破解AI规模化落地难题，专访日照高新区广丰人工智能公司谢宗震

齐鲁晚报·齐鲁壹点 隋忠伟 邹杰 实习生 毕樱歌

在许多大型工业生产现场，来自混凝土、水泥、钢铁等一条条生产数据，正通过工业AI系统持续流转，为生产决策提供精准支撑。这背后，是广丰人工智能科技（山东）有限公司深耕工业AI领域的不懈探索。近日，记者专访了该公司总经理谢宗震博士，探寻工业AI从技术落地到产业赋能的发展路径。

作为博士，谢宗震长期扎根工业AI一线，助力多家世界500强及行业龙头企业实现智能转型。他指出，当前工业AI多数仍停留在“项目验证”阶段，规模化复制面临三大痛点：误将算法能力等同于产业能力、工艺与数据语言脱节、决策逻辑缺乏信任基础。“工业现场不缺先进模型，缺的是能长期稳定运行、可被理解信任的解决方案。”

广丰人工智能给出的答案，是构建“稳定、可维护、可解释”的核心技术体系，这一体系并非追求复杂模型与高算力架构，而是深度贴合重工业生产场景的务实创新。公司以工艺建模、设备异常预警、生产能耗控制为三大技术支柱，历经多年一线项目打磨，形成了覆盖多行业的全流程技术解决方案。其中，自主研发的“人工智能设备故障预警系统”与“人工智能生产能耗控制系统”已成功斩获国家软件著作权，相关技术成果获得官方知识产权硬核保护，为技术落地与商业化推广筑牢法律根基。同时，公司持续加大研发投入，已累计申请多项发明专利与实用新型专利，围绕工艺优化、配料控制、设备诊断等关键领域完善知识产权布局，逐步构建起难以复制的技术壁垒。

在技术落地层面，广丰人工智能坚持“本地化部署+模块化设计”的核心思路，拒绝脱离工业现场的“实验室技术”。其技术体系最鲜明的优势，在于实现了工艺语言与数据语言的深度融合——通过联合行业专家拆解生产流程，将老师傅的实操经验转化为可量化、可验证的参数区间，再结合实时生产数据进行动态建模，让AI决策既符合数据逻辑，又契合工艺实际。以山东某混凝土商混平台智能配比项目为例，技术团队通过本地化部署的AI系统，对水泥、外加剂等原材料的配比区间进行精细化约束，在确保产品强度、坍落度等核心质量指标100%达标的前提下，实现了原材料成本的持续优化，这种“不追求极限精度、但求实用高效”的技术路线，深受工业现场认可。在钢铁行业加热炉智能温控项目中，该技术体系同样大放异彩，通过对炉温、燃料消耗、产线节奏等关键参数的智能建模与动态约束，有效降低了人工操作波动带来的能耗浪费，实现了能效的稳定提升，充分印证了技术的通用性与实用性。此外，公司技术体系还具备“不停机上线、低成本改造”的显著优势，可快速嵌入企业现有生产流程，大幅降低企业智能化转型的门槛与风险，为技术的规模化复制奠定了坚实基础。

谢宗震表示，工业AI发展正经历从示范应用到规模复制，再到形成产业范式的阶段性演进，真正成熟的工业AI应具备跨场景迁移能力，在不同重工业领域实现“稳定、经济”的共同目标。

谈及行业趋势，谢宗震提出工业AI发展“三阶段论”：已走过示范验证期，正处于规模复制阶段，未来将迈向产业范式形成期。“真正成熟的工业AI，应具备跨场景迁移能力，用统一决策语言推动行业协同。”在ESG理念深化背景下，广丰智能正与相关单位合作，探索从能耗监测到智能节能的系统路径，以技术创新支撑重工业绿色转型。

从单点突破到模式复用，从技术研发到产业赋能，广丰智能的实践印证了谢宗震的判断：“当AI成为工业体系的默认部分，而非独立项目，中国制造才能实现真正的质量变革与效率提升。”扎根日照、服务产业，这家科技企业正以扎实实践，为工业AI高质量发展写下生动注脚。

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