万效益到产业蓝图

经过联合团队的努力，高炉大模型已在宝钢股份的生产基地稳定运行逾10个月。经测算，单座高炉应用该模型后，年可创效超千万元——这源于燃料消耗降低、铁水质量稳定、炉况异常减少带来的的综合成效。

这场探索的意义远不止于一座高炉：双方正在规划钢铁大模型能力图谱，将预测大模型、视觉大模型和科学计算大模型等AI能力，延伸到钢铁生产中的原料、炼铁、炼钢、轧钢和新材料研发等钢铁制造全流程，覆盖连铸质量根因分析、热轧板型预测、钢材表面质检等上百个应用场景。

这意味着，中国钢铁行业正以AI重新定义流程工业的生产范式——从经验驱动转向数据驱动，从被动应对转向主动预测，AI大模型是实现对复杂、核心生产环节中突破性优化的关键工具。而这套“工业机理+专家经验+AI技术”深度融合的路径，更为全球重工业智能化转型提供了中国样本。