国内首个行业智能感知大模型——中国钢研冶金流程感知大模型在第二届（2025）钢铁工业数字化发展高端论坛暨2025全国第三十届自动化应用技术学术交流会主会场首发。 　　冶金流程感知大模型针对冶金行业流程感知能力完整性、准确性、实时性难题，采用“感侧大模型”+“知侧大模型”双塔结构，独创OTS（对象、时间、空间）机制实现双塔链接，在时空表征、工况认知、轨迹生成等任务上进行训练与微调，为流程智能化提供微观、中观和宏观尺度的感知能力。 　　“双塔结构就是指‘感侧大模型’与‘知侧大模型’，而OTS机制是将感侧与知侧连接起来的一套独特机制。”中国钢研集团人工智能首席专家张云贵阐释道，该大模型通过融合知识库、AI（人工智能）智能体，形成三位一体技术框架，实现对冶金流程的多尺度深度感知与对冶金生产现象的深度理解认知，为冶金工艺优化、控制优化、决策优化奠定了坚实基础。 　　为什么会专门推出感知大模型？“感知是智能制造的‘地基’，不论是做流程优化、控制优化还是决策优化，都离不开准确的感知。”张云贵向《中国冶金报》记者解释道，“感知并不等于传感器，而是解决对采集到的生产音视频、激光点云及工艺数据进行识别和理解的问题。其中，感侧要对采集到的进行特征识别，比如位置、相互关系的变化；而知侧要对这些信息做分析判断，通常是基于工艺机理和工艺规范的推理和判定。这里面需要专业知识库与语言大模型的支撑。流程感知是一个非常量大面广的事儿，也是做其他模型的基础能力。” 　　冶金流程感知大模型在数据生成、数据基座、知识工程与行业AI工具建设四大方面取得关键突破： 　　一是冶金数据受控生成技术。该大模型引入冶金机理实现了数据规模化生成，解决了“长尾”样本的获取难题，可有效地支撑金相分析、缺陷检测、物料跟踪等高价值场景。 　　二是孪生数据引擎。该大模型突破传统数据基座模式，实现了多源异构数据标准化治理与智能化封装，为冶金行业数智化研发提供高价值数据。 　　三是知识图谱与业务知识库融合的高精度检索与推理技术。该大模型可在材料分析、质量检测等知识层级复杂、动态关联的场景中，精准实现事件甄别、工况认知和任务生成。 　　四是行业定制化AI工具。该大模型打造了钢铁万物分割大模型、人机协同的冶金数据高效标注平台、高精度材料分析RAG（检索增强生成）工具，降低了大模型的开发成本与难度，可为全行业提供高质量智能化服务。“也就是说，我们的大模型可以作为母模型，用于开发其他子模型、小模型。”张云贵说道。 　　该大模型是人工智能技术深度赋能钢铁行业的创新实践。“大模型落地后，还会在应用中逐步迭代升级。”张云贵告诉《中国冶金报》记者。去年11月2日，中国钢研发布了国内首个行业智能决策大模型——冶金流程优化大模型，下一步还将研发材料设计大模型等，形成大模型矩阵，打造行业大模型基座。