2024年12月26日，有色金屬行業首個人工智能大模型“坤安”及18個具有行業推廣潛力的場景落地應用發布；

　　2025年9月18日
，在華為全聯接大會2025上，有色金屬行業“坤安”大模型應用示範樣板點發布
；

　　2025年12月26日，有色金屬行業“坤安”2.0人工智能大模型及52個應用場景、8個行業高質量數據集發布，有色金屬行業高質量數據集聯盟成立……

　　從18到“52+8”，一周歲的“坤安”yinglailekuayueshidefazhan。zaiyousejinshuxingye
，yichangyoujishujutouyuxingyelongtougongtongzhudaodeshenkebiangezhengzaishangyan。zuoweiyousejinshuxingyedamoxingluodidedianxinganli，“坤安”對其他行業發展和應用AI大模型有哪些借鑒意義
？《中國冶金報》記者就此采訪了華為中國政企油氣礦山係統部部長金偉鋒和華為油氣礦山軍團副總裁吳海宇。

圖為吳海宇

　　認識：AI不是在替代人，而是在沉澱和放大人類的智慧

　　“我認為‘AI+工業’的核心價值在於：推動AI從輔助係統進入核心生產係統
，實現工業知識的沉澱與增值。”華為油氣礦山軍團副總裁吳海宇告訴《中國冶金報》記者，過去，AI多用於且僅用於視覺監測等輔助環節。而現在
，AI正在解決核心生產難題。

　　他舉了兩個例子。一個是材料研究的金相分析，過去需要專家花費大量時間在顯微鏡下肉眼判別，既耗費時間又難以傳承。現在，基於AI視覺大模型，機器擁有了“火眼金睛”，識別準確率達到99.5%以上，效率提升90%。另一個是高爐爐溫控製，在中國寶武，高爐內部反應非常複雜，過去控製高爐隻能靠經驗
，現在AI通過融合機理模型，實現了精準預測爐溫
，僅這個場景，就使得單座高爐每年創效超千萬元。

　　“所以，AI不是在替代人，而是在沉澱和放大人類的智慧。同時，當AI從單點應用走向係統重構，它就會從輔助工具，躍升為核心生產力。”吳海宇說。

　　“在資源行業，安全就是最大的效益。”談到AI應用與工作崗位的矛盾
，吳海宇舉例，在長慶油田，通過AI技術
，特殊作業隱患智能識別準確率為94.1%
，較傳統方法提升18.7個百分點
；在華能伊敏露天礦，百台純電無人礦卡在-40℃極寒環境下作業，綜合運輸效率達到人工的120%以上，每年替代柴油1.5萬噸，節省燃料成本約1億元。“未來，高危崗位的從業者將逐步轉型為數字化操作員、智能化工程師，這是AI進入核心係統後的必然趨勢。”吳海宇說。

　　2026年是“十五五”規劃的開局之年。“在國家"十五五"規劃的新起點上，中國礦山及相關行業的智能化發展

，正從單點技術應用的‘試點示範’，邁向全產業鏈
、全係統智能協同的新階段。”金偉鋒指出，其核心驅動力，正從過去的流程數字化
，轉變為"數據驅動"和"人工智能深度融合"。一方麵，將實現從"單點智能"到"全產業鏈協同智能"的跨越。另一方麵，AI大模型將實現規模化落地。

 

　　實踐：覆蓋全場景業務流程的行業大模型

　　金偉鋒介紹，“坤安”人工智能大模型基於華為盤古大模型打造
，深度融合了行業機理與海量數據，構建了“雲邊協同+邊用邊學”的進化體係。基於華為人工智能大模型的落地實踐經驗
，中鋁集團與華為共同確立了雲邊協同的落地架構；基於華為AI落地方法論，雙方共同完成了AI應用場景開發流程梳理。

　　“坤安”人工智能大模型具備自然語言處理、圖像處理、預測、科學求解器等多項專業能力，覆蓋有色金屬行業從地質勘探、礦產開采
，到冶煉加工、再生利用的全場景業務流程。經過一年的努力，“坤安”大模型基礎能力持續提升

，在行業全領域場景落地應用中成效顯著，實現了從1.0到2.0的成長蛻變。2025年
，中鋁集團在礦山、冶煉、加工、工程
、安全環保
、材料研發、供應鏈、產業金融、經營管理等領域中
，推進建設了百餘個應用場景
，並建成8個行業高質量數據集。

　　金相分析是“坤安”大模型一個突出的能力。在材料科研場景中，需要依賴金相分析洞察其內部組織結構，推斷合金性能。中鋁集團每年有超過15萬張圖片需要分析，人工標記一張照片需要花費3-5分鍾，重複性勞動多且一致性難以保證。中鋁材料院基於“坤安”大模型開發了金屬材料顯微組織AI大模型分析軟件——“金屬智眼”，可以批量快速地識別鋁合金組織，完成顯微組織分析並統計其麵積和尺寸分布
，成功將單張圖片分析時間從3-5分鍾壓縮至10秒以內。

　　除了研發環節

，生產運營環節也處處可見“坤安”的身影。在礦山開采端，中國銅業迪慶有色的高海拔礦山部署了AI皮帶智能監測係統，對礦石異物進行識別

，有效避免撕裂風險，識別率達90%。在氧化鋁生產端，研究人員基於“坤安”大模型攻克了氧化鋁生產過程中人工取樣化驗時間長
、控kong製zhi滯zhi後hou的de核he心xin痛tong點dian，實shi現xian了le生sheng產chan關guan鍵jian參can數shu的de在zai線xian高gao效xiao預yu測ce
，顯xian著zhu提ti升sheng了le生sheng產chan的de穩wen定ding性xing和he效xiao率lv。在zai電dian解jie鋁lv冶ye煉lian端duan，華hua為wei與yu文wen山shan鋁lv業ye聯lian合he研yan發fa的de鋁lv電dian解jie工gong藝yi優you化hua大da模mo型xing，能neng精jing準zhun預yu測ce氧yang化hua鋁lv下xia料liao間jian隔ge、氟化鋁添加量、出鋁量等關鍵參數，使生產過程的噸鋁單耗降低
，有效降低了能耗和碳排放。

 

　　生態：眾籌智慧，從盆景走向風景

　　目前，華為盤古大模型已在有色金屬

、能源化工、煤炭、鋼鐵等多個行業中成功落地
，展現出強大的跨行業適配能力。在這些行業的轉型中，盤古大模型不僅提供技術支撐
，還以其工業化、規模化的優勢

，促使AI從“作坊式”發展邁向“工廠式”生產。

　　“華為倡導‘為場景找技術’的原則


，通過‘雲邊協同’的5G+雲+AI架構與分層漸進的大模型落地路徑，幫助企業規劃一條從單點突破到全域智能的務實升級路線。”金偉鋒向《中國冶金報》記者展示了華為助力企業應用大模型的做法。

　　華為通過構建統一的數字平台作為基礎，實現全域數據入湖與共享。在此基礎上，為企業提供靈活的大模型建設路徑：企業無需等待龐大的行業模型建成
，可以基於華為的L0基礎大模型（如盤古大模型）

，快速開發解決特定痛點的L2場景應用。隨著場景的不斷豐富和數據資產的持續積累，企業可以平滑地向訓練專屬的L1行業大模型演進。“這種技術架構與業務價值並重的模式
，能使企業的每一步投入清晰可見，有效支撐智能化轉型的持續深入。”金偉鋒說。

　　談到行業大模型落地的最大挑戰，吳海宇認為是如何將行業Know-How（專業知識）與AI深度融合。“通用大模型‘讀萬卷書’
，但行業大模型必須‘行萬裏路’。”吳海宇表示，華為采取同題共答
，眾籌智慧的模式，與頭部客戶聯合創新。無論是中鋁還是寶武的案例
，都是以用促建的體現——圍繞真實場景構建AI能力，讓AI下井、下廠，沾滿“機油味”。“隻有這樣
，AI才能真正從輔助係統，走向驅動核心生產的智能引擎。”吳海宇說，“當AI應用從單點突破走向全域複製，並實現投入和效益的閉環
，就意味著‘奇點來臨’。行業智能就不再是盆景

，而是連片風景。”

　　在“坤安”2.0人工智能大模型發布會上，包括中鋁集團、華為在內的10家企業成立了有色金屬行業高質量數據集聯盟，旨在打造行業高質量數據集建設生態
，促進協同創新，推動行業數據要素價值釋放。

　　“展望‘十五五’，華為將繼續通過‘根技術+生態協同’的雙輪驅動，與夥伴共同推動油氣礦山行業向本質安全、高效集約、綠色低碳的方向加速發展。”金偉鋒最後表示。