企业实践：工业大脑的产业化落地
在重庆三峰：实现全套设备国产优化，并引入阿里云工业大脑，解决垃圾焚烧稳定性的行业难题，在系统自动投运的基础上，发电稳定性提升，实现自动投运率96%以上，把工人从上万次的操作中解放出来。截至2024年6月，三峰环境已投资57个垃圾焚烧发电项目，日处理生活垃圾规模超6万吨，技术及设备应用到国内外的260个垃圾焚烧发电项目、共计419条焚烧线。
在瀚蓝环境：连续十一年被评为全国固废处理十大影响力企业，携手阿里云搭建垃圾焚烧大模型，开发全国首个“无废城市数字大脑”，根据数据统计分析，项目应用 AI 后焚烧稳定性提升了 23.08%，人工工作量下降了 87%。每天有上万吨生活垃圾经由人工智能算法、大数据预测分析转化为数百万度绿色电能。
在旺能环境：作为全国固废行业十大影响力企业，年处理垃圾超880万吨，转化清洁电能约30.4亿千瓦时，引入阿里云工业大脑，对集团各电厂完成智能控制优化升级，蒸汽稳定性提升20%+，发电量提升1%+，厂用电率降低2%+，厂用耗材用量降低20%+，部分电厂单台炉综合年化收益高达到 120万以上。
在绿色动力：作为中国最早引进国际先进垃圾焚烧技术进行国产改造、升级和再开发的国有控股环保企业之一，每天的总垃圾处理规模达78000吨，其与阿里云联合投入的“垃圾焚烧数字化智慧化技术”成果，近期获得2024年中国城市环境卫生协会科技进步一等奖。由行业知名专家组成的评审小组一致认定，“项目总体水平达到国内领先，工程化应用规模达到国际先进水平，是垃圾焚烧行业全流程、多模态和多变量数字化智慧化运行的标杆案例，对行业提质增效和促进数字化新质生产力发展具有明显的引领和示范作用。”
技术革新：AI大模型重构焚烧控制体系
早期的垃圾焚烧炉操作员如同“驯兽师”，需应对复杂的工况（如热值波动、环保要求等），依赖操作员7*24小时高密度的问题识别、分析和参数调整，劳动强度大且易出错。绿色动力的老员工记得，“最怕冬天下雪，垃圾热值低，特别难烧，参数调慢了就冒黑烟，炉温猛降，需要投油助燃，成本很高。”17年开始，阿里云开始和行业一道深入垃圾焚烧的智能化探索，从预测和参数推荐开始，帮助解决「运行稳定性提升」和「环保增效」两大难题。阿里云工业大脑AICS通过对历史数据的学习，构建预测模型，可推演出垃圾焚烧炉内十多个关键变量的变化趋势，包括锅炉关键变量预测、火焰图像解码等。在此基础上，输出最优的控制参数推荐。随着AI大模型技术的快速发展，阿里云通过融合最新的技术成果与既往沉淀能力，实现技术方案的再次升级，让垃圾焚烧价值最大化，包括，用于运行状态预测的时序预训练模型、用于垃圾热值预测的多模态时序大模型，以及用于控制优化的AI-MPC技术。此时的大模型不再只是“参谋”，而是可以更多地作为“指挥官和执行者”角色参与工作。
其智能化改造主要体现在：
- 多模态感知
通过工业大脑的工业物联网组件，对现场3台炉1500个以上的关键运行数据进行采集，对9路燃烧状态监控视频进行接入，以实现对焚烧炉运行状态的全面数字化感知。
- 预测升级
热值预测：融合包括进料口视频图像、实时燃烧状态、历史热值结果在内的多模态数据，建立全国首个“可指导燃烧控制的垃圾热值预测模型”，可提前1.5小时预测垃圾热值，偏差10%以内；
料层厚度预测：料层厚度是评估燃烧状态及其变化的重要参考指标，但这一关键信息无法直接通过测量获得。为了实现更精准的控制，工业大脑团队通过风压、火线、火焰形态等数据，创造了一个虚拟料层厚度指标，它虽然仍无法用长度单位来表示，但已经可以精确量化并作为燃烧控制的重要依据。
- 自主智能决策
焚烧智能控制：通过AI预测获得的前馈值及实时的状态反馈值，借助阿里云自研的AI-MPC控制算法，实现对给料器、炉排、风机、风门等关键设备的协同智能控制，显著提升对垃圾热值波动的抗干扰能力，提升焚烧过程稳定性；
环保投药控制：在时序预训练模型及机理模型的综合作用下，实现烟气排放指标的分钟级提前预测，为环保耗材的投放控制赢得宝贵的提前量，同时精准控制排放物的小时均值，实现污染物的稳定控制及环保耗材用量的降低；
闭环控制：算法计算的结果闭环反馈到锅炉DCS系统，完成基于一系列人工智能算法的锅炉自动控制和投运，人工干预率<5%。
全球视野：中国方案走向世界
目前，阿里云基于AI的数智化控制系统“工业大脑”，已在全国各地累计完成200多台垃圾焚烧炉的智能化投运，针对全流程实现模版化，并通过大模型进一步实现精准的问答辅助及自动化配置，大大降低企业规模化部署应用和智能控制的技术门槛。当工业大脑成为焚烧发电领域的“首席工程师”，中国固废企业正将这套经过严苛验证的智能解决方案推向“一带一路”沿线国家，重塑全球垃圾处理产业格局。未来，阿里云也将通过工业大脑的持续迭代，与行业合作伙伴共同打造全球固废处理产业的零碳生态。
