当前，国际资源供给格局调整、绿色低碳约束趋紧、成本压力上升以及安全生产要求提高等因素叠加，有色金属行业面临“稳产保供与提质增效并重”的现实课题；作为重要基础原材料行业，有色金属产业链条长、工艺复杂、设备密集，对效率与稳定性高度敏感，同时也具备数据来源广、场景可复制的数字化基础。如何将海量生产数据转化为可持续的竞争优势，成为行业加快转型的关键。 鉴于此，行业大模型为破解痛点提供了新路径。中国有色金属工业协会副会长陈学森在新闻发布会上介绍，有色金属行业人工智能大模型“坤安”已在百余个实际场景落地应用，并建成8个行业高质量数据集；矿石杂质识别模型在秘鲁矿业项目成功应用，实现了“坤安”大模型首次在海外场景落地。业内普遍认为，围绕行业工艺、设备、矿种与管理特点训练的大模型更贴近生产现场，有助于推动技术从“试点示范”走向“规模应用”。 从原因看，一是行业数字化基础持续完善。近年来，不少有色金属企业围绕采、选、冶、加等环节加快数据采集与系统贯通，地质、生产、设备、能源、物流等多源数据逐步汇聚，为模型训练和迭代提供支撑。二是场景驱动需求更加迫切。安全生产、能耗“双控”、排放约束和供应链波动，推动企业加快实现预测、优化与协同。三是技术路径日趋成熟。随着算法能力提升以及“5G+物联网”等基础设施完善，远程操控、智能调度、数字孪生等应用更易在复杂工业现场稳定运行。陈学森表示，人工智能正在深入融入行业全链条，形成“技术引领、场景突破、生态协同”的发展态势；“坤安”2.0已于2025年12月26日发布，体现出行业持续迭代的进展。 从影响看，行业大模型落地正推动行业从“单点提效”向“系统优化”升级。地质勘探环节，算法对多源地质数据进行高效处理，智能找矿模型可提升深部勘探研判效率，降低找矿成本并减少周期不确定性。矿山开采环节，通过“5G+物联网”实现矿卡自动驾驶、设备远程遥控等，可在提升效率的同时增强作业安全性，尤其适用于高海拔、极端气候或复杂地质条件矿山。冶炼加工环节，铝电解数字孪生等应用有助于提升生产过程稳定性与一致性，减少波动带来的能耗与质量损失。节能环保环节，动态监控与实时优化有望降低全流程能耗，推动减排与降本同步。运营与供应链环节，智能排产与调度可提升计划准确性与物流效率，增强企业应对市场波动的韧性。 值得关注的是，矿石杂质识别模型在秘鲁落地，表达出产业能力“走出去”的信号。业内人士指出，海外矿山的场景适配不仅考验模型对不同矿种、不同工况的泛化能力，也检验数据治理、工程部署与运维体系的完整性。若此次“出海”实践继续沉淀为标准化方案，有望为我国有色金属企业参与全球资源开发与工程服务提供新的技术支撑，推动从设备、工艺输出延伸至“技术与能力输出”。 面向下一步发展，行业仍需在对策层面持续推进。其一，夯实数据底座与标准体系，推动关键数据口径统一、质量可控、共享可用，形成可复用的高质量行业数据集，降低重复建设成本。其二，聚焦高价值场景的规模化复制，在安全生产、能源管理、质量控制、设备预测性维护等领域形成可量化、可评估的应用闭环，以成效检验投入产出。其三，强化生态协同与开放合作，推动企业、科研机构、装备与软件服务商协同攻关，促进模型能力、工艺知识与工程经验融合。其四，守住安全底线，完善工业控制系统安全、数据安全与合规管理，确保关键生产系统稳定可靠运行。其五，加强人才与组织能力建设，培养懂工艺、懂数据、懂业务的复合型队伍，同时优化组织流程，使智能化成果真正融入日常生产经营。 展望未来，随着行业大模型与数字孪生、工业互联网、边缘计算等技术进一步融合，有色金属行业的智能化转型有望从“局部优化”走向“全局协同”，从“经验驱动”走向“数据与机理融合驱动”。在绿色低碳成为全球共识的背景下，智能化能力也将更多服务于节能降耗、减排增效和资源循环利用，推动产业向更高水平的绿色制造升级。可以预期，围绕关键工艺参数优化、全流程能碳管理、跨基地协同调度等方向的应用，将成为下一阶段竞争与创新的重要发力点。
有色金属行业的智能化转型是一项系统工程，需要技术创新、应用落地与生态建设联合推进。“坤安”大模型从百余个场景落地到海外项目成功应用，显示出我国有色金属产业在智能化实践中的推进力度。展望未来，随着人工智能技术持续进步并加速深化应用，有色金属行业有望在绿色发展、效率提升与国际竞争力增强等取得更明显成效，为经济高质量发展提供更有力支撑。