山东
在山钢集团钢铁基地，通红的钢坯刚从加热炉中送出，数百吨重的轧机随之启动，发出沉稳的轰鸣。
五公里外，智能化控制中心里，电脑屏幕实时显示着高炉里的温度、火焰强度、氧枪振动幅度和烟气成分分析等100多个数据。依托尚智人工智能平台，系统全天候监测设备运行指标。
如今，钢铁行业正处于减量调整期，企业关注的重点从扩大产能转向提升效益。山鼎云科信息技术股份有限公司副总经理孙玮介绍，尚智人工智能平台全部应用场景年降本增效超亿元。
降本增效，细算三笔账
上亿元，是怎么省出来的？
第一笔，省在炼钢炉里。过去，转炉冶炼末期的熔池状态不可见，炉长全凭经验“看火色”判断，经验有高下，操作有波动，差一分火候，成本就上去了。
尚智冶金大模型的动态冶炼智能体把烟气、视频、音频和工艺数据整合起来，由系统自动生成并执行最优操作指令：转炉终点温度命中率稳定在95%以上，终点碳含量命中率达90%以上，单炉冶炼周期缩短2至3分钟，石灰、合金等辅料消耗下降2%至5%，吨钢综合生产成本降低3至6元。
第二笔，省在原料堆里。钢铁成本的大头在原料，配煤配矿过去靠工艺人员凭经验估算，一张测算表要算半天甚至一天。配煤配矿智能体融合多目标优化算法，把一次测算压缩到3分钟，配比方案通过率从60%提升到95%，吨钢原料成本再降0.5至2元。
第三笔，省在效率和人身上。日照基地4300产线，900多摄氏度的钢坯从轧机间穿过，AI视觉系统自动完成转钢，每转一次平均节省两秒，操作人员劳动强度降低80%以上。
经验入模，让AI懂冶金
尚智凭什么能把这笔账省出来？
降本增效难的背后是钢铁行业数字化转型的老问题：高质量标准化数据资产缺失，隐性工艺经验沉淀不足。老师傅对火色的判断、对设备异响的敏感、对异常质量案例的记忆，过去往往存在个人脑海里，人员更替之后，经验传承容易出现断点。
山鼎云科脱胎于山钢集团自动化信息化队伍，有四十余年的冶金行业积淀。依托这份积累，公司把一线工艺经验逐句梳理，整理为知识库，再转化为可计算、可迭代的数字化工艺资产。
尚智人工智能平台采用“通用大模型+行业小模型”双引擎架构，既支持DeepSeek、阿里百炼等多类大模型接入统一管理，又向下沉淀经营、生产、行业知识、多模态四类数据集，配套低代码智能体开发平台。针对钢铁企业最敏感的数据安全，尚智人工智能平台2.0以智链系统统一工业协议，打通内外网数据交互，生产数据不出厂区，为工业大模型进入生产核心环节提供了安全基础。
通用模型提供基础能力，行业模型理解冶金工艺，知识库承载企业经验，智能体连接具体场景。模型、数据和应用在生产线上持续循环，形成从识别问题到给出方案、再到验证效果的闭环。模型、数据、场景三位一体，堵点也就变成了动能。
场景扩容，放大智能效益
目前尚智人工智能平台已孵化128项典型场景应用，覆盖生产、能源、物流、供应链、客户全流程，其中105个场景已在山钢集团上线运行。
2026年，山钢集团启动人工智能“百日行动”，提出“十百千”场景倍增计划，年内完成100个“AI+”场景投用，“十五五”末达到1000个，同时推进算力基座全栈信创化改造。
2026年9月，尚智人工智能平台在全球工业互联网大会上通过中国工业互联网研究院相关评测，在大模型工业应用指数、冶金安全知识问答、冶金生产知识问答三大核心领域获评优秀。此前，尚智冶金大模型已入选《中国五十家工业大模型梳理研究与趋势研判（2025）》，并成为山东省工业大模型典型案例之一。
当“看火色”变成“算火候”，当经验变成可迭代的算法，山东钢铁正在高质量发展的道路上，走出一条更智能、更高效、更可持续的新路径。
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