人工智能（AI）正迅速从水泥行业的“边缘技术”走向“核心应用”。联合国工业发展组织（UNIDO）近日发布的一份报告指出，AI已不再只是具有发展潜力的新兴技术，而正日益成为推动水泥行业提升生产效率、降低碳排放、开发低碳产品的重要工具。不过，报告同时指出，若不能及时解决一系列制约因素，AI的应用价值仍将受到限制。

报告认为，AI已经在预测性维护、生产过程控制和能源管理等领域取得了显著成效。现代水泥工厂每天都会产生海量运行数据，而机器学习系统能够从这些数据中识别出传统控制系统难以发现的规律和特征，为生产优化提供新的支撑。

数据显示，在AI辅助优化的情况下，企业能源利用效率可提升2%～5%，电力消耗可降低3%～8%，非计划停机时间最高可减少15%，为企业带来了切实可量化的经济和环境效益。

其中，西班牙水泥企业Cementos Molins与人工智能公司alcemy合作开展的实践尤具代表性。双方利用机器学习技术优化水泥配方设计，在保证产品性能的前提下，将熟料系数降低了1.9个百分点，每吨水泥二氧化碳排放量减少约12千克。

从行业长远发展来看，这类应用的重要意义甚至可能超过当前备受关注的工厂运行优化。当前，水泥行业大量减碳投资集中于碳捕集与封存（CCUS）等技术，但未来最具潜力的减排路径之一，仍是通过提高辅助胶凝材料（SCMs）掺量、降低熟料比例以及开发低碳水泥产品，实现源头减排。如果AI能够加快新型胶凝材料配方的研发、筛选与验证，其价值将远不止于生产优化，而有望成为推动行业深度脱碳的重要技术支撑。

数据质量仍是AI推广的关键瓶颈

与此同时，报告也明确指出，制约AI进一步推广的最大障碍之一仍然是数据质量。目前，不少水泥企业在使用的信息系统依然不互通，数据采集标准不统一，部分生产设备年代较久，设计之初并未考虑支持高级数据分析。报告强调，AI系统的能力最终取决于其所获取数据的质量，行业真正面临的问题，或许并不仅仅是数据质量，更是数据治理能力不足。

事实上，大多数水泥企业已经积累了大量生产运行数据，但这些数据往往分散存储于不同系统，由不同部门管理，服务于不同业务目标，格式和标准也各不相同。长期以来，行业数字化建设更多是为了满足政府监管和合规申报需求，而非服务于人工智能应用。因此，企业虽然越来越擅长向监管部门提交数据，却尚未建立起能够跨工厂、跨企业共享、比较和分析的数据体系。

数字化能力差异制约行业整体应用

报告还指出，当前行业普遍缺乏既熟悉工艺流程，又掌握自动化控制和数据科学的复合型人才。同时，不同企业数字化成熟度差异较大，AI与现有生产管理体系的融合仍面临诸多挑战。

这一问题对于中小水泥企业尤为突出。相比大型跨国企业，中小企业往往缺乏充足的人才、资金和数字化基础设施。当前取得显著AI应用成果的企业，大多已经在数字化转型方面进行了长期投入；而许多中小企业甚至尚未建立起支撑AI部署所需的数据基础。

此外，报告也提醒，应客观看待AI自身带来的环境影响。随着数据中心和高性能计算基础设施快速扩张，其电力和水资源消耗持续增加。因此，在评价AI对行业绿色转型贡献的同时，也应综合考虑数字技术本身的环境足迹。

建立统一数据标准或成行业下一步重点

报告认为，要真正释放AI的全部潜力，行业未来需要关注的不仅是算法本身，更重要的是建立统一的数据标准。

如果能够在生产过程数据、实验室检测数据、设备维护记录以及碳排放数据等方面形成统一规范，将大幅降低AI技术推广应用的门槛。

然而，这项工作应由谁来主导？

对于单个企业而言，推动行业统一标准的动力并不充分；而部分技术供应商则更倾向于发展封闭的专有系统。因此，有行业专家认为，更具公信力的推动者应是全球水泥与混凝土协会（GCCA）、中国建筑材料联合会（CBMF）、德国水泥协会（VDZ）等行业组织，以及其他能够代表行业整体利益而非单一企业利益的独立机构。

报告最后强调，AI并不是实现水泥行业脱碳的“捷径”。它无法消除熟料煅烧过程中的工艺排放，也无法替代碳捕集等关键减排技术，更不能单独解决行业面临的结构性挑战。

AI真正能够发挥作用的是，帮助企业更高效地应对日益复杂的生产管理和低碳转型任务。而这一潜力能否最终实现，或许并不完全取决于AI技术本身的发展速度，而更多取决于整个行业能否建立起一套统一、开放、共享的数据语言，为人工智能的发展奠定坚实的数据基础。

编译自：联合国工业发展组织官网、全球水泥评论