AI落地刻度｜铅企的AI刻度：从炉前机器人到电解智能控制

摘要：基于5家代表性铅企2025年公开披露的使用端研究。

产联社分析师 ｜肖潇

【导语】 铅冶炼具有高温、高粉尘、连续作业及复杂物料配比等特点。因此，行业引入智能技术的首要任务是让人员退出高危岗位，并将经验转化为可复用的参数来提升连续生产过程的稳定性。评估铅企AI落地成效应重点关注技术是否真正融入配料、熔炼、电解、选矿等主流程。

产联社研究员对豫光金铅、株冶集团、湖南白银等企业2025年年报及公开资料交叉比对后发现，铅行业的AI落地深度分成了三个层次：底层为基础支撑层，由工业网络、数据中心等构成，负责生产数据的全面采集、传输与集中存储；中层为自动化执行层，涵盖机器人作业、选矿自动化等，旨在实现生产流程的标准化与稳定运行；上层为智能决策层，包括AI配料、电解AI及关键参数智能调控，直接介入冶炼核心工艺环节，通过算法优化实现经验知识的数字化和工艺参数的动态调优。

总的来看，铅企AI落地遵循“高危岗位机器替代—生产数据在线化—关键参数智能决策”的递进路径，以自动化为基础，沿冶炼主流程逐点嵌入AI能力。

一、路径分化：在抓手和体系上存在差异

当前五家代表性铅企的AI应用路径呈现分化，差异主要体现在切入的抓手和体系的构建方式。具体来看，豫光金铅从高危岗位和复杂配料纵深推进；株冶集团将AI嵌入电解与关键参数调控；湖南白银优先完成选矿自动化与矿山数据底座；驰宏锌锗引入机器视觉至铅锌冶炼核心工序；西部矿业以锡铁山铅锌矿为载体，系统改造采矿、选矿及生产管控。

表：5家代表性铅企使用端路径对比

这种路径上的分化主要源于企业生产结构存在差异：冶炼型企业更易在炉前、配料、电解等连续环节中识别高价值场景，而拥有矿山资产的企业则需优先解决井下通信、设备协议、无人运输及生产联动等基础问题。

从共性方向看，铅企正由单点设备改造转向跨工序数据贯通：机器人负责解决局部作业，自动化系统衔接流程段，AI则参与更高层级的判断与优化。

二、炉前与配料：解决安全生产和经验复用问题

铅冶炼的炉前和配料端有两个比较重要的生产痛点：一是高温环境需要减少人员暴露；二是复杂的原料结构往往依赖老师傅的经验判断。AI应用的落地能够有效解决这两个痛点：搭载AI的机器人能有效替代人员作业，保障人员安全；AI算法能够分析沉淀生产经验，实现辅助配方优化。

在这一领域，豫光金铅的落地路径具有代表性：安全生产方面，其耐高温机器人可实现24小时持续作业，替代捅渣、清渣等重复劳动，将岗位劳动强度降低70%；经验复用方面，豫光“智能AI配料系统”可快速生成配比方案，误差低于0.01%，帮助企业实现配方迭代。

三、冶炼控制：AI开始从单机装备进入核心参数

铅冶炼环节存在流程长、连续性强的特点，任一关键参数的波动都可能影响后续环节的运行状态。因此，AI能否真正进入控制过程，是衡量其是否融入主流程的关键标志。

株冶集团2025年年报明确披露，“电解AI应用”等成果已落地，公司将物联网、大数据、人工智能等技术应用于生产全流程，并通过智能控制系统对冶炼过程关键参数进行实时监测与精准调控。这意味着株冶集团的AI应用场景已从厂外管理端延伸至铅锌电解这一核心生产环节，技术位置发生了实质性前移。在这种路径下，当AI系统能够持续读取工况、识别偏差并辅助调节参数时，其技术价值便不再局限于替代单一岗位的劳动，而是转向保障连续生产的稳定性。

驰宏锌锗则进一步延伸至铅锌联合冶炼场景。公司2025年ESG报告显示，针对铅锌冶炼对人工经验依赖较强、生产效率和指标稳定性有待提升等问题，已将人工智能、机器视觉等数字技术融入冶炼核心工序，构建数据驱动的生产自动化体系，推动冶炼过程由人工判断向智能管控转变。

四、采选与矿山：在生产自动化基础上实现构建

与冶炼端已出现的局部AI切入相比，矿采端更多聚焦于生产自动化与数据基础设施。这种差异源自于井下生产环境和工序环节的要求：只有先解决可靠通信、设备连接与联动控制，才能为后续的预测优化和无人作业创造条件。

湖南白银2025年年报显示，其子公司宝山矿业已完成选矿全流程自动化改造，各生产子系统启动时间缩短50%以上，磨矿系统运行稳定性显著提升。这项改造的核心价值在于，将原本分散启动、依赖人工协调的各生产子系统纳入联动控制，为选矿流程奠定了更加稳定的运行基础。宝山矿业新建了井下万兆工业环网、模块化数据机房及私有云数据中心，初步建成智能矿山的基础架构。其中，工业环网负责井下数据传输，数据机房与私有云承担汇集与计算任务。

此外，湖南白银还投用了底吹炉捅料机器人，并持续推进电铅、电银铸型抛光、称重、打标和包装等环节的机械化与自动化改造，形成了一条清晰的“装备替代—流程自动化—数据集中”的底座先行路径。

西部矿业的铅业务智能化则主要落在锡铁山铅锌矿。公司2025年年报确认，该矿为其核心铅锌矿山，当年生产矿产铅6.30万吨；项目实施方披露的智能矿山方案覆盖29个子系统，包括无人驾驶、远程装矿、磨浮无人化、磨矿专家系统及MES管控。从实施效果看，机车驾驶岗位减少80%，井下值守岗位减少100%，选矿综合用工减少30%，台时处理量提升4.62%。这些数据表明，其改造已越过单点设备阶段，初步形成了采矿—选矿—管控的完整链条。

五、落地成色总评：关注生产环节依赖度

衡量铅企AI落地深度的标准，应聚焦于技术在生产环节中的嵌入位置与系统依赖程度：其部署是否从办公管理延伸至核心工序，功能是否从数据展示演进至方案生成与参数调节，运行状态是处于规划调试阶段还是已进入持续生产，以及企业能否提供与具体场景直接对应的效果数据。这四个维度共同构成了评判AI是否真正融入主流程的有效标尺。

表：铅企AI落地成色总评

结语

2025年铅企AI落地最清晰的主线在于：自动化和机器人率先进入高温、高危、重复性岗位，工业网络与私有云随后将设备数据贯通连接，AI再逐步向配料、电解及关键参数控制等核心环节渗透。这条路径表明，工业AI并非脱离现场另建一套系统，而是沿着既有工艺和控制链逐层生长、逐点嵌入。

当前，行业已出现生产环节中的实际应用，但仍未实现全流程AI闭环。下一阶段的重点是如何将单点机器人、自动化产线与数据平台串联为工艺闭环，在具备识别和执行能力的基础上扩展判断与优化能力，最终输出可追溯、可核验的生产与经营成效。

数据来源与免责说明

本文全部信息及数据均摘录自以下上市公司公开发布2025年年度报告及公开信息

商务合作/报料请联系微信号：18801065284