（作者/于雷）11月26日，在過去幾年，工業互聯網常常被批評為“只有展示度，沒有生產力”的“盆景”工程。然而，在11月26日的華為中國政企業務油氣礦山2025媒體溝通會上，華為試圖用一系列核心生產數據打破這一刻板印象。華為油氣礦山軍團正在通過一場“自下而上”的技術滲透，將AI大模型從輔助系統推向核心生產流程。這不僅是一場技術的迭代，更是一場關于傳統重工業如何計算投入產出比的精算游戲。

核心生產系統的“黑箱”突圍

長期以來，AI在工業領域的應用多停留在視覺識別等外圍輔助環節，難以觸及核心工藝。華為油氣礦山軍團副總裁吳海宇在會上指出，智能化正在從單點應用的“盆景”變為規模化復制的“風景”，必須深入業務痛點解決實際問題。

華為油氣礦山軍團副總裁吳海宇

這一轉變的標志是AI開始接管工業“黑箱”。以鋼鐵行業為例，高爐內部反應極度復雜，擁有1400多個耦合參數，傳統依賴老師傅的經驗操作。吳海宇在演講中透露，華為通過融合大模型實現了爐溫的精準預測，有效平抑了溫度波動。對于一座高爐而言，這種基于AI的精細化溫控，意味著每年有望節省約1000萬元人民幣的成本。這種從“經驗主導”向“數據驅動”的轉變，正是重工業數字化轉型的核心商業價值所在。

算得清的賬：極致效率下的降本增效

對于資本市場和企業主而言，技術先進性必須讓位于財務報表的改善。華為中國政企油氣礦山系統部部長金偉鋒列舉了一組詳實的數據，直接回應了關于“智能化是否劃算”的質疑。在中鋁材料應用研究院，華為基于盤古大模型打造的有色金屬行業L1大模型——“坤安”大模型及“金屬智眼”系統，將鋁合金顯微組織分析的時間從人工的3-5分鐘壓縮至10秒以內，效率提升90%以上，且分析結果精度可達99.5%。

華為中國政企油氣礦山系統部部長金偉鋒

在更為粗獷的礦山場景中，經濟效益的提升同樣直觀。吳海宇分享了內蒙古伊敏露天礦的案例：在零下40度的極寒條件下，300臺無人礦卡實現了自主穿梭，不僅擺脫了對駕駛員的依賴，還將綜合運輸效率提升了20%（即達到人工效率的120%）。更關鍵的是，該項目每年可節省燃油1.5萬噸，折合人民幣約1億元。這一案例強有力地證明了，AI不僅能挖煤，還能比人更省錢。

破解“碎片化”困局與安全紅線

盡管單點突破令人興奮，但中國油氣礦山行業仍面臨嚴峻的“煙囪式”建設難題。企業內部系統林立，數據難以互通，導致智能化項目容易陷入“碎片化”陷阱。華為的解題思路是構建統一的架構與底座。通過“礦鴻”操作系統統一設備接口與數據格式，華為幫助中煤集團將數據采集完整率從不足60%提升至90%以上，為AI應用打通了數據“任督二脈”。

與此同時，安全始終是能源行業的頭懸利劍。華為試圖用技術重構安全邊界，將“人防”升級為“技防”。吳海宇形象地比喻道：“我們不是需要扁鵲（治大病），我們需要找的是‘扁鵲大哥’（治未病）。”他介紹，在長慶油田，通過AI技術，特殊作業隱患的智能識別率達到94.1%，比傳統方式提升了近18個百分點。這種技術替代方案，正在逐步將礦工從高危作業面撤離，也印證了吳海宇關于“從業者轉型為數字化操作員”的判斷——數字化轉型不僅是效率革命，更是一場涉及數百萬產業工人角色的社會變革。

生態博弈與落地方法論

面對即將到來的“十五五”規劃，華為明確了其“黑土地”的定位。吳海宇強調，華為的目標是“把AI時代的黑土地做厚做實”，堅持“伙伴+華為”的雙輪驅動模式。

針對行業Know-How（行業訣竅）與AI融合難的問題，華為中國政企油氣礦山Marketing與解決方案銷售部部長鄒國棟給出了華為的解題范式。他表示，華為采用與頭部客戶“聯合創新”的模式，讓AI真正落地真實場景。

華為中國政企油氣礦山Marketing與解決方案銷售部部長鄒國棟

鄒國棟以寶武鋼鐵為例指出，作為產業鏈鏈主單位，寶武與華為聯合構建了高爐大模型，將AI能力深度植入煉鋼這一核心工藝環節。他強調，這種模式讓AI不再止步于輔助系統，而是升級為“核心生產智能引擎”。通過與中鋁、寶武等行業龍頭的深度適配，華為正在將通用的AI技術轉化為特定場景下的生產力工具。

展望2025，華為的戰略意圖清晰可見：從試點示范走向全產業鏈的規模化落地。通過云邊協同架構，讓企業能夠基于通用大模型快速開發場景應用，大幅降低AI使用門檻。這預示著，工業AI將告別昂貴的“定制奢侈品”時代，進入“工業必需品”的普及階段。