面对提质增效与低碳转型的双重压力，传统钢铁生产在迈向少人化、无人化的过程中面临瓶颈：其效能高度依赖人工经验与实时操作，难以实现全局优化与稳定控制。“AI+生产集控”的核心，在于构建一个能够系统性替代并增强人工操作的智控系统。我们通过打造数字化的“脑、眼、耳、手”，推动生产操作从“人工驾驶”向 “智能驾驶” 转变，实现生产控制的自主协同与闭环优化。

01 “AI+生产集控”的整体思路

传统模式依赖人员在现场与操作室进行状态识别、判断和操作，我们的重构旨在建立一个自主的“感知-分析-决策-执行”闭环：

（1）决策核心

以融合机理与数据的AI模型，替代人工经验判断，实现工艺参数的自主寻优与智能决策。

（2）全域感知

通过视觉与声学传感网络，实现生产环境、设备状态与安全风险的7×24小时智能监控，替代人工巡查。

（3）精准执行

通过机器人及自动机构，替代高危、重复性的人工现场作业，实现可靠操作。

这一转变将人员角色从操作者升级为系统监护者与优化者，是实现少人化的关键。

02 生产集控典型AI应用场景介绍

（1）基于AI智能体的生产集控之“脑”——智能决策，工艺优化

为适应钢铁生产中多批次小批量特点，克服生产流程复杂、上下工序耦合、工况波动大等不利因素，基于海量历史数据、工艺机理和专家经验，采用先进的AI智能体技术，针对炼钢终点控制、连铸二冷水调节、加热炉自动烧钢、轧钢温度控制等关键工艺环节，打造具备“工况识别、推理规划、决策执行”能力的生产智慧大脑，推动生产优化从“经验驱动”向“数据+知识双驱动”转变，实现工艺过程控制的自主寻优与智能决策。

应用效果：加热炉出钢温度合格率稳定在90%以上，吨钢燃气消耗降低3%，氧化烧损率下降6%，实现了质量、能耗与效率的全局协同优化。

（2） 基于机器视觉的生产集控之“眼”——全域感知，安全生产

为适应钢铁生产车间工况复杂、区域广阔特点，克服传统操控人防依赖高、巡检有盲区、响应滞后、人工点检低效易错等痛点。以AI视觉中台为核心，融合物联网、大数据技术，针对人员违章行为识别、设备状态巡检、生产质量检测、环境与危险源监控等关键管控场景，构建“端-边-云”协同感知网络，推动管控从“被动处置”向“主动预判”转型，实现对生产全域7×24小时无死角的智能化风险监测与预警。

应用效果：将安全监控升级为全天候自动巡检，典型违章行为查出率提升50%以上，关键工序自动化率达98%，构筑了主动精准的智慧安全防线。

（3） 基于智能语音的生产集控之“耳”——语音交互，智能互联

为适应钢铁生产集控统筹要求高、产线信息交互繁的特点，克服传统模式集控中心信息过载、手动检索繁琐低效，设备早期故障难察觉，工序物流状态需人工确认等痛点。以智能语音识别、声纹分析为核心，融合自然语言处理与工业知识图谱，针对高效交互与快速操作、设备听诊、工艺聆听等核心运营需求，搭建智能听觉感知体系。推动人机交互模式从“手动眼查”向“音随心动”的转变，实现人机高效交互与工况精准研判。

应用效果：关键操作响应时间缩短70%以上，实现了设备故障的预警前置，并能辅助判断生产状态。

（4）基于智能机器人的生产集控之“手”——精准执行，柔性作业

为适应钢铁生产现场温度高、粉尘多等操作环境特点，克服部分作业重复性高、精度要求严，传统人工操作存在安全风险高，效率低、误差大、易疲劳等痛点。基于高精度视觉、激光定位与三维点云等多模态感知和AGV等移动平台技术，采用先进AI智能体技术，针对标识与取样检测、辅助与装载、特种加工等高危辅助作业，打造“钢铁巧手”智能机器人系统。推动机器人与产线设备的深度联动、感知与执行的精准协同，实现“手脚协同”的柔性作业。

应用效果：将相关高风险岗位的人工干预需求减少80%以上，关键作业准确率超过99.5%，为柔性化生产提供了可靠的自动化执行单元。

03 “AI+生产集控”的实践与推广

“脑眼耳手”协同的生产集控系统已在南钢、沙钢、永钢、日钢、莱钢、包钢、青山印尼等多家企业成功应用，其价值体现在：提升运营韧性，通过系统自主运行减少对人力的依赖；挖掘增效潜力，通过全局协同优化实现能效与质量的双重提升；沉淀核心知识，将工艺经验转化为可迭代的数字资产。该系统不仅是实现减员增效的工具，更是驱动钢铁生产向“智能驾驶”模式演进、最终构建无人化“黑灯工厂”的核心技术基石。