11月26日，在过去几年，工业互联网常常被批评为“只有展示度，没有生产力”的“盆景”工程。然而，在11月26日的华为中国政企业务油气矿山2025媒体沟通会上，华为试图用一系列核心生产数据打破这一刻板印象。华为油气矿山军团正在通过一场“自下而上”的技术渗透，将AI大模型从辅助系统推向核心生产流程。这不仅是一场技术的迭代，更是一场关于传统重工业如何计算投入产出比的精算游戏。

核心生产系统的“黑箱”突围

长期以来，AI在工业领域的应用多停留在视觉识别等外围辅助环节，难以触及核心工艺。华为油气矿山军团副总裁吴海宇在会上指出，智能化正在从单点应用的“盆景”变为规模化复制的“风景”，必须深入业务痛点解决实际问题。

华为油气矿山军团副总裁吴海宇

这一转变的标志是AI开始接管工业“黑箱”。以钢铁行业为例，高炉内部反应极度复杂，拥有1400多个耦合参数，传统依赖老师傅的经验操作。吴海宇在演讲中透露，华为通过融合大模型实现了炉温的精准预测，有效平抑了温度波动。对于一座高炉而言，这种基于AI的精细化温控，意味着每年有望节省约1000万元人民币的成本。这种从“经验主导”向“数据驱动”的转变，正是重工业数字化转型的核心商业价值所在。

算得清的账：极致效率下的降本增效

对于资本市场和企业主而言，技术先进性必须让位于财务报表的改善。华为中国政企油气矿山系统部部长金伟锋列举了一组详实的数据，直接回应了关于“智能化是否划算”的质疑。在中铝材料应用研究院，华为基于盘古大模型打造的有色金属行业L1大模型——“坤安”大模型及“金属智眼”系统，将铝合金显微组织分析的时间从人工的3-5分钟压缩至10秒以内，效率提升90%以上，且分析结果精度可达99.5%。

华为中国政企油气矿山系统部部长金伟锋

在更为粗犷的矿山场景中，经济效益的提升同样直观。吴海宇分享了内蒙古伊敏露天矿的案例：在零下40度的极寒条件下，300台无人矿卡实现了自主穿梭，不仅摆脱了对驾驶员的依赖，还将综合运输效率提升了20%（即达到人工效率的120%）。更关键的是，该项目每年可节省燃油1.5万吨，折合人民币约1亿元。这一案例强有力地证明了，AI不仅能挖煤，还能比人更省钱。

破解“碎片化”困局与安全红线

尽管单点突破令人兴奋，但中国油气矿山行业仍面临严峻的“烟囱式”建设难题。企业内部系统林立，数据难以互通，导致智能化项目容易陷入“碎片化”陷阱。华为的解题思路是构建统一的架构与底座。通过“矿鸿”操作系统统一设备接口与数据格式，华为帮助中煤集团将数据采集完整率从不足60%提升至90%以上，为AI应用打通了数据“任督二脉”。

与此同时，安全始终是能源行业的头悬利剑。华为试图用技术重构安全边界，将“人防”升级为“技防”。吴海宇形象地比喻道：“我们不是需要扁鹊（治大病），我们需要找的是‘扁鹊大哥’（治未病）。”他介绍，在长庆油田，通过AI技术，特殊作业隐患的智能识别率达到94.1%，比传统方式提升了近18个百分点。这种技术替代方案，正在逐步将矿工从高危作业面撤离，也印证了吴海宇关于“从业者转型为数字化操作员”的判断——数字化转型不仅是效率革命，更是一场涉及数百万产业工人角色的社会变革。

生态博弈与落地方法论

面对即将到来的“十五五”规划，华为明确了其“黑土地”的定位。吴海宇强调，华为的目标是“把AI时代的黑土地做厚做实”，坚持“伙伴+华为”的双轮驱动模式。

针对行业Know-How（行业诀窍）与AI融合难的问题，华为中国政企油气矿山Marketing与解决方案销售部部长邹国栋给出了华为的解题范式。他表示，华为采用与头部客户“联合创新”的模式，让AI真正落地真实场景。

华为中国政企油气矿山Marketing与解决方案销售部部长邹国栋

邹国栋以宝武钢铁为例指出，作为产业链链主单位，宝武与华为联合构建了高炉大模型，将AI能力深度植入炼钢这一核心工艺环节。他强调，这种模式让AI不再止步于辅助系统，而是升级为“核心生产智能引擎”。通过与中铝、宝武等行业龙头的深度适配，华为正在将通用的AI技术转化为特定场景下的生产力工具。

展望2025，华为的战略意图清晰可见：从试点示范走向全产业链的规模化落地。通过云边协同架构，让企业能够基于通用大模型快速开发场景应用，大幅降低AI使用门槛。这预示着，工业AI将告别昂贵的“定制奢侈品”时代，进入“工业必需品”的普及阶段。