文章核心观点 - AI技术正从工具销售转向价值创造 重点在于为企业提供可量化的收益提升[2] - 企业AI落地需聚焦高价值复杂场景 通过行业Know-How与AI技术融合实现闭环控制[3][5][14] - 垃圾焚烧行业通过"感知-预测-控制"三层架构实现AI规模化应用 自动投运率超90%[5][6][20] 中国垃圾焚烧产业发展阶段 - 进口技术引进阶段：早期依赖欧美日技术引进 如日立/卡万塔/马丁炉等技术[9] - 本土化适配阶段：针对中国垃圾含水率高/成分复杂特点改造技术 开发出三段式V型焚烧炉[9] - 技术出海阶段：2024年V型炉技术反向输出海外 实现从技术引进到输出的突破[10] 瀚蓝环境AI落地实践 - 设备规模：AI系统部署于9个项目18台焚烧炉 覆盖垃圾处理规模近10万吨/日[2][5] - 技术成效：自动投运率超90% 显著提升燃烧效率并降低人工操作强度[5][20] - 技术架构：通过精准感知（传感器与视频分析）/动态预测（AI建模）/协同控制（智能算法）实现闭环管理[5][6] - 数据基础：提前布设上千个传感器 积累多年运营数据形成历史数据库[15] 阿里云工业AI落地方法论 - 场景选择：聚焦制造业"研产供销服+金融管理"中的生产制造环节 因其价值最大且需求强烈[4][13] - 行业筛选：选择高价值设备且工艺复杂的行业 AI提升效能空间更大[5][14] - 技术适配：需结合物联网能力与工控领域认知 形成可执行的技术闭环[14] - 合作模式：需与行业用户深度共创 2019年派驻热工+控制+AI复合背景团队驻场数月[12] 行业痛点与技术突破 - 核心痛点：垃圾成分受来源/天气/时间段影响 含水率与热值波动大导致燃烧不稳定[17] - 控制难点：原有ACC控制技术不可用 需替代依赖老师傅经验的人工操作[12][17] - 创新方案：通过多模态视觉大模型识别垃圾成分 结合吊车/推料器/炉排数据预测热值[23] 企业AI战略实施路径 - 启动原则：在"模糊正确"理念下先行试点 通过小场景验证价值再推广[27] - 实施周期：瀚蓝环境花费6-7年时间 从点状探索发展到全面推广[27] - 生态建设：联合成立人工智能研究院 打造环保行业超脑集群与开放生态[21] 出海机遇与挑战 - 市场机遇：发展中国家如东南亚/中亚/西非垃圾焚烧需求巨大 正处于起步阶段[30] - 技术挑战：需适配欧美标准体系 应对垃圾成分与热值差异带来的超温问题[30] - 落地模式：中国技术出海核心逻辑是"客户带技术"而非"技术找客户"[31][38] 行业未来布局 - 瀚蓝方向：从单点验证转向全流程覆盖 构建数据驱动+主动干预的闭环管理[20][21] - 阿里云规划：拓展大模型应用 如垃圾投运助手提升操作员能力 缩小新手与老师傅差距[22] - 技术演进：将时序模型/视觉模型等多模态技术融合 持续迭代智能控制算法[23]