毫无疑问，人工智能绝对是今年最热的话题。

但与常人感受的高大上不同，它的出场方式一向十分接地气，"女工程师锅炉边写代码"、"程序员为研究技术亲自养猪"，简直让我们大跌眼镜。

（工程师在养猪场前写代码）

而这一次，一位云计算工程师，则被派到了火花四溅的工业制造车间，与工人老师傅一起，炼钢！

杨国彦是阿里云的工程师，这次她来到了攀钢，希望通过云计算能力，对提钒、脱硫、转炉炼钢、精炼、连铸等炼钢全流程相关的生产过程和检测数据进行挖掘分析，除此之外还能辅助人工判断产品缺陷。

"炼钢就是炼渣"，这是钢铁生产过程中的一句老话。杨国彦在攀钢的工人老师傅口中经常听到，因此要实现目标，她必须走到锅炉前，必须与工人老师傅一起炼钢，这段时间可以说是"火花四射"。

钢由生铁而来，和生铁的主要区别在于成分不同，所谓炼钢就是通过冶炼降低生铁中的碳、去除有害杂质，再根据钢性能要求加入适量合金元素，使之性能优良。为了将原料中一些不需要的杂质去除，就需要进行造渣。造好渣是实现炼钢生产优质、高产、低消耗的重要保证。

因此，云计算如何让"造渣"工艺实现提升，成为杨国彦核心攻坚的技术关键点。

现在，ET工业大脑已经可以对攀钢的炼钢工艺实现全流程的数据检测及数据挖掘分析，按照目前情况，一年将可以节省400万公斤炼钢原料……

钢铁原料消耗占整个炼钢厂成本的70%以上，降低钢铁料消耗，就意味着原料投入减少、成本和能耗降低。

其实，早在2016年，这样的故事在光伏行业就已经上演，协鑫光伏是"第一个吃螃蟹的人"，而第一批"下车间的程序员"就是在这个时候诞生。

说起光伏行业，切硅是必要的工艺环节，钢线不断摩擦切出硅片的背后，是车间的湿度、温度、砂浆温度、导轮温度等上千个参数的相互影响。

如果光凭人力选出最关键的因素，简直是mission impossible！在工程师眼中看似粗放的生产制造背后，其实需要极其精密的工艺流程。

而云计算是做什么的？数据存储和计算！ 于是，工程师们在车间里就拿出永远不离身的笔记本电脑，开始运用人工智能的算法，将所有关联参数进行深度学习和计算。

最终，工程师在车间里光膀子奋战了无数个夜晚以后，找出了影响良品率最关键的60个因素。

现在，协鑫光伏在ET工业大脑的帮助下，生产良品率已经提升1个百分点，每年可节省上亿元的生产成本。

人工智能技术改变传统行业的奇迹，正在一个个车间上上演。