會(huì)上，杭州格物見微數(shù)字科技有限公司創(chuàng)始人兼CEO孔令西以“AI助力垃圾焚燒行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展——全鏈路AI技術(shù)系統(tǒng)”為題，作了主題發(fā)言。

他表示，格物見微擁有垃圾焚燒全鏈路智慧化四大核心技術(shù)：一是全面深度感知和全面深度理解；二是多模態(tài)數(shù)據(jù)融合，大小模型融合；三是自主學(xué)習(xí)，自我迭代；四是超前預(yù)測(cè)與模型控制體系。目前已建設(shè)了全國(guó)首個(gè)AI+垃圾焚燒發(fā)電全鏈路技術(shù)系統(tǒng)的標(biāo)桿項(xiàng)目，實(shí)現(xiàn)了垃圾焚燒前、中、后全鏈路的AI應(yīng)用。

孔令西

杭州格物見微數(shù)字科技有限公司（以下簡(jiǎn)稱：格物見微）是一家初創(chuàng)公司，是國(guó)內(nèi)在垃圾焚燒領(lǐng)域中專注人工智能的供應(yīng)商之一。致力打造全球領(lǐng)先的企業(yè)級(jí)AI平臺(tái)，聚焦工業(yè)、能源、汽車、金融等行業(yè)企業(yè)的AI解決方案，成為國(guó)內(nèi)人工智能與先進(jìn)控制技術(shù)融合架構(gòu)引領(lǐng)者。格物見微位于浙江杭州，獲得了國(guó)內(nèi)頂尖基金機(jī)構(gòu)順為資本、初心資本的支持，及余杭區(qū)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)計(jì)劃的支持。團(tuán)隊(duì)主要來自阿里、螞蟻、華為、IBM、百度、國(guó)家能源、寶武等互聯(lián)網(wǎng)IT企業(yè)以及大型制造業(yè)集團(tuán)，是一家既有  AI技術(shù)，又有豐富的工業(yè)、能源、汽車、金融等行業(yè)經(jīng)驗(yàn)的復(fù)合跨界人才團(tuán)隊(duì)。

01行業(yè)發(fā)展與核心挑戰(zhàn)

垃圾焚燒行業(yè)歷經(jīng)四個(gè)發(fā)展階段：1988年-2005年的探索期、2006年-2011年的初步成長(zhǎng)期、2012年-2020年的高速發(fā)展期，以及2021年至今的穩(wěn)定發(fā)展期。在當(dāng)前“運(yùn)營(yíng)為王”的時(shí)代，企業(yè)面臨著多重運(yùn)營(yíng)挑戰(zhàn)，可概括為“兩大、兩多、兩協(xié)同、兩復(fù)雜”：

兩大：時(shí)滯大（從入爐到出渣，整個(gè)過程超過2小時(shí)，對(duì)技術(shù)方案的預(yù)判和協(xié)同能力有很高要求）、波動(dòng)大（垃圾質(zhì)量的變化，會(huì)影響燃燒的狀態(tài)）；

兩多：多模態(tài)（需要具備處理視頻數(shù)據(jù)、測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù)（時(shí)序數(shù)據(jù)）、操作規(guī)程（文本數(shù)據(jù)）等不同模態(tài)數(shù)據(jù)的能力），多變量（需要在數(shù)以百計(jì)的原始測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù)、數(shù)以千計(jì)的衍生變量中尋找規(guī)律）；

兩協(xié)同：跨系統(tǒng)協(xié)同（系統(tǒng)內(nèi)協(xié)同如料、風(fēng)、水等系統(tǒng)內(nèi)部協(xié)同，系統(tǒng)間協(xié)同包括燃燒系統(tǒng)與煙氣系統(tǒng)之間協(xié)同）；

兩復(fù)雜：工況復(fù)雜（焚燒爐內(nèi)積灰、結(jié)焦、部分設(shè)備更換等情況時(shí)有發(fā)生，往往會(huì)引起燃燒系統(tǒng)工況的變化，導(dǎo)致預(yù)訓(xùn)練好的模型效果發(fā)生變化）、成分復(fù)雜（垃圾成分隨季節(jié)、天氣、發(fā)酵時(shí)長(zhǎng)變化）。

此外，行業(yè)還存在“數(shù)據(jù)孤島”問題——垃圾焚燒全流程（料倉(cāng)管理、燃燒控制、煙氣處理等）的多環(huán)節(jié)、多系統(tǒng)數(shù)據(jù)未打通，難以形成全局最優(yōu)協(xié)同，且運(yùn)營(yíng)高度依賴?yán)蠋煾到?jīng)驗(yàn)。

02聚焦實(shí)際運(yùn)營(yíng)痛點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)從頂層設(shè)計(jì)到技術(shù)落地

針對(duì)行業(yè)痛點(diǎn)，格物見微提出以“智慧化頂層設(shè)計(jì)”為核心的系統(tǒng)性解決方案，強(qiáng)調(diào)從集團(tuán)到工廠的兩層規(guī)劃協(xié)同，并構(gòu)建數(shù)據(jù)平臺(tái)、模型平臺(tái)、仿真與數(shù)字平臺(tái)等數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施，為智能化應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。

孔令西表示，實(shí)現(xiàn)數(shù)字化和智能化需先搭建好必要的基礎(chǔ)設(shè)施，包括數(shù)據(jù)平臺(tái)、模型平臺(tái)（含機(jī)理模型、AI模型及大模型平臺(tái)）、仿真和數(shù)字平臺(tái)，這是建設(shè)智慧工廠的基礎(chǔ)。在具備數(shù)字化智慧工廠的基礎(chǔ)設(shè)施后，仍需解決數(shù)據(jù)多、系統(tǒng)割裂的問題。一方面要實(shí)現(xiàn)全域數(shù)據(jù)打通，將運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)、工具數(shù)據(jù)、設(shè)備數(shù)據(jù)、安防數(shù)據(jù)等納入同一系統(tǒng)；另一方面要匯聚各類工藝數(shù)據(jù)，這是推進(jìn)下一步智能化的重要基礎(chǔ)，也是實(shí)踐中的經(jīng)驗(yàn)?；诠S層面的數(shù)據(jù)匯聚與統(tǒng)一，再向上延伸至集團(tuán)層面，開展運(yùn)營(yíng)決策優(yōu)化（包括運(yùn)營(yíng)優(yōu)化、面向管理層的領(lǐng)導(dǎo)駕駛艙等），能達(dá)到事半功倍的效果。綜上，做好智慧電廠需通過基礎(chǔ)設(shè)施打通數(shù)據(jù)、實(shí)現(xiàn)全局優(yōu)化。但有了數(shù)據(jù)、基礎(chǔ)設(shè)施和相應(yīng)能力后，如何真正落地，是企業(yè)管理者及廠級(jí)總經(jīng)理面臨的關(guān)鍵課題。

為此，格物見微將解決方案的落地聚焦三大核心場(chǎng)景，聚焦實(shí)際運(yùn)營(yíng)痛點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)實(shí)際價(jià)值創(chuàng)造：

燃燒優(yōu)化：通過AI技術(shù)提升燃燒穩(wěn)定性，減少波動(dòng)，提高能源轉(zhuǎn)化效率；

煙氣處理：優(yōu)化煙氣凈化過程，降低耗材成本，確保排放達(dá)標(biāo)；

料倉(cāng)管理：精準(zhǔn)掌握料倉(cāng)狀態(tài)，為燃燒環(huán)節(jié)提供穩(wěn)定的原料基礎(chǔ)。

孔令西表示，AI技術(shù)并非取代人類，而是通過構(gòu)建“數(shù)字老師傅”智能體，模擬人類的感知、預(yù)測(cè)、分析、決策能力，與一線工人協(xié)同作業(yè)，從而實(shí)現(xiàn)垃圾焚燒更優(yōu)、煙氣處理更佳、料倉(cāng)管理更好，形成行業(yè)未來的新范式。

03四大核心技術(shù)：構(gòu)建全鏈路AI能力

為有效破解垃圾焚燒行業(yè)面臨的“兩大、兩多、兩協(xié)同、兩復(fù)雜”及“數(shù)據(jù)孤島”等核心挑戰(zhàn)，格物見微構(gòu)建了全鏈路智慧化的四大核心技術(shù)。

全鏈路智慧化的核心技術(shù)一：

全面深度感知與全面深度理解

格物見微在垃圾焚燒領(lǐng)域的全面深度感知與理解技術(shù)，主要通過三個(gè)環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)：

首先是料倉(cāng)的全面感知。借助3D數(shù)字孿生技術(shù)，對(duì)整個(gè)料倉(cāng)進(jìn)行仿真還原，精準(zhǔn)刻畫各區(qū)域狀態(tài)，從而掌握每個(gè)區(qū)域垃圾的具體情況；同時(shí)，通過垃圾料的一系列數(shù)據(jù)反推預(yù)測(cè)各區(qū)域垃圾的熱值，為后續(xù)燃燒環(huán)節(jié)提供基礎(chǔ)。

其次是燃燒環(huán)節(jié)的“看火”感知。針對(duì)老師傅依靠經(jīng)驗(yàn)“看火”的傳統(tǒng)方式，格物見微深入研究大模型的技術(shù)架構(gòu)，并將其與小模型的CV技術(shù)融合，以此模擬老師傅的經(jīng)驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)對(duì)火線、火焰亮度、標(biāo)邊界等的技術(shù)化識(shí)別，替代人工經(jīng)驗(yàn)判斷。

最后是料層的感知。料層狀態(tài)是行業(yè)公認(rèn)的難題，不同人理解存在差異，格物見微通過AI多變量預(yù)測(cè)技術(shù)，以軟測(cè)量方式實(shí)現(xiàn)對(duì)料層狀態(tài)的預(yù)測(cè)。

通過這三段感知，實(shí)現(xiàn)對(duì)垃圾焚燒全流程的精準(zhǔn)感知與深度理解，為后續(xù)決策提供數(shù)據(jù)支撐。

全鏈路智慧化的核心技術(shù)二：

多模態(tài)數(shù)據(jù)融合，大小模型融合

在整合過往經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)、公司規(guī)程、爐子特性數(shù)據(jù)等知識(shí)的基礎(chǔ)上，通過多模態(tài)技術(shù)融合各類數(shù)據(jù)——包括視頻數(shù)據(jù)、測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù)（時(shí)序數(shù)據(jù)）、操作規(guī)程（文本數(shù)據(jù)）等。

再借助通用的DeepSeek大模型技術(shù)等大模型技術(shù)，實(shí)現(xiàn)大小模型數(shù)據(jù)的融合?；谕ㄓ么竽Ｐ图夹g(shù)，融合操作規(guī)程等專業(yè)領(lǐng)域知識(shí)及LoRA、RAG等優(yōu)化技術(shù)，使系統(tǒng)掌握產(chǎn)線操作的專業(yè)知識(shí)。結(jié)合小模型的計(jì)算結(jié)果，實(shí)現(xiàn)資深操作員的控制水平。

孔令西表示，該技術(shù)的關(guān)鍵在于將小模型的精準(zhǔn)性與大模型在推理、知識(shí)泛化性以及對(duì)最新工藝?yán)斫獾牡芰ο嘟Y(jié)合，結(jié)合行業(yè)專業(yè)知識(shí)，從而提升控制工程的精準(zhǔn)度，使其達(dá)到實(shí)際老師傅的操作水平，這也是該技術(shù)的最佳實(shí)踐。

全鏈路智慧化的核心技術(shù)三：

自主學(xué)習(xí)，自我迭代

在大小模型對(duì)知識(shí)、歷史及專業(yè)經(jīng)驗(yàn)知識(shí)形成理解后，格物見微提出四大學(xué)習(xí)機(jī)制，以實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的自主學(xué)習(xí)與自我迭代，這是其核心技術(shù)之一。

1、大模型反哺機(jī)制：通過大模型對(duì)歷史數(shù)據(jù)和行業(yè)知識(shí)的深度解析，持續(xù)反哺到領(lǐng)域內(nèi)的專業(yè)模型中，不斷完善并形成行業(yè)專屬模型。

2、仿真與真實(shí)世界雙場(chǎng)景學(xué)習(xí)：一方面，基于歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建仿真環(huán)境，同步部署執(zhí)行智能體與仿真智能體，在仿真環(huán)境中還原各類工況，模擬不同操作模式及結(jié)果，通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)迭代；另一方面，系統(tǒng)已與AR系統(tǒng)、DCS系統(tǒng)打通，可快速驗(yàn)證仿真結(jié)果，并結(jié)合過去一周老師傅的操作行為數(shù)據(jù)，將最新經(jīng)驗(yàn)持續(xù)迭代進(jìn)系統(tǒng)。

3、錯(cuò)誤學(xué)習(xí)機(jī)制：針對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行中出現(xiàn)的調(diào)偏置、異常工況操作失誤等不良案例，通過減少激勵(lì)、弱化此類操作的方式，避免重復(fù)錯(cuò)誤。

4、優(yōu)質(zhì)行為持續(xù)迭代機(jī)制：持續(xù)從歷史數(shù)據(jù)中提取優(yōu)質(zhì)操作行為，不斷迭代優(yōu)化系統(tǒng)。

通過這四大機(jī)制，整個(gè)系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)自我學(xué)習(xí)、自我迭代，持續(xù)進(jìn)化。

全鏈路智慧化的核心技術(shù)四：

超前預(yù)測(cè)與模型控制體系

格物見微的超前預(yù)測(cè)技術(shù)已應(yīng)用于煙氣預(yù)測(cè)與優(yōu)化場(chǎng)景，可實(shí)現(xiàn)3-5分鐘的超前預(yù)測(cè)，能對(duì)硫化物、氮氧化物及相關(guān)氧化多變量因子進(jìn)行預(yù)測(cè)。借助這種超前預(yù)測(cè)，操作可預(yù)留提前量，直接減少耗材消耗。

結(jié)合感知、預(yù)測(cè)、決策優(yōu)化及自我迭代學(xué)習(xí)能力，系統(tǒng)形成了具備“老師傅”水平的智能體。

運(yùn)營(yíng)生產(chǎn)全鏈路智慧化效果方面，孔令西以北京朝陽集團(tuán)項(xiàng)目為例作了介紹。其3臺(tái)600噸爐排爐已全面上線該系統(tǒng)，實(shí)際數(shù)據(jù)顯示主蒸汽流量波動(dòng)極低，達(dá)到“老師傅”級(jí)穩(wěn)定水平（對(duì)比原有數(shù)據(jù)波動(dòng)范圍顯著降低）。這意味著年輕操作人員與系統(tǒng)協(xié)同時(shí)，多數(shù)時(shí)候僅需監(jiān)控即可，大幅提升了企業(yè)運(yùn)營(yíng)效率。

04建成全國(guó)首個(gè)標(biāo)桿項(xiàng)目，助力行業(yè)攻破難題

目前，格物見微已建成全國(guó)首個(gè)“AI+垃圾焚燒發(fā)電全鏈路技術(shù)系統(tǒng)”標(biāo)桿項(xiàng)目，在多個(gè)合作案例中展現(xiàn)出顯著成效。以北京朝陽集團(tuán)項(xiàng)目為例，其AI系統(tǒng)上線后垃圾發(fā)電主蒸汽穩(wěn)定性提升36%—48%，自動(dòng)投運(yùn)率達(dá)98%以上，操作強(qiáng)度降低80%，安全冗余度大幅提升，噸垃圾產(chǎn)汽量同比提升約4.5%，上網(wǎng)電量同比增加約4.2%，脫酸、脫硝環(huán)保耗材同比降低3%以上，實(shí)現(xiàn)了減污降碳與降本增效的均衡，為行業(yè)探索出高效環(huán)保的高質(zhì)量發(fā)展路徑。

截至目前，格物見微已與6家行業(yè)集團(tuán)達(dá)成合作，通過與客戶共創(chuàng)合作，打磨全鏈路AI技術(shù)體系。

未來，格物見微將進(jìn)一步深化AI智能體在垃圾焚燒、固廢領(lǐng)域的應(yīng)用：探索料倉(cāng)技術(shù)與智能行車技術(shù)的協(xié)同，攻堅(jiān)行車無人化這一行業(yè)難題；依托杭州區(qū)位優(yōu)勢(shì)，具身智能在智能行車與智能巡檢中的應(yīng)用；借鑒鋼鐵、水泥行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，推動(dòng)設(shè)備預(yù)防性維護(hù)在固廢領(lǐng)域的深化應(yīng)用，并聯(lián)合行業(yè)伙伴打造行業(yè)大模型；聯(lián)合行業(yè)伙伴打造固廢領(lǐng)域大模型，最終實(shí)現(xiàn)“數(shù)字化員工”與人類的深度協(xié)同，助力行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

正如孔令西所言，AI與人類的協(xié)同將成為垃圾焚燒行業(yè)突破瓶頸的新范式，通過技術(shù)創(chuàng)新讓經(jīng)驗(yàn)不再稀缺，讓運(yùn)營(yíng)更高效、更智能。

編輯：李丹