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案例频道★西门子（中国）有限公司
铜，被称为“宏观经济之王”，工业的筋骨。新能源和AI的崛起，更是让铜的需求进入“狂飙”模式。一台纯电动车用铜量80公斤，是燃油车的3倍多；新一代超级芯片服务器，单机搭载5000根铜缆，消耗1.36吨铜。
中国南部的一家头部有色金属生产企业，在抢抓发展机遇的同时，也面临着原料矿石含铜量不稳定，一线“老师傅”储备不足，高温工况复杂多变等挑战。这些问题集中反映在熔炼产出冰铜品位这一关键工艺参数上。
冰铜，是纯铜诞生前的中间产物，冰铜品位过高或过低都会带来诸多问题，进而影响生产效率和经济效益。行业普遍现状是，冰铜品位调控过程较为粗放，且高度依赖有经验的工艺工程师“把关”，这也成为铜业公司“成长的烦恼”。
让AI接过“老师傅的衣钵”业内首个“垂类模型+边缘智能”驱动智能体诞生
铜业公司和中国十五冶、西门子之间的一次技术交流，激发了用AI提升冰铜品位控制力的想法。2024年起，中国十五冶联合西门子从“数据、知识、决策”三个维度着手，开发出业内首个融合“垂类模型+边缘智能”的AI智能体，并于2025年年初启动试运营。有别于传统的AI助手，智能体无需人工干预，就能实时解读参数变化，给出最优调控建议，快速做出“正确”判断。
首先，数据是AI的基因，由于铜业公司缺乏历史数据的积累，因此项目组开发了有色金属冶炼行业为数不多的，端到端的多模态数据整合方案，贯穿涵盖采集、处理、建模、RAG（检索增强生成）集成在内的全流程，清洗和整理的数据量超过50GB。
其次，在冶炼场景真正激发AI的应用价值，专业知识必不可少。该如何根据原料来源调整工艺参数？参数调整后会带来什么影响？在没有直接可用的冶金计算机理模型前提下，项目组利用RAG技术对铜业公司验证的工艺规范和行业文献等进行识别抽取，同时还支持“老师傅”——工艺专家们对抽取出的工艺规范进行二次检验，把“口口传承”的碎片信息变成结构化的知识，最终形成可检索、不断迭代优化的专家数据库。同时，为将“经验黑箱”转换成简单易懂的“透明指南”，专家数据库还与DeepSeek无缝集成，利用其自然语言处理及内容生成能力，增加AI的可解释性，降低操作出错率。
最重要的是，决策。工业领域对AI的容错率要求极为严苛，尤其在熔炉温度高达1200多度的冶炼环境，更要确保每一步操作的精确性、安全性。项目组开发出集AI控制器、垂类模型和专家数据库于一体的智能体，首次实现了冶炼现场工艺参数动态寻优的深度原因推理。
智能体依托边缘部署，不需要反复通过聊天指令推进任务，便可独立完成从趋势预测、参数寻优到深度推理的全过程，并依托显示屏为现场带来即时的参数推荐和趋势预测。冰铜熔炼工序中，数据、知识与决策之间的递进链条不断驱使智能体从“指令式执行”向“目标导向协作”演进，未来更有望直接下发控制指令，接管全流程。自“上岗”以来，智能体推荐参数的采纳率已达到94%以上，得到客户工艺专家们高度认可。
价值：从一到千千万万
截至5月底，铜业公司在有效减少操作人员工作量、促进环保达标，降低物料消耗的同时，将冰铜品位稳定性提高了15%。
西门子和中国十五冶共同打造的该套AI解决方案，不仅创新性地开启了铜冶炼行业的人机协作新模式，也将凭借高度的可扩展性、可复用性和安全可靠性，助力铜冶炼行业智能化绿色化发展，让千年冶炼焕发新生。
摘自《自动化博览》2025年12月刊
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