2017年，阿里云决定去改造传统的垃圾焚烧厂，主要是为了解决两个大难题：锅炉负荷像过山车一样忽高忽低，还有工人干活强度大得吓人，可炉膛温度还是经常失守。他们就在原本的DCS系统上叠加上自己开发的AICS人工智能控制系统，前后花了4年时间才搞出一套“工业大脑”。核心逻辑其实很简单，就是让机器学着像人一样工作，甚至比人还能干。 他们先是在炉膛关键部位装了高清摄像头，训练了一个火焰图像识别模型。机器可以通过火焰的位置判断哪里烧得最旺，看亮度和大小推算温度，最后再用热电偶的数据做校准。这下可好了，机器有了眼睛，不再需要那些稀疏的热电偶点测数据。然后他们又把进料速度、风室风压、炉排周期还有历史温度曲线这些因素全都拉进算法里，提前30分钟就能算出炉膛未来的温度走势和烟气情况。这样一来，算法直接把指令下发给设备调整参数，彻底把“人工盯表”变成了“算法盯算法”。 2021年6月，武汉市汉口北生活垃圾发电厂特意搞了一场“人机大战”，结果让人大吃一惊。机器干了9天后的数据显示：炉膛温度保持在850℃以上的时间占比提高了6.2%，主蒸汽流量的波动幅度下降了18%，污染物也跟着下降了不少。而且工人觉得轻松多了，不用再盯着屏幕，有时间去巡检设备了。 项目落地之后，汉口北电厂每吨垃圾发的电量增加了5%，相当于多了25度电；二噁英这些有害物质也进一步被控制住了。阿里云打算把这套方案复制到钢铁、水泥、化工和油田这些行业里去。孔令西也坦言说，现在的工业智能化还在早期阶段，很多核心技术都掌握在国外厂商手里。所以他们只能一家家工厂跑、一条条工艺磨，把经验变成可以复用的模型和平台。为了让更多的中小企业也能用得起“工业大脑”，团队决定把算法和工具都开源化、标准化。这样才能真正把降本增效和节能减排的事情落实到每一道工序里。