人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力，已成为国家战略竞争的制高点。我国作为全球人工智能发展的重要先锋，致力于以科技创新推动社会发展。华院计算作为中国认知智能的开拓者与先行者，正以实际行动响应国家号召，以认知智能算法研发为核心发展路线，推动算法自主创新，通过自研的认知智能引擎平台赋能新型工业化，致力于成为细分市场的领导者。
这位“细分市场领导者”，将算法创新与工业软件结合，其为钢铁行业打造的连铸质量判定控制系统成为国内首台（套），并已成功出海；这位“细分市场领导者”，联合财经媒体打造首个全数智人主持播报节目，成为电视直播经典案例；这位“细分市场领导者”，还聚焦基层政府高效管理与乡村振兴，演绎新时代的“枫桥经验”。
这位“细分市场领导者”亦获得工信部专精特新“小巨人”企业、国家知识产权优势企业、第十五批上海市战略性新兴产业重大项目、上海硬核科技企业TOP100（2022）、2024年福布斯中国人工智能科技企业TOP50、上海市人工智能创新中心（产业赋能）、中国人工智能产业联盟以及信通院和工信部的2024年度人工智能先锋案例中新型工业化的钢铁行业大模型等，这些荣誉都是对这位“细分市场领导者”在不同领域实践下的高度认可。基于数据与知识，将自研算法应用于各行各业，更是这家工信部专精特新“小巨人”企业的梦想与实践。
华院计算技术（上海）股份有限公司成立于2002年，是我国认知智能技术的开拓者。华院计算在这一领域聚焦认知智能技术，创新自研底层算法，在攻克了一系列难题后，构建了一套针对真实世界数据进行推理和决策的认知方法论，其主要研究成果包括——
自主研发构建偏态数据下的鲁棒算法框架、研发构建基于知识与数据融合的机器学习框架、首创构建概率性知识图谱、研发多模态学习技术和小样本学习技术等。其中，在强化学习领域，华院计算分布鲁棒的机器学习框架在收敛速度方面较经典算法提升50%，在得分方面比经典算法提升5%至10%。而“小样本学习技术”，则是对产业落地过程中大量场景无足够数据可用这一痛点的深刻洞察。尤其工业领域，因涉及制造工艺、专利科技等相关环节，数据量极有限，这就需要以行业Know-how为驱动的小数据算法模型。在华院计算董事长、创始人宣晓华看来，未来AI企业的商业模式，是将由大数据驱动的通用大模型和以知识驱动的小数据模型相融合，实现双轮驱动。
更为硬核的是，作为中国人工智能算法技术研究重点企业、上海市人工智能重点企业，华院计算还承担了战略性新兴产业重大课题专项：基础算法研究平台——认知智能引擎平台。截至目前，该平台已集成5万+算法模型，支持4000亿级参数的垂直行业大模型训练，基于该认知智能引擎平台开展场景应用，可为智能制造、社会治理、数字文旅、零售金融等行业提供AI+行业解决方案。
尤其是在以钢铁、有色、冶金为主的智能制造领域，华院计算更是大有作为。华院计算凭借20余年的技术研究，实现算法创新与工业软件结合，以工业大脑赋能新型工业化，专注于焦化、冶金行业深度解决方案。华院计算的钢铁行业大模型还入围了中国信通院首批大模型“样板间工程”优秀案例。
焦化、冶金行业是一个长流程行业，覆盖从煤焦、高炉、转炉、连铸到管线材轧机、热连轧机、冷轧等场景。华院计算的认知智能能力全面覆盖冶金流程中的配料管理、能源管理和安全监控，核心产品包括智能配煤配矿、连铸质量预判及切割优化系统、表面缺陷智能检测系统等，可降低配料成本和轧线生产综合能耗，提高产品质量预测和成材率，并实现设备巡检与预测性维护。
智能配煤系统是华院计算将AI及配煤专家的经验深度融合构建的智能配煤工业大脑，全方位综合优化焦化生产管理。华院计算与国内顶级的炼焦煤研究机构、煤质检测、化验机构、物流单位建立了长期稳固的合作关系，增加炼焦煤资源库的数据可信度。该系统帮助焦化企业选择适用的、性价比高的煤种资源，提前预测焦炭质量指标，改善焦炭质量，提出优化配煤方案，并支持自学习算法配煤模型，利用人工智能技术，在一定程度上克服炼焦煤质的波动，提高焦炭质量预测的稳定性。
连铸质量预判及切割优化系统是华院利用自研的BOD引擎平台，帮用户开发的一套国内领先、可替代引进产品的系统。该系统为用户工艺工程师、质量专家、管理专家提供了模块化的功能配置，融合了现场专家的经验，实现了对连铸生产过程的全面数字管控。
华院计算的表面缺陷智能检测平台，是行业首台（套）产品，实现了AI和专家经验、冶金学、力学等多维度的缺陷分类信息融合，辅助专家智能判断，大幅度减员增效。该系统为多模型策略的智能组合，实现了高维度信息研究方向和缺陷智能检测模型泛化能力的突破，对缺陷图片可自动分类并对缺陷区域自动智能标注，缩短了模型算法的开发时间，提升工作效率。
2023年，我国钢铁产业产量约10.2亿吨，各大钢铁企业不断提升着产品质量标准，从而提升产品竞争力，同时积极探索智能化、自动化解决方案，以应对劳动力老龄化和用工成本上升等挑战。其中，钢铁企业的智能表检设备是生产效率和产品质量提升的关键，然而国外表检设备在中国市场的占有率高达80%以上，国产化替代迫在眉睫。华院计算帮助打造工业大脑，其表面缺陷智能检测平台不仅成功替代了国外表检设备，还实现了高分类准确率，较国外产品实现了15%的超越，达到85%，对于部分严重缺陷，平台的分类准确率更达95%以上。
下一步，华院计算将基于认知智能技术结合多学科成果，更好地模拟人类的感知、思考、理解和推理能力，模型的可解释性也将实现进一步提升。同时，随着认知智能算法的优化发展，未来，越来越多的具备鲜明经验属性、可训练数据量小的行业，有望基于认知智能技术来推进自身工序流程、监测监管等环节的进一步优化。新型工业化的当下，我国各传统产业进入数字化、智能化转型升级深水区，愈发渴求先进技术的滋养。华院计算，正在迎接与时代的一场更猛烈的双向奔赴。
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转载自：解放日报
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