在由上海有色网信息科技股份有限公司（SMM）主办的AIAC 2026 SMM（第十五届）铝产业年会上，贵阳铝镁设计研究院有限公司铝电解事业部 电解设计工程师 毛俊程围绕“AI如何‘驾驭’电解槽：从经验操作到数值化感知”的话题展开分享。
行业背景与定位
截至 2025 年底，电解铝行业产能已逼近 4457 万吨 / 年的产能天花板；强磁场槽型应用日趋普及，500kA 及以上槽型占比约 52%。市场重心转向存量优化，通过兼并重组、产能置换、以大代小等方式，遏制行业内卷与无序扩张。
行业现状与政策递进到当前阶段后，AI应用深度是行业必须回答的工程命题
制造流重构
过去的指令转化，高度依赖知识工作者的经验
依靠人在各个环节转换系统指令，将加工产品的质量、效率、消耗等生产指标控制在目标值范围内
从传统三层结构到智能化两层结构，过去靠人脑，现在靠AI
三个现实难题
人难以快速计算多元信息的感知，再加上人会由于知识水平的不同、能力不同，决策往往也不一致。所以需要一个人机合作的智能优化系统
破除信任壁垒
一线感受与工业AI特性
机理不明、难以建模，现有专业知识无法穷尽；工况开放、变量不确定，人的决策也无法覆盖所有因素。
面对AI的两种心态
不服气：对自己经验和判断的充分自信，不轻易接受外来意见插手。
不信任：一旦AI出错，责任谁来担。
工业AI是“小数据、大任务”
典型智能感知技术与装备
从“人的断续感知”到“智能装备的全息感知”
研发了集信号采集、协议解析与转换、数据智能计算与管理于一体的智能边缘网关，并实现了多网关实时交互，形成了智慧物联系统，提高了在线感知数据处理的实时性和及时性。
信任的落点
我们的三条主张
► 决策可追溯（每个决定说清依据哪些数据、走了什么逻辑，责任边界清晰）；
► 验证效果对比公开数据（和谁对比，怎么算误差，全部摆上台面）；
► 人机持续校准（影子运行、再辅助决策、后授权执行，人始终保留最终决定权）。
工业不追先进，AI也不是浮空算法
► 工业AI则坚守精准、可靠、可解释，类似PLC基于预设逻辑运行；
► 智能的本质，是把人类长期积累的感知、推理、决策，进行精准数字复制与自动化；
► 云铝股份依托中铝“坤安”平台研发的“绿铝云慧鉴”大模型，数据判定准确率>90%，工艺参数寻优准确率>80%，电解平均电压降低10mV，电流效率提升0.3%。
多智能体协同
分层协同-电解铝AI计算大模型
电解铝AI计算大模型
1. 实时控制模型
面向单槽的快速实时调控，对当下工况及时响应，完成闭环执行。
2.专家决策控制系统
融合长期积累的工艺经验的知识，对单槽状态综合研判，给出精细化调节建议。
3. 大数据决策系统
面向全系列进行趋势评估、横向对标与全局寻优，输出工艺约束与优化目标，下发各槽执行。
电解铝AI计算大模型
协同机理
风险前置-电解槽智能炉膛系统
实施运行参数
对比运行前后的工艺曲线变化、三钢温度变化及炉膛内型厚度变化验证试验效果；炉帮厚度在前3个月较薄约为6～7cm；系统正常运行以后炉帮逐渐增厚达到8～9cm；电流效率从91.5%提升至93.8%，提升2.3%。
普适化与规模化
打通数据链路
标准化、数字化和信息化管控
能力沉淀成可复用的载体
数字孪生运维技术
智能运维平台基于数字孪生技术，实现gis地图、厂区、厂房、设备、仪表等可视化呈现，并集成设备基本信息、状态及告警、视频监控、环境、生产运营指标等信息，实现生产企业运营状态全息感知。
应用推广
我国工业场景工况多样、设备谱系复杂，恰恰是工业AI最好的压力测试场
1. 电解槽槽控技术
基于多参数的传统控制技术，覆盖国内所有槽型系列，是贵阳院槽控技术的基础和起点。约占国内产能50%。——————已成熟应用
2. AI+ 智能控制
在多参数控制基础上引入人工智能技术，实现智能化的参数优化与决策。已完成成果推广，在包铝全厂4个系列投入运行，目前正在云铝阳宗海全系列部署——————已推广
3. 全息监测与智能决策系统
在AI+ 基础上进一步发展可视化能力，实现全流程可视化管理与智能决策。目前在部分系列试用推进中——————产业化推广