2025年末，有色金属行业迎来AI深度融合的里程碑事件——中铝集团发布“坤安2.0人工智能大模型”。作为国内首个覆盖有色金属全产业链的工业级AI大模型，坤安2.0不仅实现从1.0版本的技术迭代，更完成“认知深化、能力跃升、生态拓展”的三重突破，通过自主可控算力基座、全链路数据治理、场景化模型落地等十大核心亮点，为传统制造业数字化转型提供“可复制、可落地”的体系化方案。从矿山开采的智能调度到冶炼环节的参数优化，从供应链协同的数据打通到全集团的数智底座构建，坤安2.0正以“产研一体”的逻辑，重新定义AI在重工业领域的应用价值。
核心突破：从“技术试点”到“全链落地”的十大亮点
坤安2.0的升级并非简单的功能叠加，而是围绕“安全、效率、生态”三大核心目标，构建起覆盖“算力-数据-模型-场景”的完整AI应用体系，其十大亮点精准命中制造业数字化转型的核心痛点。
1.自主可控混合算力基座：60P算力筑牢安全底线
算力是工业AI的“基础设施”，也是传统制造企业的核心短板。坤安2.0采用“租赁+自建”混合模式，将算力从1.0时期的10P扩展至60P，可满足矿山勘探、冶炼参数优化、供应链预测等大规模AI任务需求。更关键的是，其构建了“网络安全+数据安全+模型安全”三重保障体系：通过异地灾备中心实现数据冗余备份，采用国产化加密算法保护模型参数，确保在有色金属这种关键行业中，AI系统不依赖外部算力资源，彻底规避“卡脖子”风险。中铝集团首席信息官谢海强调：“自主可控的算力底座，是我们敢在9大核心领域全面推广AI的底气。”
2.AI中台：让车间工人也能“用AI”
工业AI落地的最大障碍，往往是技术门槛过高——车间技术员不懂模型训练，IT团队不熟悉生产流程。坤安2.0打造的AI中台，将“算力调度、模型训练、推理部署”三大功能集成于一体，通过可视化界面实现“拖拽式操作”：例如，冶炼车间只需上传历史生产数据，中台就能自动匹配算法模型，生成优化后的温度、压力参数，部署成本降低40%，技术门槛下降70%。某电解铝厂试点显示，过去需要IT团队3周完成的模型部署，现在车间技术员通过中台2小时即可完成，大幅提升AI应用效率。
3.高质量数据集：从“数据堆”到“资产库”的跨越
工业AI的精度，取决于数据质量。坤安2.0创新提出“以价值定场景、以场景定模型、以模型定数据”的方法论，围绕矿山、冶炼、加工等领域构建8个行业高质量数据集，其中“有色金属供应链协同数据集”成功入选国家数据局“高质量数据集先行先试项目”。以供应链为例，该数据集整合了中铝全球200余家供应商的交付数据、300余个仓库的库存数据，通过AI分析可将原材料缺货风险降低35%，采购成本下降8%。这种“业务驱动数据采集”的模式，彻底改变了传统制造业“数据多但无用”的困境。
4.三大保障体系：让AI不止“用起来”，更“用得久”
许多制造企业的AI项目陷入“试点成功、推广失败”的怪圈，核心是缺乏长效机制。坤安2.0从技术、机制、组织三个维度构建保障体系：安全防护体系实现数据全生命周期加密，避免生产数据泄露；运营推广体系建立“总部-区域-工厂”三级推广团队，负责AI模型的迭代优化；人才赋能体系开设“AI工匠班”，培养既懂生产又懂AI的复合型人才，目前已培训1200余名车间技术员。这套体系确保坤安2.0的AI模型在推广中“不掉线、不脱节”，某铜矿的智能选矿模型上线1年多，仍能根据矿石成分变化持续优化，选矿效率稳定提升12%。
5.四层模型架构：破解“大模型不适用工业场景”难题
通用大模型在工业场景中常因“不懂专业术语、不匹配生产流程”失效。坤安2.0创新构建“基础模型-行业模型-领域模型-场景模型”四层架构：底层集成DeepSeek、Qwen等国内可信通用大模型；中间层叠加有色金属行业知识（如电解铝工艺、铜冶炼标准）；再上层针对矿山、冶炼等领域优化；最顶层则是具体场景的轻量化模型（如某车间的设备故障预警模型）。这种“层层适配”的架构，让AI既能理解“氧化铝溶出率”等专业概念，又能精准解决单个车间的具体问题，模型适用率从1.0时期的50%提升至90%。
6.52个场景模型：覆盖全产业链的“AI工具箱”
坤安2.0不再追求“大而全”的通用模型，而是聚焦有色金属核心领域，打造52个场景化模型，覆盖矿山开采、冶炼加工、供应链、设备运维等9大领域。例如，矿山的“智能爆破模型”通过分析岩石硬度、钻孔深度数据，可将爆破效率提升20%，炸药用量减少15%；冶炼环节的“电解槽能耗优化模型”能实时调整电压、电流参数，每吨铝的电耗下降300千瓦时。这些模型可在不同工厂快速复用，避免重复开发，某铝加工厂引入另一工厂的“冷轧板表面缺陷检测模型”，仅需微调就实现缺陷识别准确率98%，开发周期从3个月缩短至1周。
7. 全面数据治理：打通263个系统的“数据壁垒”
制造业的“数据孤岛”是AI落地的最大阻碍。坤安2.0启动全集团数据治理，完成263个业务系统的数据盘点，建成统一数据中台，推动财务、供应链、招标等14个核心系统的数据“入湖”。例如，过去财务系统的采购付款数据与供应链的交付数据分属不同系统，AI无法分析“付款延迟对交付的影响”；现在通过数据中台整合，可自动识别“付款慢导致供应商交付延迟”的风险，提前预警率达80%。目前已基于治理后的数据构建10个应用场景，数据利用率从30%提升至75%。
8. 数据治理方法论：让“苦活累活”有章可循
数据治理是制造业的“硬骨头”，坤安2.0总结出“以用促治、业务主导、体系推动”的方法论：以用促治先明确AI场景（如库存优化），再反向采集所需数据，避免盲目建库；业务主导让生产部门牵头数据治理，确保数据符合实际需求；体系推动通过“小步快跑”的试点（先治理供应链数据）和“标杆先行”（选择3家工厂做示范），逐步推广至全集团。这套方法论让中铝在1年内完成过去3年的治理工作量，数据标准统一率从40%提升至90%。
9. 数智物联底座：链接产业链的“数字神经”
有色金属行业产业链长、协同难，坤安2.0通过升级“数易GIII”“绿星链通”平台，整合积微物联等生态伙伴资源，构建覆盖“采矿-冶炼-加工-销售”全链条的数智物联底座。例如，通过“绿星链通”平台，中铝可实时查看下游汽车厂商的铝材需求，提前调整生产计划，订单响应速度提升50%；借助积微物联的数字物流系统，原材料运输成本下降12%，交付周期缩短20%。这种“产业链级”的协同能力，让AI从“企业内部提效”延伸至“生态价值创造”。
10. “1226N”新征程：绘就“十五五”AI蓝图
为确保AI战略持续落地，中铝提出“1226N”行动计划：1个战略定位（成为有色金属行业数智转型标杆）；2个目标（2027年AI覆盖80%核心场景、数据资产化率达60%）；双轮驱动（AI技术创新+数据治理）；6大工程（算力扩容、模型研发、人才培养等）；赋能N个细分产业（如铝加工、铜冶炼）。这套计划为传统制造业提供了清晰的AI转型路径，也彰显中铝推动全行业数智升级的决心。
行业价值：重构制造业AI应用的“中铝范式”
坤安2.0的发布，不仅是中铝集团的自我突破，更为传统制造业提供了可复制的AI落地模板，其核心价值体现在三个维度：
1. 破解工业AI“落地难”：从“技术导向”到“业务导向”
过去制造业AI项目常由IT部门主导，脱离生产实际导致失败。坤安2.0始终坚持“业务驱动”：所有AI模型的开发都由生产部门提出需求，数据采集围绕业务场景展开，人才培养聚焦车间技术员。这种“从生产中来、到生产中去”的模式，让AI真正解决制造业的“真问题”，而非追求技术噱头。例如，某冶炼厂的“阳极效应预警模型”，正是基于车间工人“希望提前发现电解槽异常”的需求开发，上线后将阳极效应发生率降低40%，每年减少损失超千万元。
2. 推动数据从“资源”到“资产”：为制造业创造新价值
制造业拥有海量数据，但多数企业仅将其作为“生产记录”。坤安2.0通过数据治理和AI分析，让数据成为可创造价值的资产：供应链数据通过AI优化可降低采购成本；设备数据通过AI分析可预测故障；生产数据通过AI挖掘可提升效率。据测算，坤安2.0通过数据资产化，已为中铝创造直接经济效益超15亿元，这种“数据变现”的模式，为制造业开辟了新的增长空间。
3. 构建开放生态：让中小制造企业也能“用得起AI”
中铝并未将坤安2.0视为“独家资产”，而是通过开放生态赋能行业。例如，其高质量数据集方法论已向国内10余家有色金属企业分享；AI中台的轻量化版本可授权中小厂商使用；“1226N”计划中明确提出“与上下游企业共建AI生态”。这种开放姿态，打破了“大企业垄断AI资源”的局面，某地方铜加工厂通过引入坤安2.0的“智能酸洗模型”，仅投入50万元就实现酸洗效率提升25%，为中小制造企业的AI转型提供了低成本方案。
未来展望：AI重塑有色金属行业竞争格局
随着坤安2.0的全面推广，中铝集团正推动有色金属行业从“规模竞争”向“数智竞争”转型。未来，AI将不仅是提升效率的工具，更将成为企业的核心竞争力：矿山的智能勘探可提前发现高品位矿脉，冶炼的参数优化可降低能耗排放，供应链的AI协同可快速响应市场需求。中铝集团党组书记、董事长段向东表示：“坤安2.0不是终点，而是中铝数智转型的新起点。我们希望通过AI技术，推动有色金属行业迈向高质量发展的新阶段。”
对于整个制造业而言，坤安2.0的实践证明：重工业并非AI应用的“洼地”，只要坚持“业务驱动、安全可控、长效保障”，AI就能在传统制造业中创造巨大价值。这种“产研一体、场景落地、生态开放”的模式，或将成为未来制造业AI转型的主流范式，推动更多传统企业实现“数智重生”。
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