新华日报财经讯 “数智未来”大赛成果发布会上，中信数科与山东大学应用数学中心的产教合作正式公布，产线上最硬核的痛点，将通过数学理论和模型进行细致解答。

山东大学金融研究院统计学专业研三学生薛如冰带领的“高炉炼丹队”，把钢铁产线上的数据“沙里淘金”，炼成赛道一等奖；南钢股份的年轻研究员团队，用AI把钢板缺陷检测提速了10倍。而牵线方中信数字科技集团有限公司（以下简称“中信数科”），正用一场大赛，把高校的数学公式一点点“搬”进工厂。

产线数据“炼”出电能预测数据集

薛如冰是山东大学金融研究院统计学专业研三学生。在“数智未来”大赛钢铁行业赛道，他和五位同门组成“高炉炼丹队”，选择“高能耗企业能源电力预测场景”作为赛题。

9个Excel表格，最大的有几十万条数据，最小的也有上万条。高炉、焦炉、转炉的煤气产生量、柜容、峰谷电价……时间采样频率有的是1分钟，有的是15分钟，变量之间高度相关。

团队尝试了七八种方法，经过三四小时的讨论，最终用带有惩罚项的“岭回归”解决了问题。

比算法更难的是理解业务。赛前，他们对钢铁行业一无所知。翻阅了6篇博士论文后，真正拿到数据时仍感觉是“纸上谈兵”。大赛组委会组织的线下培训帮了大忙：“老师把生产流程讲透了，高炉、焦炉、转炉、柜容是什么，峰谷电价怎么影响成本……”薛如冰说。

历经48个小时，团队把几十万条数据“炼”成2300多条、包含七八个特征的一套完整数据集，并据此完成能源电力负荷预测，再与真实结果比较，准确率达93.32%。

央企把产线痛点搬进赛场

用数学解决产业痛点，源自中信数科以“云、网、智、安”一体化建设支撑智能经济发展的规划与设想。作为大赛钢铁赛道的组织单位，中信数科联合南钢股份，把“钢板智能表检”和“高能耗企业能源电力预测”两道产线上的真实痛点变成了赛题。

“高质量数据集是智能经济的核心燃料。”该公司战略发展部总经理钱卫说，央企的担当，就是在最底层把燃料炼好。

南钢的钢板表面缺陷检测中，工人每月漏检超65起，吨钢质量异议费用0.2元。通过构建高质量数据集，六大类缺陷召回率达98.35%，检测速度提升95%，每年挽回损失超500万元。

另一道能源预测赛题同样来自南钢的真实生产数据。薛如冰及其团队用“岭回归”预测能源电力的发生与消耗，画出的预测曲线与实际几乎完全贴合。

钱卫透露，中信集团拥有丰富的产业场景，包括但不限于钢铁、重工、金融、能源。“我们希望通过大赛，与集团各企业一起，把真实痛点和数据开放出来，与高校数学力量结合，解决实际问题。”

山东大学应用数学中心副主任尹上，用另一个案例证明了数学赋能产业的价值。他们曾为一家车企做召回测算，原本9000多辆车需要召回，每辆成本约8万元，总损失过亿元。通过精准建模，最终只召回了不到110辆。“有问题的车完全召回，只多出来17辆。”尹上说。

校企共建“产业启蒙第一课”

4月28日，大赛组委会向获奖团队发出22个实习岗位征集学生简历。其中有一个岗位是南钢股份为“高炉炼丹队”“format C:”“已换队名队”等获奖团队成员量身定制的。

“产教融合就是要‘打破课堂围墙’，深入产线。”尹上介绍，山东大学应用数学中心正试点项目制学习，每年有60至90名学生跟着导师深入企业，在医院、银行、工厂一线开讨论班。

钱卫透露，中信数科正构建“云、网、智、安”一体化平台，网为基础，云为载体，智为内核，安为保障。“高质量数据集驱动智能化运转，让平台发挥最大价值。”他特别提到，中信智网工程是该企业“十五五”1号工程，建设覆盖全国的骨干光纤网，连接算力资源与产业方，“将来企业训练模型、推理，我们提供算力和传输支持。”

更深远的规划正在推进。钱卫说，大赛之后，南钢集团与山东大学应用数学中心团队将联合研发，基于现实产业的课题开展合作。“山东钢铁也希望加入合作，在高质量数据集建设上开展共同建设。”

尹上则希望，依托中信的场景和数据资源，共建国家级数据集平台和行业基准模型。“大赛的数据集适配性超过90%，如果企业有意愿，我们可以共建模型。”

“数学专业学生在课堂上学习的是理论。学生的产业思维，必须真正去接触一线，通过项目实践才能建立起来。”尹上说，去年开始，中心也将部分大一学生纳入到产研共创课题中。

新华日报·财经记者 何玥颐 何钰