让大模型去直接控制高炉炼铁简直就是灾难

寂静回声

通过八爷的描述，大伙知道，既不是环球网胡说，也不是任正非胡说，而是任正非的手下在胡说。
但是国产大模型们呢，如何看待这段话呢。



文心5.0大模型说没大毛病，完全都可行的，符合百度它们一贯的大忽悠风格。


一个大兜比，文心5.0大模型承认原话有严重问题。



Deepseek一贯那种和稀泥的本质，明明就是错的，还非要找出个正确的理由来，这就是为什么西方国家。指责deepseek大模型混淆是非，篡改历史。


一个大兜比，Deepseek大模型承认原话有根本性错误。


即使强如gpt-5，在专业问题上也是糊涂的。


把八爷的表述扔给它，gpt-5也得老实承认“您完全正确，感谢您清晰且精准的指正”


大模型后是不是全军覆没了，那倒不是。豆包大模型在这个问题上倒是给出很有专业性的回答。

但这并不表示大语言模型就可以直接去指导高炉炼铁了，大语言模型的训练数据多为历史论文、操作手册、行业报告等 “静态文本”，缺乏实际生产中 “动态工况下的因果模型”—— 它能复述 “焦炭负荷提高，炉温可能上升” 的常识，但无法计算 “当矿石品位从 58% 降至 56%、风量增加 50m³/min 时，焦炭负荷需调整多少才能维持硅含量稳定”。这需要基于物料平衡、热平衡的机理模型，而非文本统计规律。


高炉炼铁的参数耦合不是 “文本中的逻辑关联”，而是 “物理化学层面的动态因果链”：
焦炭负荷、矿石品位（TFe）、鼓风参数（风量 / 风温 / 富氧率）、炉料分布、焦炭反应性（CRI）、矿石软化温度、煤气利用率（ηCO）等至少二十多项核心参数，且参数间存在 “非线性、时滞性、强干扰” 特性。

工业决策要求 “100% 的可靠性底线”，而大语言模型的幻觉是架构性缺陷，无法通过调优完全根除。
大语言模型的 “幻觉” 本质是模型为了满足 “语言流畅性” 而违背事实的概率性输出 ，在文本创作、信息检索等场景中，幻觉导致仅仅是信息错误。
比如上午发那个帖子里，我只是问Kimi大模型，单轴机械手是什么，它主动的告诉我单轴机械手另一个名字叫线性模组。
这个陈述是它自己说的，并不是我引诱它的，所以这就是妥妥的幻觉，谁他妈告诉你线性模组就是单轴机械手的，相信语料库也不会这么写的，这就是大语言模型在把语料库的内容输出的时候，因为是基于概率输出而不是一种对事实的理解，给搞混了。

但在高炉炼铁中，幻觉直接对应 “工艺参数失控。基于 Transformer 架构的大语言模型，其核心逻辑是 “基于训练数据的概率性文本生成”，而非 “基于物理规律、实时数据的工业决策”。
高炉炼铁的决策核心是 “实时响应炉况变化”，需每秒采集炉顶煤气温度、炉缸热电偶温度、压差、料速、铁水成分等数百个动态数据，且需对接 PLC/DCS 控制系统直接驱动执行机构，如给料机、鼓风阀门。
大语言模型本质是 “离线文本生成工具”，无法直接对接工业传感器、控制系统，也无法处理 “实时数据的噪声过滤、异常值识别”。
例如：传感器临时故障导致的虚假温度数据，大语言模型无法区分，而工业控制系统会通过多传感器交叉验证剔除异常。

更关键的是，大语言模型生成的决策无法 “自我验证”。
它不知道自己的建议是否符合物理规律，如是否会导致炉内压差超过安全阈值，也无法根据执行后的炉况变化修正决策。
工业事故调查要求每一步参数调整都能找到 “数据依据、模型支撑、责任人确认”，大语言模型的输出是 “黑箱生成”，无法解释 “为什么推荐这个配比”。
例如：是基于哪组历史数据、哪个工艺模型，出事故后无法追溯决策源头。
高炉参数调整必须提前预判后果，如调整焦炭负荷后，炉温、硅含量的变化趋势，这需要基于 “机理模型 + 历史工况大数据” 的定量预测。
而大语言模型的预测是定性的、模糊的如 “硅含量可能下降”，无法满足工艺精度要求。

关于大语言模型的模糊输出，这一点是深有体会。以前使用千问大模型的前身通义大模型时，让通义大模型解释一个概念，一个定义。在输出的将近100个字里面，“可能”二字能出现20多次，仿佛不说“可能”二字，它就不会说话了。这就带来另一个问题，人与大模型对话时，是不是能发现对方是大模型。应该能发现的，它完全不是以一个正常人的方式在交流。就像8次郎是不是有病，一交流就能看出来。你只要问点什么有技术的问题，大模型的回答就是“可能”“可能”“可能”，像个结巴似的。所以我一直对某些大模型厂家宣传的所谓已经通过图灵测试的说法嗤之以鼻，不论国内国外，谁这么说谁就是放屁。

工业决策系统必须具备 “容错机制”（如参数调整超出安全阈值时自动锁定、多级审批），而大语言模型没有风险识别能力 —— 它不会意识到 “建议降低炉温 200℃” 是危险操作，更不会主动预警。

高炉炼铁的多参数耦合决策，行业内的成熟方案是 “工业控制系统（DCS/PCS）+ 机理模型 + 人类专家把关”，三者缺一不可：
机理模型（核心计算单元）：基于高炉冶炼的物理化学规律（如还原反应动力学、传热传质方程、物料 / 热平衡模型），建立定量计算模型 —— 例如：通过 “硅含量预测模型”，为决策提供科学依据；
实时数据驱动（动态修正单元）：通过工业互联网平台对接传感器、PLC 系统，实时采集动态数据，修正机理模型的偏差（如原料成分波动时，模型自动调整计算系数）；
人类专家闭环（最终决策单元）：工程师基于模型输出、实时炉况（如压差曲线、煤气成分变化），结合经验判断是否执行调整 —— 例如：模型建议提高焦炭负荷 ，但工程师发现炉缸温度已呈上升趋势，可暂缓调整，避免过度干预。
这套方案的核心是 “技术工具提供支撑，人类专家掌握最终决策权”，既利用了模型的定量计算能力，又通过人类经验规避了技术工具的局限性，完全契合工业安全生产的 “保守性原则”。

所以各位在媒体上看到的所谓工业大模型其实是这套方案，从核心架构来说，与transformer大模型架构没有任何关系。国务院要求的备案也只是叫人工智能备案，从来没有说是叫大模型备案的。是国内炒作，硬把人工智能说成是大模型。仿佛只要一提人工智能就是大模型，这简直是胡闹。

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哈哈 ，一句话，我现在用不上啥AI大模型，100%耽误我赚钱

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这是做PPT用的，不是干事的。