在化工园区的管道森林里，在建材工厂的回转窑旁，我们经常讨论一个词：现场感。
过去两年，人工智能在诸多场合被描述为一种“云端奇迹”。但在云天化的气化炉里、锦州石化的常减压装置中，逻辑非常直接：技术若不能“熔”入每一毫克的物料变化，便无法转化为生产力。
文 ／李俊朋 华为化工建材军团总裁
科学哲学家托马斯·库恩曾指出，科学的进步并非线性的积累，而是由颠覆性技术触发的范式革命。我们认为，AI与传统工业的结合，不应止步于云端的逻辑推演，而须转化为一种深入生产“釜底”的智慧——唯有如此，行业才能迎来奇点时刻。
从辅助生产到“釜底核心”的跨越
长期以来，AI在工业场景的应用多停留在视觉监测、自动化巡检等辅助环节。虽然提升了局部效率，但并未触及资源行业高价值、高难度的生产决策环节。
我们认为，AI必须从“辅助生产”的角色，跨越为“核心生产”的价值创造者。在化工建材领域，这意味着AI不再是外挂的“电子眼”，而是要成为植入分子工艺链的“智慧大脑”。
以云天化为例，煤气化装置作为生产“心脏”，其工况的细微波动直接影响能耗与安全。通过引入“机理＋AI”融合的RTO（实时在线优化）大模型，实现了对气化炉炉温、渣层厚度等关键参数的秒级预测与闭环调控，使装置比煤耗降低了1．33％，单炉年增效达1067万元，自动化率提升至95％以上。
这便是“釜底智慧”的价值所在：技术只有深扎核心工艺流程，才能释放生产力。
“以用促建”，数智底座按需迭代
与互联网行业“先建后用”的逻辑不同，资源行业的数字化路径更倾向于“以用促建”——即围绕解决生产经营痛点的场景，牵引基础设施迭代。
在海螺集团，水泥强度预测曾是困扰行业数十年的难题，滞后的化验结果往往导致生产调节陷入“马后炮”的窘境。基于华为Stack云底座建设的“海螺云工大模型”，通过对150多条产线数据的深度学习，实现了对熟料强度的“超前体检”，预测准确率在±1兆帕范围内超过85％。通过实时调控，单条产线标准煤耗降低1％，年减排二氧化碳约4500吨。
这种从具体业务痛点出发构建的数字底座，避免了盲目投资，实现了技术与业务的“双向奔赴”。
在炼化领域，锦州石化同样印证了这一逻辑。基于华为云“中心－边缘”两侧底座，通过AI实现常减压装置97％精度的分钟级质量软测量，替代人工化验，通过AI调优最大化产品收率、吨油增值3．26元，年化效益879万元。这些案例共同说明：当AI深度参与核心控制，它便能转变为企业提产增效的最关键要素。
跨越奇点，从单点突破迈向生态共振
当单点场景的创新转化为可规模化复制的商业闭环，新的生产力范式将不可逆转地重塑产业格局。
合成橡胶是关键战略物资，但研发长期受困于经验试错。华为正联合先行者，尝试以AI加速橡胶新品种研发，旨在破解结构性短缺痛点，推动研发范式变革，目前已取得显著成效。
同时，在兰州石化，针对合成橡胶质检环境恶劣等痛点，我们利用AI大模型实现全自动检测，使质检准确率从过去人工的70％升至95％，效率提升15％。目前，该方案正快速推广至各大石化基地。这种“单点突破、多点复制”的模式，正是跨越奇点的关键。
为了加速这一进程，华为致力于将AI时代的“黑土地”做厚做实。例如，我们基于面向流程工业的NIICA（网络智能工业控制架构），推出SPE（单对以太网）技术实现“光进铜退”。将现场仪表的通信带宽从38K提升至10Mbps，实现从山间泥路到高速公路的蜕变，打通了数据的“血脉”，让AI大模型能够获得高质量的实时“燃料”。
展望未来，资源行业的智能化不应是孤军奋战，而应是行业各方的合力共创。华为将持续聚焦ICT基础设施，联合伙伴打造行业中间件平台，弥合技术与应用之间的鸿沟。当AI“熔”入每一毫克的物料变化，当算法赋予传统装置以智慧，化工建材行业将跨越奇点，迈向更安全、绿色、可持续的高质量发展未来。（华为智能矿业与油气）
