4月24日消息（水易）深中通道、杭州湾跨海大桥、京沪高铁、上海东方明珠电视塔……，这些超级工程、标志性建筑都用到了海螺水泥，充分体现了“海螺牌”水泥的卓越品质，造就了“世界水泥看中国，中国水泥看海螺”的美誉。
数字化、智能化浪潮中，海螺水泥正探索通过多年积累的丰富的生产运营经验，聚焦行业的共性和难点问题，引入AI大模型等前沿技术，进一步提升产品品质、生产效率，同时支撑安全生产、绿色低碳可持续发展。
近日，由中国建筑材料联合会、海螺集团、华为联合举办的水泥建材人工智能大模型成果发布会在安徽芜湖成功举办，这是水泥建材行业首个大模型，在行业数字化转型进程中具有里程碑意义。
深度合作：从梳理场景到设计架构到确定方案
水泥建材行业转型升级的紧迫性主要体现在两方面，一方面是《原材料工业数字化转型工作方案》《水泥行业节能降碳专项行动计划》等纲领性文件的政策要求，另一方面是企业自身在质量控制、能源消耗、设备巡检、安全生产等方面的刚需。
以设备巡检为例，在对白马山水泥厂和芜湖海螺等大模型应用示范基地进行参观期间，相关负责人介绍，比如皮带机场景，应急管理部在2024年发布的数据显示，单独煤炭行业，全年因为皮带机的事故导致的直接经济损失高达二十多亿。
由此可见，皮带机的日常巡检尤为重要，防范于未然。他表示，海螺水泥4km、5km的长皮带比比皆是，以往“用眼睛看，用耳朵听，用设备测”的方式无论是在效率还是精准性方面都有一定不足。
设备安全只是传统水泥企业的痛点需求之一，在水泥生产中，熟料强度是决定成品质量的核心指标，传统检测方法，依赖人工物理检验，必须等待3天和28天才能获得数据，无法及时精准指导质量、生产持续改进提升。
烧成是生料变成熟料的核心工序，包括生料预热、高温煅烧等物理变化，也包含矿物形成、晶体发育等化学变化，传统方式对数据缺乏挖掘，全局寻优能力不足。另外，水泥行业也是能源消耗和二氧化碳排放的重点领域，水泥生产中，煤耗占生产成本50%，降低烧成过程的煤耗是行业核心关注点。
面对一系列需求，海螺与华为启动战略合作，识别并梳理从矿山开采至包装发运全流程共计15类200余个人工智能场景。建设人工智能训练中心，利用预测大模型、视觉大模型、NLP大模型三大开发底座，开发六大应用场景，探索打造中心训练、边缘推理、云边协同、边用边学、持续优化的人工智能运行体系。
据了解，这一过程中，海螺投入了20多个部室生产工艺专家，与华为一起投入300多人团队历时一年多完成相关应用的开发，打造了水泥行业人工智能大模型标杆，加速了水泥行业智能化进程。
成果发布：水泥生产从经验主导迈向数据驱动
目前，水泥建材人工智能大模型依托海量水泥工业数据以及深厚的行业知识沉淀，借助实时数据分析和自主学习能力，已在质量管控、生产优化、装备管理、安全生产、智能问答等5大类40余个子场景取得人工智能技术应用突破，实现了工艺参数动态优化、异常预警秒级响应、资源利用率最大化等核心价值，为行业高质量发展注入智慧新引擎。
质量管控方面，基于华为云盘古预测大模型，通过实时生产质量关键特征推荐，实现了熟料3天、28天强度预测，强度预测值和检测值偏差在1MPa范围内，准确率超85%，科学指导生料配料、水泥配方优化，推动“事后调整”迈向“实时调控”。
生产优化方面，融合生产过程多源数据，对烧成系统控制策略和专家经验进行学习，构建烧成全局寻优大模型，实时推荐关键工艺参数目标，针对不同工况类型自动匹配最佳操作方案，实现标准煤耗在一级能效基础上再下降1%的目标。按5000吨/日熟料线测算，每年减少二氧化碳排放4500余吨。
装备管理方面，结合华为云盘古视觉大模型、分布式光纤传感等技术，对托辊异常、皮带撕裂等28类场景进行实时管控，实现长距离带式输送机无人化巡检。
安全生产方面，以AI赋能管理提升生产效率，实现7*24小时实时监测，人员违章、设备异常等20余类场景的识别准确率达95%。值得一提的是，海螺推进安全检测从“单一视觉判断”向“多源数据实时联动推理”转变，从源头减少并消除生产过程中的各类安全风险与隐患。
智能问答方面，利用NLP大模型把行业知识、专家经验等，通过AI大模型进行总结、沉淀，实现智能问答，打造员工的“数字助手”。
相关负责人介绍，海螺“AI+水泥建材大模型”的建设的目标是通过AI赋能，保障产品的品质和质量，在生产过程中保障设备、人员安全。同时，在保证质量、安全的情况下，降低能耗、生产成本，实现提质增效、绿色可持续。
正如海螺集团党委书记、董事长杨军所言，水泥建材人工智能大模型将水泥生产的工艺优化、能耗管理、设备运营、安全管理等核心环节，转化为可计算、可预测、可决策、可进化的智能系统，大幅提升了生产的智能化和安全性，实现了从经验主导到数据驱动，从传统制造到智慧制造的系统变革，填补了水泥建材行业人工智能大模型领域的空白，开启了行业数字化发展的新纪元。
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