看華為“行業+AI”如何落地能源與鋼鐵

在人工智能加速融入實體經濟的背景下，能源等基礎產業正加快邁入以數據驅動、系統重構為特征的數智化轉型新階段。

日前，華為中國政企業務副總裁郭振興在“華為中國合作伙伴大會2026”上發布了2026年八大“行業+AI”旗艦解決方案。其中，面向油氣礦山的智慧作業區方案、面向鋼鐵行業的智能冶煉方案，成為觀察能源行業智能化演進的重要切口。

走進上萬平米的大會展廳，從油氣礦山到鋼鐵冶煉，從井下作業到高爐控制，各個細分行業板塊分區展開，數字場景被一一還原，一系列已落地的應用實踐案例集中呈現。人工智能正由“輔助工具”加快轉向“生產系統”，能源行業圍繞安全、效率與成本三大核心要素，逐步探索一條由數據打通、平臺支撐到智能體驅動的現實路徑。

現場作業：智能化轉型提速

“2025年是‘行業+AI’深度融合元年，2026年則是深耕之年。”郭振興的判斷，在油氣礦山板塊展區得到具體展示。

在礦山人工智能大模型展臺，大屏上，一條模擬的巡檢路線正以動態畫面實時展開。觀展者可以以“第一視角”進入井下作業環境，系統自動規劃最優巡檢路徑，并同步顯示設備運行狀態。這種由模型驅動的巡檢方式，正在替代傳統依賴人工經驗的作業模式。

“在礦山領域，AI已在安全保障方面展現出明顯成效。”現場工作人員向《中國能源報》記者介紹，“華為聯合行業伙伴，在采煤、掘進、主運、安監等專業領域孵化100多種AI算法。井下的煤流運輸系統每天要把上萬噸煤炭，從采煤工作面通過皮帶運送至大煤倉，以前皮帶異物、堆煤檢測需要人工巡檢排查，耗時耗力，還可能存在漏查、誤報情況，埋下安全隱患。現在通過機器視覺和人工智能大模型，實現了對煤流運輸系統的可視化，實時精準監控,準確率達95%以上，確保了煤流輸出系統安全穩定運行。

“掘進作業是礦井安全生產的關鍵，經常需要多個工序協同配合，過去對井下危險區域采取‘人盯人’的方式進行安全監控。現在通過AI監測技術，還可以實現對掘進作業全流程智能監控，較好的消除了監管盲區。”上述工作人員說，“比如在頂板支護作業時，系統可以準確識別作業人員操作是否規范，一旦出現安全隱患，會立即廣播告警并聯動停機，更好的保障人員安全。”

當前，全球已有約3000萬AI智能體在協同工作，它們以“數字員工”的形態嵌入業務流程，推動生產力結構發生變化。在能源行業，這種“數字員工”也在成為關鍵變量。

在油氣展區的演示屏前，工作人員通過系統還原了油井啟停判斷的全過程：過去依賴人工查看監控畫面，如今通過機器視覺大模型自動識別狀態；過去依賴經驗分析異常原因，如今系統可自動調用多源數據進行判斷；過去需要現場處置，如今可結合遠程控制實現快速響應。

可以預見，隨著數據不斷積累、算力能力持續提升，AI將在油氣勘探、生產、運輸等全鏈條中發揮越來越大的價值，成為提質增效的重要支撐。

數智化核心：數據貫通勢在必行

隨著AI逐步進入生產系統，其價值加速顯現，而支撐這一變化的關鍵前提，是數據體系的重構。

油田智慧作業區中的一段作業演示，揭示了油氣行業長期存在的結構性問題。現場工作人員告訴《中國能源報》記者，當前不少油田仍面臨三大現實挑戰：一是作業效率偏低，巡檢高度依賴人工；二是系統割裂，形成“煙囪式”架構；三是流程冗長，決策鏈條復雜，高度依賴經驗判斷。

“系統之間數據無法打通，跨應用調用非常困難。而人工智能的應用恰恰依賴于數據。”上述工作人員直言，“在實際工作上我們發現，數據基礎若無法貫通，數據便難以高效利用，行業智能化也就無從談起。”

針對以上挑戰，華為推出了智慧作業區解決方案。該方案基于華為統一的應用市場平臺，并集成核心產品GTS元圖工坊，它融合了AI引擎、數據引擎和流程引擎，將分散在各系統中的數據統一匯聚、打通，構建起數據共享的基礎。

工作人員解釋：“在這一平臺之上，我們聯合昆侖數智等合作伙伴，開發了一系列面向油田的智能化應用。我們引入了時下前沿的‘智能體’理念——可以將其理解為‘數字員工’，它具備感知、分析、決策、處置的完整能力。通過智能體的方式，每一個業務流都可以實現從人工到智能化的轉變。”

在油田場景中，感知環節，通過機器視覺智能識別油井啟停狀態，替代人工現場巡檢；在分析與決策環節，系統自動匯聚多平臺數據，實現異常原因快速精準定位；在執行處置環節，依托遠程控制實現設備啟停，大幅度減少現場人工干預。

“通過這一流程再造，我們顯著減少了人員投入，縮短了異常處理時長。”他說，這類優化可以在多個業務流程中疊加，從而推動油氣田整體生產模式的升級。

在傳統模式下，數據分散、流程割裂、決策依賴經驗，導致效率與安全難以同步提升。而在新體系中，數據被統一匯聚，模型持續學習，流程實現閉環，生產系統逐步具備“自我優化”運行能力。

值得注意的是，這一過程并非一蹴而就。據介紹，系統在運行中會對每一次判斷進行再評估，將準確結果納入樣本庫，持續訓練模型，實現能力迭代。

從更廣泛的行業實踐看，數據融合正在成為共識。云鼎科技股份有限公司工業互聯網事業部總經理王磊指出，通過將人工智能大模型與井下設備聯動，煤礦可以實現從風險捕捉到處置的全流程閉環。例如，系統可自動捕捉安全隱患，并與人員定位系統匹配，精準定位違章人員，同時自動匹配處置方式，提升安全管理水平。

產業升級：中國智能化方案加速成型

在鋼鐵智能冶煉展區，高爐運行的關鍵參數正在大屏上實時跳動。不同于以往依賴老師傅經驗進行調控的方式，如今系統可以基于模型對爐溫進行精準預測，并自動給出優化建議。

上海寶信軟件股份有限公司黨委書記、董事長田國兵作為華為合作伙伴代表發言，他指出，寶信軟件與華為合作歷史悠久，從自動化、信息化到智能化；從數據中心到智算中心；從鋼鐵到有色、礦山、化工等多個行業；從產品合作到生態合作，雙方攜手共研、共推、共贏，以AI重新定義鋼鐵，為客戶提供一體化、智能化的“中國方案”。

以熱軋環節為例，通過帶寬展寬預測技術，生產系統能夠提前對產品規格進行判斷，從而提升柔性制造能力；在質量控制環節，鋼鐵表面缺陷檢測系統的應用，使問題能夠在生產過程中被及時識別與處理。

這種轉變，在成本端也得到直接體現。郭振興舉例指出，在鋼鐵領域，通過AI實現高爐爐溫精準預測，可幫助企業每噸鐵水降低成本5至10元。

從單一工序延伸至全流程，行業路徑愈發清晰。未來鋼鐵行業推動AI深化應用，將主要沿四個方向展開：一是“AI+研發”，重構研發流程；二是“AI+制造”，提升現場控制能力；三是“AI+服務”，優化管理流程；四是“AI+治理”，推動企業治理方式變革。

與此對應的，是一套更為完整的方法論。比如，上海寶信軟件股份有限公司提出了“五位一體”新范式，即場景、模型、數據、算力、平臺。這一框架旨在解決流程工業體量大、周期長、系統復雜的問題，為行業提供長期、可持續的解決方案。

這一框架并未局限于鋼鐵場景。如今，我國在能源與重工業智能化領域，已經形成從技術、產品到解決方案的完整能力體系，這種體系還具備跨區域復制能力，能夠適應不同資源稟賦與產業條件。

從油氣田的遠程智能作業，到礦山的無人運輸系統，再到鋼鐵冶煉的模型控制，華為以數據為基礎，以模型為核心，以平臺為支撐，推動油氣礦山板塊生產體系向智能化演進。這一發展路徑，正由企業實踐加快上升為行業共識，并逐步凝練為具有推廣價值的“中國方案”。

文 | 本報記者 董梓童