工業互聯網領域曾長期面臨外界質疑，被認為徒有展示價值卻缺乏實際生產力。近日，華為在油氣礦山行業媒體溝通會上，通過一系列核心生產數據，展示了其推動AI技術深度融入工業核心流程的實踐成果，試圖打破這一固有認知。這場由華為主導的技術變革，正以“自下而上”的滲透方式，重新定義重工業的數字化轉型路徑。

在傳統工業場景中，AI應用多局限于視覺識別等外圍環節，難以觸及核心工藝環節。華為油氣礦山軍團副總裁吳海宇指出，智能化發展已從單點突破轉向規模化復制，關鍵在于解決實際業務痛點。以鋼鐵行業為例，高爐內部反應涉及1400多個耦合參數，過去完全依賴老師傅經驗操作。華為通過融合AI大模型技術，實現了爐溫精準預測，有效平抑溫度波動。據測算，單座高爐每年可因此節省約1000萬元成本，這種從經驗驅動到數據驅動的轉變，正成為重工業數字化轉型的核心價值所在。

技術投入的商業回報率始終是企業關注的焦點。華為中國政企油氣礦山系統部部長金偉鋒用具體案例回應了質疑：在中鋁材料應用研究院，基于盤古大模型開發的“坤安”大模型及“金屬智眼”系統，將鋁合金顯微組織分析時間從3-5分鐘壓縮至10秒內，效率提升超90%，分析精度達99.5%。在礦山場景中，內蒙古伊敏露天礦的實踐更具說服力——300臺無人礦卡在零下40度極端環境下自主作業，不僅擺脫對駕駛員的依賴，綜合運輸效率提升20%，每年節省燃油1.5萬噸，折合人民幣約1億元。這些數據表明，AI技術正在創造可量化的經濟效益。

行業面臨的深層挑戰在于系統碎片化與數據孤島問題。中國油氣礦山企業普遍存在“煙囪式”建設困境，各部門系統互不兼容，數據流通受阻。華為通過“礦鴻”操作系統統一設備接口與數據標準，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應用打通數據通道。在安全領域，華為嘗試用技術重構防護體系。吳海宇以長慶油田為例，AI技術使特殊作業隱患識別率達94.1%，較傳統方式提升近18個百分點。這種“治未病”的預防性安全模式，正在推動礦工從高危作業面撤離，印證了“從業者向數字化操作員轉型”的行業趨勢。

面對即將到來的產業變革，華為明確自身“黑土地”定位，強調通過“伙伴+華為”的協同模式推動技術落地。針對行業專業知識與AI融合難題，華為中國政企油氣礦山Marketing與解決方案銷售部部長鄒國棟提出“聯合創新”路徑。以寶武鋼鐵為例，雙方共建的高爐大模型將AI深度嵌入煉鋼核心工藝，使技術從輔助系統升級為生產智能引擎。通過與中鋁、寶武等龍頭企業合作，華為正將通用AI技術轉化為特定場景的生產力工具。

在技術架構層面，華為推出的云邊協同方案正在降低AI應用門檻。企業可基于通用大模型快速開發場景化應用，避免重復造輪子。這種模式預示著工業AI將告別“定制奢侈品”時代，向“工業必需品”階段邁進。當技術滲透從試點示范轉向全產業鏈規模化落地，重工業的數字化轉型正迎來新的發展范式。