AI戴上“有色眼镜”，数智“铝”途迎来新变革

走进中铝材料应用研究院的金相分析实验室，屏幕上的铝合金显微组织图像正在被快速识别——原本需要3-5分钟的人工分析，在“金属智眼”系统的处理下，不到30秒便完成了疏松、化合物等特征的精准标注，准确率高达99.5%。这是笔者近日探访中铝数智化转型现场的直观感受。当AI戴上专为有色金属行业定制的“有色眼镜”，中铝集团从矿石开采到材料加工的全产业链，正经历一场由坤安大模型驱动的效率革命。

中铝材料应用研究院“坤安”大模型样板点媒体探访

这场革命的核心，是中铝与华为针对有色金属“采、选、冶、加工”四大环节的差异化痛点，打造的全流程智能化解决方案。从高温电解车间的智能调控，到材料研发实验室的AI分析，再到跨环节的数据协同，国内首个有色金属行业L1大模型——坤安大模型正打破有色金属行业长期存在的数据壁垒，让“矿石”到“材料”的每一个环节都实现数据驱动的精准优化。

有色金属行业的产业链条漫长且复杂，每个环节都有独特的技术痛点。华为中国政企油气矿山系统部团队在交流中坦言：“有色金属行业的智能化不能搞‘一刀切’，必须针对各环节的工艺特性设计差异化方案。”而这一理念，在中铝与华为的合作中得到了充分落地。

冶炼环节：从“模糊感知”到“精准控制”

冶炼是能耗和物耗的集中地，也是数据驱动价值最易显现的环节。以氧化铝生产为例，蒸发、溶出、沉降等工序过去严重依赖人工经验，控制滞后。广西华昇的“智昇氧化铝”大模型，将生产参数检测数量从249个扩展到501个，通过海量数据训练，实现了对蒸发NK、溶出αK、沉降NT等关键指标的精准预测。成果直接体现在效益上：溶出率提升0.2%，蒸汽消耗降低1%，碱耗降低1g/L，年降本超千万元。

在电解铝环节，云铝股份的“绿铝云慧鉴”大模型则像给电解槽装上了“智能阀门”。它通过动态预测体系，智能调控出铝量、氟化盐添加量和氧化铝下料间隔，将控制从人工低频操作转化为自动高频操作。这不仅降低了物料单耗，更核心的是提升了电解槽的稳定性，为企业每年带来数千万元的降本效益。

加工环节：从“亿级变量”中寻找“最优解”

铝加工行业“半离散、半流程”的特点，使其排产问题极为复杂。中铝瑞闽面临的是九大类产品、百余种细分品类、1500多个订单、每个订单10余道工序的超级组合难题。人工排产需要3-5天，且难以应对插单。

他们的“铝智云排”系统，将老师傅的经验转化为上万条数学规则，并调用华为天筹求解器这一“超级大脑”进行运算。它能处理万级约束和亿级变量，将排产时间从天级缩短至小时级，按时交货率从94.1%提升至98%以上，每年节约成本超300万元。这意味着，AI在亿万种可能中，为生产效率找到了前所未有的“捷径”。

材料研发：让“新手”拥有“火眼金睛”

在金相分析领域，中铝材料院开发的“金属智眼”平台，颠覆了传统依赖显微镜和人工标记的模式。该平台基于Transformer架构的盘古CV大模型，能够批量、快速识别铝合金中的化合物和疏松组织，自动统计分析面积和尺寸分布。分析准确率达到99.5%，效率提升90%以上，将专家从重复劳动中解放出来，专注于更高价值的创新工作。

采矿与供应链：全局优化的智慧开端

在采矿端，坤安大模型正逐步应用于地质勘探数据分析和矿山智能调度。在供应链端，中铜旗下的易门铜业利用智能配料模型，实现了“一键生成产、购、供、销、存计划”，系统模拟显示每年可降低进口矿采购成本424万元，决策周期从一周缩短至一天。这为从源头实现降本增效奠定了坚实基础。

华为中国政企油气矿山系统部专家在分享中强调：“坤安人工智能大模型绝非简单的技术叠加，而是将输出与工艺约束紧密结合，让AI真正理解行业逻辑。”正是这种对行业工艺的深度理解，让AI在有色金属四大环节的应用落地生根，而非停留在技术概念层面。

在探访中，华为中国政企油气矿山系统部的专家向我们展示了一个关键问题：有色金属行业的“采、选、冶、加工”各环节长期处于数据孤岛状态，采矿的地质数据无法有效指导选矿工艺，冶炼的能耗数据难以反哺采矿方案的优化，加工环节的需求也无法及时传递到上游生产。这种数据壁垒，成为制约行业降本增效的核心瓶颈。

为打破这一壁垒，华为与中铝联手，基于华为云Stack混合云打造了“云-边-端”一体化工业互联网平台，构建了从矿石到材料的全流程数据链路。

中铝集团总部建设强大的AI算力中心，负责训练通用的L1和面向特定工艺的L2大模型。训练好的模型，再下发到各下属企业的边缘推理平台。这意味着，一次训练，全集团共享，既保证了模型的一致性和先进性，又避免了每个工厂重复建设算力中心。

生产过程中最敏感的实时数据无需长途跋涉到中心，在工厂本地即可完成推理和控制，满足了数据安全和合规性要求。

边缘侧遇到的新问题、产生的异常数据，可以反馈回中心平台，用于模型的持续迭代优化。这使得坤安大模型成为一个“活”的、不断成长的系统，而非一个静态工具。

这种架构，如同为分散的神经系统构建了一个统一且高效的大脑和神经末梢，让数据流真正贯通了从矿山到材料的全链条。

中铝与华为的合作实践，不仅为企业自身带来了显著的经济效益，更为整个有色金属行业的智能化转型提供了可复制的模式。当AI戴上“有色眼镜”，有色金属行业的产业逻辑正在被重构。

首先，行业将从“经验依赖”转向“数据驱动”。有色金属行业长期依赖资深工程师的经验进行工艺调控，而人才断层的问题正让这些隐性经验面临失传风险。坤安大模型通过将专家经验转化为算法模型，实现了工艺知识的数字化沉淀。中铝材料院的“铝合金材料金相组织图片数据集”入选国务院国资委首批央企人工智能行业高质量数据集，正是这种知识沉淀的重要成果。未来，随着更多行业数据的积累与模型的迭代，AI将成为有色金属行业技术传承与创新的核心载体。

其次，全产业链的智能化协同将成为行业标配。中铝与华为打造的“云-边-端”一体化平台，证明了跨环节数据协同的可行性。未来，有色金属企业将不再孤立地优化单个环节，而是通过数据中台实现从矿石开采到材料应用的全流程优化。例如，下游汽车制造企业的铝合金部件需求，可直接传递到中铝的加工环节，再通过数据链路反推冶炼、选矿、采矿的工艺参数，实现“以需定产”的柔性生产模式。

最后，绿色化与智能化的融合将加速行业低碳转型。有色金属行业是高能耗产业，而AI技术的应用正成为降碳的关键抓手。“绿铝云慧鉴”“智昇氧化铝”等模型的应用，让电解铝、氧化铝生产的能耗大幅降低。未来，随着AI在新能源替代、碳足迹追踪等领域的应用，有色金属行业将实现“智改数转”与“双碳目标”的协同推进。

当AI的“有色眼镜”越来越清晰，有色金属行业正从传统的资源型产业，向数据驱动的高科技产业加速转型。而中铝与华为的合作，无疑为这场转型按下了加速键。