工艺AI建模大赛探寻智慧工业更优解

说起人工智能，一切还得从1950年图灵发出的那个灵魂拷问开始：“机器会思考吗？”从那时起到现在，几十年过去了，AI技术已经从一个概念长成了枝繁叶茂的产业生态。今天我们看到的AI，不再只是实验室里的新奇玩意儿，而是具备了深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控这些新特征，已经成为新一轮科技革命和产业变革的核心引擎。

当AI开始深入实体经济的肌理，一个很现实的问题就摆在了桌面：传统制造业，尤其那些历经百年的流程型行业，到底该怎么搭上这趟智能化的快车？

为了给这道难题找到更优解，中新国际联合研究院和广州博依特智能信息科技有限公司联手干了一件事——他们共同发起了首届“博依特杯”中新大学生工艺AI建模大赛。目标很明确，就是推动AI技术与实体经济真正融合，给智慧工业找出一条可行的路，让传统流程型制造业的智能化转型不再只是纸上谈兵。

由“量”转“质”：流程型制造业的转型困局

先看一组数据。据工信部统计，自2010年以来，我国制造业增加值已经连续12年位居全球第一。这个成绩单确实漂亮，但产能扩张这件事，终归是有尽头的。现在，制造业已经走完了“量的积累”这段路，正在进入一个“质的提升”新阶段。

质的提升，听起来简单，做起来却是一大堆硬骨头。尤其是一些流程型制造业，比如造纸、陶瓷、玻璃、水泥、食品、钢铁，哪个不是有着上百年甚至更久的历史？这些行业跟国计民生直接挂钩，该怎么让这些“百年老店”焕发新活力，同时又能适应新时代的要求？

综合来看，在这个“由量转质”的关键节点，流程型制造业至少面临三大挑战。

第一个挑战，是人力资源的“青黄不接”。制造业对年轻人的吸引力正在下降，产业工人缺口越来越大。与此同时，那些经验丰富的老师傅陆续退休离岗，而他们多年积累下的操作经验，很多都没有被数字化方式沉淀下来。这些没有落地的“老师傅经验”一旦断了代，新产线的不确定性就会直线上升。

第二个挑战，是原料品质波动带来的质量稳定难题。流程型制造业吃的是“自然资源饭”，这些原料来源五花八门，成分也是一天一个样。问题在于，企业要用这些不确定的原料，去生产出标准化、性能均一的产品。这个“靠天吃饭”的困局，怎么破？

第三个挑战，是“双碳”目标下的节能降碳压力。流程型制造业是出了名的“两高”大户——高耗能、高排放。在“双碳”大背景下，绿色、节能、降碳已经不是可选项，而是一道必答的生死题。

当然，有挑战就一定有应对的招数。随着AI技术的日渐成熟，“工业+AI”这条路已经被证明是破局的有效方向。

工业+AI：百年行业如何焕活新生

智能化浪潮正在改变很多行业的底层逻辑。随着AI研究的深入，工业领域能够被算法解决的问题，其边界也在快速扩张。时代给了流程型制造业一件新工具——工艺AI（也有人称之为“工艺大脑”）。这个工具正在成为推动行业智能化、绿色化转型的关键动力。

「工艺AI」到底是什么？

简单说，「工艺AI」是工业AI中的一个细分品类，它更专注一件事——流程工业中生产工艺的调优。

流程工业的特殊性在于，它用天然原材料生产标准化产品。原料和工艺环节充满了多变量、非线性、大滞后、工艺机理复杂的特性，有些关键的质量参数甚至无法在线实时测量。这类行业产量大，但对人工经验的依赖也特别重。问题的核心在于：质量的根在工艺，但人恰恰是所有要素里不确定性最强的那个。如何把老师傅的工艺理念传承下来，还能实现大规模复制和持续优化？

就是这种现实需求，催生了「工艺AI」技术。它紧扣流程型制造业的特点，把工业机理模型和机器学习算法揉到一起，在真实的工业场景里模拟和优化复杂的物理化学过程。最终，把人工经验固化到模型中，变成可以规模化复制的数字资产。企业在优化决策和智能控制时，就有了更靠谱的依据。更重要的是，老师傅们可以从重复性劳动中解放出来，去做更有创意的工作；而新来的操作工，也能靠着这套系统，像老师傅一样干活。

如今，在「工艺AI」的赋能下，流程型制造业那几个老大难问题——人工经验难传承、产品质量难保证、节能降碳压力大——正在一个一个被解决。造纸、玻璃、陶瓷这些历经百年的行业，也真的焕发出了新的生机。

先看造纸行业的例子。维达集团和博依特科技合作，在生产优化调度、纸页质量预测、生产操作最佳实践这些环节落地了「工艺AI」。成果很实在：博依特的产品已经覆盖维达11个生产基地、58条纸机生产线和8条护理用品线，生产效率直接提升了10%。这意味着什么？相当于凭空多出了一个虚拟工厂的产能。

再看玻璃行业。南玻集团用“博依特云桥工业互联网平台”搭建了自己的生产工业大数据平台，并成功研发出多个突破性的「工艺AI」模型。通过“数据+算法模型”，“老师傅经验”被转化成“数字语言”。系统能自动精确计算每个配方的加入量，配合料的组分稳定率一下子提高了十几倍。质量不稳定、成品率低的老大难问题，终于有了治本之策。

还有一个很有代表性的案例，就是玻璃气泡问题。以前只能等质量异常暴露出来了，再反过来去补救。南玻上线了博依特科技的气泡预测模型，它能实时抓取各项生产关键参数和生产动作事件，综合评估哪些参数可能出问题。这套模型能提前3小时预测玻璃气泡的数量，准确率高达82%，还能顺便推荐工艺优化参数。

南玻集团上线气泡预测模型

工艺AI建模大赛：寻找智慧工业更优解

一个个实际案例已经印证了一个趋势：在推动流程型制造业朝着可持续、绿色化、高质量方向发展的过程中，「工艺AI」正扮演着越来越关键的角色。

不过，要让「工艺AI」技术真正走得更远，光靠企业和服务商还远远不够。它需要更多时代年轻力量的深度参与，才能给这些传统行业的转型升级注入源源不断的创新活力和动力。

正因如此，中新国际联合研究院和博依特科技在2022年共同发起了首届“博依特杯”中新大学生工艺AI建模大赛。他们的初衷很清晰——用「工艺AI」技术帮行业解决最迫切的生产难题和痛点。

这场大赛面向的是中国和新加坡两国的在校大学生，是一场实打实的实践类科技竞赛。主题非常直接：“寻找智慧工业的更优解”。核心目标就是利用大数据、人工智能这些前沿技术，去发展行业的最佳实践，攻坚流程型制造业那些“卡脖子”的技术难关，加速行业实现数智化、绿色化转型升级。

参赛者要做的，是基于真实的工业场景，开发出自己的AI建模方案，参与行业革新，驱动产业变革。

为了保证赛事质量和权威性，大赛特意邀请了一批大数据与人工智能、计算机、工业互联网领域的知名院士、专家学者，还有制造业的工艺专家。这些智库专家会全程参与赛事指导和决赛评审，为大赛的观点输出和产学研深度融合提供全程支撑。

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