钢铁行业是国民经济的基础性、支柱型产业，对工业稳定增长、经济平稳运行至关重要。随着人工智能技术的飞速发展，其为实体经济赋能提供了前所未有的支撑。据《国资报告》发布，已有90%的钢铁企业构建了生产制造执行及能源管控系统。

　　在国务院国资委中央企业“AI+”专项行动的推动下，中国钢研科技集团有限公司（简称“中国钢研”）携手百度智能云，共同打造了钢铁行业的系统级智能基础设施。基于先进的人工智能技术，双方成功构建了首个冶金行业大模型平台，实现了智能化技术的广泛应用，有力推动了行业的高质量发展。

　　国内冶金行业首个智能感知大模型面世

　　5月14日，百度智能云与中国钢研联合研发的国内冶金行业首个智能感知大模型——中国钢研“冶金流程感知大模型”，在第二届（2025）钢铁工业数字化发展高端论坛暨2025全国第三十届自动化应用技术学术交流会上首次亮相。

　　该大模型针对冶金行业流程感知的完整性、准确性和实时性挑战，采用了“感侧大模型+知侧大模型”的双塔结构，通过独创的OTS机制实现双塔链接。它针对时空表征、工况认知、轨迹生成等任务进行了训练与微调，为流程智能化提供了从微观到宏观的全方位感知能力。通过融合知识库和AI智能体，形成了整体技术框架，实现了对冶金流程的深度感知和对生产现象的深入理解，为冶金工艺、控制和决策的优化奠定了坚实基础。

　　中国钢研“冶金流程感知大模型”在数据生成、数据基座、知识工程与行业AI工具建设方面取得了突破性进展。

　　首先，利用冶金数据受控生成技术，结合冶金机理，实现了冶金流程数据的规模化生成，解决了“长尾”样本获取难题，有效支持了金相分析、缺陷检测、物料跟踪等高价值场景。

　　其次，构建了孪生数据引擎，打破了传统数据基座模式，实现了多源异构数据的标准化治理与智能化封装，为冶金行业的数智化研发提供了高价值数据。

　　再者，推出了知识图谱与业务知识库融合的高精度检索与推理技术，在材料分析、质量检测等复杂场景中，精准实现了事件甄别、工况认知和任务生成。

　　此外，还开发了行业定制化的AI工具，包括钢铁万物分割大模型、人机协同的冶金数据高效标注平台、高精度材料分析RAG工具。

　　金相分析关键指标准确率超95%

　　针对冶金行业的研发与生产需求，中国钢研积极引入人工智能技术，在金相分析、缺陷检测和物料跟踪等关键场景中建立了新的工作范式。基于百度智能云千帆平台的模型选型评估，中国钢研制定了“大语言模型+视觉大模型”的融合方案，并成功验证了其两大场景的价值。

　　在准确评估场景价值后，中国钢研迅速推进应用开发。通过打通大小模型和行业专家数据库，结合70多年积累的行业知识和一线研发及生产数据，基于百度智能云一见视觉大模型平台内置的语义分割大模型，中国钢研从“0”到“1”快速训练了材料金相分析大模型，并根据具体任务场景进行了有针对性的微调优化与训练。

　　同时，利用百度智能云千帆平台自主可控的智能应用编排工具，中国钢研灵活调用了缺陷检测、钢卷评级、表面质量分析报告等组件，迅速完成了应用开发，打造了钢铁行业的“质检数字工人”，显著降低了业务应用的研发成本。

　　大模型技术应用上线后，中国钢研在金相分析的晶界提取/组织辨识准确率、产品表面质检的各类缺陷检测成功率等关键指标上均超过95%。这不仅能满足实际的研发和生产需求，还能利用大模型能力生成金相分析报告与质检分析报告，帮助企业评估钢材品质、优化生产工艺，进而提升客户满意度。

（文章来源：人民日报）