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表面質量是鋼鐵產品質量的核心指標，但傳統熱軋表檢缺陷識別存在準確率低、模型迭代不及時等痛點。為應對產線節奏快、缺陷數據量大等挑戰，寶鋼股份數據AI部聯合湛江鋼鐵運營改善部、熱軋廠，協同寶信軟件成立專項團隊。

寶鋼人，困難面前不低頭，挑戰面前敢亮劍！他們立志要在這片鋼鐵“湛場”上闖出一片AI新天地。

在短短的6個月內完成需求分析、模型開發到上線應用，基于寶鋼股份私有云平臺與華為CV大模型，實現熱軋表面缺陷識別逐步由CV大模型替代傳統表面檢測模型。這是華為大模型在滬外基地的首個泛化應用案例，也是AI技術賦能鋼鐵制造的里程碑。

數據標注優化從50%到83%的跨越

團隊成員回憶起項目歷程，感慨萬千，回顧項目歷程并非一帆風順，他們在第一階段就遇到了棘手難題。最初，專項團隊收集了3000張圖片進行訓練，初期模型準確率僅有50%左右，距離90%的目標猶如天塹。

模型訓練需要將缺陷進行分類、標注、訓練、效果驗證、模型再優化過程，每次訓練需要三人通力合作花費十五小時完成，需持之以恒不斷摸索來提升模型準確率。

“困難像彈簧，你弱它就強！”面對困境，團隊成員沒有絲毫退縮。他們一次次圍坐在一起，展開激烈的頭腦風暴，大膽假設、小心求證。最終，利用精細化數據治理破局，利用三個月的時間，篩選超5萬張原始圖片，細分29類缺陷，每類樣本量超500張。同時，按缺陷按嚴重程度進行細分均衡。

在模型訓練過程中，他們發現錯誤標注就像一顆“定時炸彈”，會引發大量過檢、漏檢問題。討論會上大家紛紛表示，“辦法總比困難多，一定能找到規范標注的方法！”于是他們積極探索，制定了7項標注規范，完成1.8萬張高質量標注，模型準確率躍升至83%，為后續的研發工作奠定了堅實的基礎。

模型訓練 邊用邊學的智慧

在現場測試中，模型出現缺陷大量過檢問題。為解決模型準確性，專項團隊一個個目光堅定地說，自我提氣，“AI也是人創造的，肯定能找到更好的辦法。”團隊成員認真分析，探索出可以通過發揮CV模型“邊用邊學”的優勢，持續優化模型，并結合規則引擎二次校驗，來確保模型精度與穩定性。

團隊成員們利用華為CV大模型將識別錯誤的缺陷，重新按正確的缺陷類別進行修正標注、訓練迭代。

每一次迭代，都是一次挑戰；每一次修正，都是一次進步。通過27輪迭代修正錯誤標注，結合帶鋼規格、去向規則綜合判定，準確率從83%提升至95%，實現模型與生產場景的高度適配，讓模型能夠不斷適應生產過程中的變化，為熱軋云表檢上線提供了有力保障。

時延攻堅 從5分鐘到2分鐘的突破

熱軋廠生產線上，每2分鐘生產1卷帶鋼，可模型從識別到判定結束需要至少5分鐘，模型識別跟不上軋制節奏，導致無法上線應用。在聯調期間，專項團隊面對模型上線后推理速度滯后于產線節奏的難題，團隊中的專家們紛紛在各自專業領域和對憑借機組的理解，提出了改善方案和計策。

針對熱軋生產線的實時性要求，團隊成員不僅通過優化網絡“黑科技”，大幅提高了云表檢AI系統的整體響應效率。同時，優化數據鏈路，通過分段處理和優化算法，成功突破了檢測時延的難題。

最終，以43天全流程攻關集中突破，時延符合率從17%提升至99%，系統負荷率降低65%。

1月14日，湛江鋼鐵熱軋廠2250產線云表檢項目成功上線，實現安全性、穩定性、時延性、準確性全面達標，15天后成功拓展至1780產線并穩定運行。

云表檢項目的成功，得益于團隊的高效協同，更得益于寶鋼人敢為人先、勇于創新的精神。未來，將以項目為載體，培養更多數智人才，為AI深度應用儲備核心力量，進一步提升數智人才在模型深度開發、現場場景建模、參數迭代調優等方面的自主開發能力，推動AI技術與生產深度融合，為鋼鐵行業數智化轉型貢獻更多AI方案。

寶鋼股份湛江鋼鐵將以項目為載體，培養更多數智人才，為AI深度應用儲備核心力量，提升其在模型深度開發現場場景建模、參數迭代調優等方面的自主開發能力。推動AI技術與生產深度融合，為鋼鐵行業數智化轉型貢獻更多AI方案。