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鐵器落入礦石輸送皮帶，控制室屏幕上立即生成一條報警信息；銅箔產品經過攝像頭，后臺馬上顯示出精準質量評估數據……此類操作并不復雜，但完成它們的并非緊盯屏幕的操作人員，而是金川集團信息與自動化工程公司AI視覺開放平臺孵化的算法。

作為一個可以分析視頻畫面的系統，該AI視覺開放平臺實時連接著400多個攝像頭。在視覺AI的加持下，它們具備自主“思考”能力，攝像頭不僅“看得到”，更能“看得懂”。

金川集團內部人機協同監控的新時代，正緩緩拉開序幕。

“AI值班” 提升的不只是效率

只需一臺授予權限的電腦，就能在AI視覺開放平臺查看相關聯的任意一處現場畫面，而且還能看到視覺AI根據畫面生成的設備狀況記錄、安全報告、風險預測等更全面的信息。

提到平臺立項初衷，金川集團信息自動化公司自動化事業部副經理魏寧介紹：“人類從外界接收的信息中，視覺信息約占83%，比例非常大。我們想利用AI分析龐大的視覺信息，減輕人的勞動強度，提高決策效率。”

早期的視頻監控平臺多數攝像頭不具備視頻特征分析功能。因此，當需要進行事件查找、事故溯源時，只能依靠職工盯著屏幕逐幀查看，準確性和效率都相對較低；有了視覺AI輔助，這些煩瑣的工作都可以快速完成。

視覺AI對生產的助力，首先體現在安全管理上。勞保用品穿戴不合規、闖卡、接打電話等不安全行為，統統逃不過它的“法眼”。AI視覺開放平臺仿佛一個大腦，操控著許多永不倦怠的“值班員”，為集團生產安全筑起一道牢固的防護網。

除了安全管理，AI視覺開放平臺在產品品控、設備狀態監測等方面，也有強大的優勢。例如鎳板、銅板及非金屬表面的缺陷識別，以往要靠經驗豐富的師傅才能完成，如今用視覺AI就可以做到；讓許多人頭疼的管道跑冒滴漏狀況，視覺AI也能及時反饋。

“AI的本質是提高決策效率，很多一線崗位人員，即使不具備深入的特定領域專業知識，也能借助AI快速做出準確決策。這是一個非常積極的發展方向。”魏寧介紹道，AI視覺開放平臺在提升效率的同時也降低了決策門檻，讓更多人有能力參與到生產管理和決策工作中。

“水土不服” AI算法如何破局

在AI視覺開放平臺建立過程中，技術人員為了求得更好的識別效果，也曾嘗試過不同的數據模型。無論是視覺AI，還是當下較為流行的DeepSeek，在實際應用中，模型的算法精度都會大幅下降。究其原因，是模型缺乏有色金屬行業的相關數據。沒有足夠數據支撐，在陌生領域，AI會“水土不服”，“思考”不出理想結果。唯一的解決辦法，就是采集大量生產現場圖像數據，再逐步訓練AI，培育一個專精有色金屬行業的數據模型。

在數據采集方面，該公司負責AI視覺開放平臺建設的首席工程師張海峰耗費了大量心血。身處復雜多樣的現場環境，張海峰及團隊成員不但要采集不同的場景畫面，還要長時間蹲守，采集生產場景在特殊光線、角度、時間和空氣質量下的圖像，才能讓視覺AI的精度不斷提升。在最終應用階段，用戶類型、應用系統及應用場景的不同，則要求技術團隊關注更多差異化細節。

“視覺AI提取特征和識別的精度是無止境的。”張海峰表示，“在國內有色金屬行業里，我們是第一家建成企業級視覺AI平臺的企業，邁出了工業視覺整體化應用的重要一步。”

現在，AI視覺開放平臺依托與視頻網絡無縫對接的優勢，做到了和業務系統的深度融合，基本擺脫了通用大模型算法精度低的困局。張海峰表示，希望AI視覺開放平臺與其他專業算法提供方協同合作，持續不斷解決金川集團內部場景化應用面臨的問題，共同推動視覺AI在有色金屬行業的發展。

介紹AI視覺開放平臺的建設方向時，魏寧提到“黑燈工廠”概念，這是一種高度自動化、智能化的生產模式，其核心特征是通過AI等技術實現全流程無人化生產，甚至可在無照明條件下運行，因此，被稱為“黑燈”。在AI迅速發展的時代，AI賦能“黑燈工廠”，“無人化”是安全生產發展的一大趨勢。

在實際生產中，一個正確決策的產生，不僅要靠看，還要靠聽、聞、觸摸等其他途徑的感知。這也就意味著，AI決策要想達到人工決策的效果，要看懂“結構化”的數據信息，還要理解圖像、聲音等更多“非結構化”的信息。因此，視覺AI只是AI賦能生產的第一步。

隨著智能化應用的逐步擴展，金川集團信息與自動化工程公司計劃部署更多先進的傳感器等設備，打造人工智能的“眼睛”“耳朵”“鼻子”和“皮膚”，并將現有的AI小模型與類似Chat GPT的大模型深度融合，實現更高階智能決策，再通過精準高效執行機構執行相應動作，全面助力金川集團智能化轉型升級，為金川集團步入高度數字化、智能化發展新階段注入新動能。