金川故事用算法“潜”入工业数据之海

用算法 “潜”入工业数据之海 金川集团信息与自动化工程公司数智开发记

怎样通过机械装置切开铁桶桶盖，精准倒出桶内化学药剂？

在外行看来，有人工智能加持，这不难实现。但这看似简单的动作，背后却牵扯极繁杂的算法程序。如何精准定位桶盖？如何将铁桶压缩？全流程自动操作怎样实现？此类问题，不一而足。

这是金川集团信息与自动化工程公司数智开发中心团队曾面临的一个项目问题。尽管业内尚无成熟参考方案，但对这支团队来说，这不算难解。

因为这只是他们面对的诸多难题中，十分寻常的一个。

在人工智能浪潮席卷各行各业的今天，AI似乎无所不能。但AI落地特定工业场景，要依托海量深入、专属的行业数据，这恰恰是市面上通用智能化产品所缺乏的。

数智开发中心团队的任务，便是在新时代科技浪潮的“浅水”中引入技术，再将其带入拥有集团特定数据的“深海”之中。

初潜——在生产现场“重塑”算法

魏宁是数智开发中心负责人。2023年入职信息与自动化工程公司后，迅速洞悉了高校课题研究与企业研发的区别。

前者，更关注纯理论研究，而后者，却要直面真实工业现场的各种不确定性。

魏宁团队最早领教这一点，是在一个有关安全帽识别的“视觉AI”项目上。理论上，摄像头只需收集照片、训练算法、输出结果，便可识别安全帽佩戴情况。但到现场才发现，部分区域光线昏暗、水汽弥漫，导致相机难以正常采集画面。冬季，还有员工会佩戴与普通安全帽外观相近的黑色棉制安全帽，这让算法一度识别失效。

“厂家来推介他们的视觉AI产品时，都号称全场景适配。”魏宁说，“但实际测试后，会发现他们的产品在集团场景内是不适用的。”

这就是工业智能化落地最大的痛点。市面上拥有视觉AI技术的厂家不少，但多数厂商均采用公开的通用素材训练算法，和集团实际需求相去甚远。那些将“项目成交数、产品利润”作为重要追求的厂家，很难为集团特定现场投入精力做长期优化。

于是，魏宁团队只有一条路可走——自己采集数据，自己训练算法，实现场景化技术“自给自足”。

经过补充训练数据、多轮算法迭代，团队成功将经过训练的视觉AI算法植入识别系统，让摄像头真正“看懂”现场。

以安全帽识别为起点，团队将这套视觉AI能力逐步延伸应用在安全监测、质量监测、过程监测等方面，成为安全生产的重要技术支撑。凭借项目积累的经验，魏宁团队将目光投向更复杂的工业场景。他们一路摸排，越是工况苛刻、需求特殊的角落，越能激发团队“量身定制”的劲头。

在一个接一个的现场攻关中，团队逐渐意识到，他们的工作没有那么多大而化之的参考模板，只有一个又一个特殊的、难以预料的新问题。

金川镍钴热电公司热电一分厂配电室巡检机器人项目，需突破复杂电磁环境干扰，保障设备正常运行；金川铜贵铜选矿分厂缓冷厂轮式机器人项目，要保证机器人在室外不平整地面上“走”得稳，同样挑战重重……

每个场景的特殊性，都要求团队对算法“重塑”。

在这种长久的“重塑”中，魏宁和团队成员不仅完成了对自身的打磨，也让团队在工业技术的“浅水”中积累了更多向前的底气。

再潜——将“点”连成“面”，突破认知边界

数智开发中心的会议室，通常是不平静的。

每天下午五点半，团队成员都会聚集起来，讨论当天工作中用了哪些AI大模型、效率提升情况是否理想等问题。

这样的会议源于2025年。彼时，各类AI大模型发展如火如荼，团队当即决定将其引入日常研发流程，绝不落后于时代大势。

“用新模型打破原有的工作习惯，刚开始还不太适应。”魏宁回忆，“但当大家发现效率确实有所提升，研发难度也在下降，就会越来越愿意尝试。”

前沿技术的发展重构了研发人员的工作模式，也对研发人员提出了新的要求——打破专业壁垒。在以往的研发中，团队成员各有分工，做视觉的不懂机械臂操作逻辑，专攻数据的不熟悉图像和声音处理。各模块在设计上缺乏协同考量，难以发挥AI的协同效能。

“如果认知只停留在自己的单一专业领域内，发展空间是有限的。”魏宁说，“所以我们必须要打破专业限制，让每个人的专业‘单点能力’互相融合，构成一种全域的‘综合能力’，突破认知边界，避免因个人认知缺陷导致项目跑偏或停滞。”

这一观念，在“顶吹炉11号皮带改造”项目的研发历程中，表现得尤为典型。对皮带传动类设备而言，“预警皮带跑偏”是一个关键管控环节。但市面上的智能管控产品要么过于灵敏，频繁误报；要么等皮带完全跑偏才报警，失去预警意义。

团队负责机械的成员提出，皮带跑偏是渐进过程，必须结合皮带张力等机械参数设定合理的预警阈值；负责电气的成员又认为，电机运行状态的变化会影响皮带转速，唯有结合电气信号，才能区分是正常调速还是异常跑偏……

“那段时间，我们分歧很多，但我觉得这是个积极信号。”魏宁说，“只有在碰撞交锋中，才能更加了解对方领域，我们才能成为一个融会贯通、能力互补的团队。”

最终，经过多轮方案迭代，团队用算法检测皮带和托辊之间的距离变化，分级设置报警区段，成功让系统在皮带跑偏前就可拉响警报。

近三年来，这支团队已承接落地集团30多个智能装备相关项目，涵盖质量优化、安全保障、远程控制等多个领域。每个项目背后，都是团队无数次打破专业壁垒的碰撞，也是他们突破认知边界后的技术革新。

深潜——边学习，边务实

魏宁的网络浏览器收藏夹里有不少技术课程。他说，团队成员业余时间除了休息，就是在不停地通过网络课程学习新技术。

“现在技术迭代速度非常快，短短几个月，各类AI大模型就已经经历了多轮爆发式迭代。可能不需要太久，我们的研发内容就会有翻天覆地的变化。”魏宁说，“我们必须确保自己站在技术前沿，而不是被动追赶。”

然而很多时候，生产智能化的难点往往不在于研发人员的技术学习进度，而在于高质量工业数据的稀缺。部分传统工艺知识数十年未曾迭代，导致AI模型缺少充足、有效的训练样本，难以“理解”现场环境。

在部分封闭性、保密性极强的工业环节，数据采集本身就面临安全、合规与操作可行性的多重限制。因此，这也需要有一批人在数据采集领域持续深耕，逐渐积累起支撑模型训练的有效数据，让研发人员学习的同时，也让AI同步“学习”，这样才算是真正的良性循环。

凭借长期研究与论证实践，团队研发的“边缘侧视觉大模型盒子”即将投用。这是一款小型智能硬件，可将原本在云端运行的视觉大模型“装”进盒子，直接对接现场监控设备，在本地完成各类视觉识别任务，响应更快、数据更安全。更重要的是，它支持用自然语言定义识别需求，将彻底颠覆以往用“小模型”包装的“伪大模型”产品，实现真正的AI大模型赋能。

有人问魏宁，既已具备深厚技术积累，何不追逐一些更潮流、更能引发市场关注的概念产品？他说:“我们的目的只有一个，就是为集团做真正用得上、能落地的产品。好比其他厂家做的是‘米饭’，但我们集团需要的是‘馒头’。我们不会为了噱头去做‘米饭’，而是会潜下心持续学习，把‘馒头’做好。”

也许很多研发人员最后都会发现，潮起潮落后，最能推动技术进步的，唯有“务实”二字。

如今，技术的浪花从未停止拍打工业的堤岸，数智开发中心团队的年轻工程师们也带着研发事业的使命感，怀揣产业赋能的初心，向数据之海更深处走去。

魏宁说，希望外界评价他的团队时，是“懂技术、懂现场、能信赖、能交付”的。这份务实与踏实，在行业逐热跟风、噱头泛滥的今天，已然成为一种稀缺的品质。

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