近日，抚顺新钢铁“基于DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B大模型的冶金智能知识问答辅助决策系统”（以下简称大模型系统）成功入选辽宁省工业和信息化厅印发的《辽宁省2025年人工智能赋能新型工业化典型应用案例名单》。
今天，我们就一起去了解一下这位扎根钢铁生产一线的“贾维斯”，看“他”是如何解决钢铁行业知识管理的核心难题。
众所周知，冶金行业涉及炼铁、炼钢、轧制等多环节复杂工艺，专业门槛极高，新员工难以快速掌握核心知识，技术传承易出现断层，而现在新人遇到疑问，不用再追着老师傅问半天，直接呼叫这位“钢铁大拿”即可。比如对着大模型系统输入“高炉炉温突然下降50℃该怎么调整”，系统不光会给出“检查热风温度、调整焦炭配比”的步骤，还会结合企业过去类似情况的处理经验，进一步阐述“为什么要这么调”——这就是“冶金知识RAG优化”的优势，它把行业里的专业门槛翻译成易懂的实操指南，让新员工快速提升独立处理问题能力，再也不怕技术传承断档。
面对资深专家的宝贵经验与隐性知识，因缺乏有效沉淀和共享机制，难以转化为企业持续发展动力这一难题，大模型系统给出了解决方案。现在，老工程师只要把自己的判断逻辑、过往案例输入大模型系统，该系统就会把这些“隐性知识”转化成标准化的判断模型，而其他技术人员遇到类似情况，输入问题就能拿到和专家判断一致的参考。大模型系统凭借优秀的“决策辅助与推理能力”，让专家的宝贵经验变成了全公司能共享的“数字财富”，推动钢铁企业知识管理从“被动存储”向“主动赋能”转型。
与此同时，“他”还是一名称职的“文秘小助手”。以往企业内部会议纪要、产品质量标准、规章制度等重要文档资料分散存储于不同系统，形成“信息孤岛”。技术人员想查一份产品质量标准，需要在会议纪要系统、工艺文档库、规章制度平台里反复切换搜索，但现在，打开这个大模型系统，直接输入问题，10秒内就能拿到整合好的答案，连对应的会议纪要附件、工艺参数对照表都一并附上。它就像个文档整合员，把分散在不同系统里的“信息孤岛”打通，让知识检索效率翻了好几倍。
如今，抚顺新钢铁车间里的技术人员已经离不开这个大模型系统了，该系统实实在在地把AI变成了钢铁工人的“知识帮手”，让找资料更快、学技术更易、传经验更久，真正让人工智能扎根在高炉旁、轧机边，为传统钢铁厂的智能化转型，交出了一份看得见、用得上的答卷。
