在第八屆數(shù)字中國建設(shè)峰會期間，國務(wù)院國資委集中發(fā)布了首批10余個行業(yè)30項(xiàng)央企人工智能行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集優(yōu)秀建設(shè)成果。經(jīng)中鋁集團(tuán)推薦，由中鋁材料應(yīng)用研究院有限公司（以下簡稱“中鋁材料院”）提交的“鋁合金材料金相組織圖片數(shù)據(jù)集”，成功入選工業(yè)制造領(lǐng)域5項(xiàng)標(biāo)桿成果。

　　針對金相分析長期存在的操作依賴人工經(jīng)驗(yàn)、檢測效率低、結(jié)果穩(wěn)定性不足等行業(yè)痛點(diǎn)，中鋁材料院聚焦鋁合金研發(fā)和生產(chǎn)場景，系統(tǒng)性構(gòu)建高質(zhì)量數(shù)據(jù)集。該公司科研團(tuán)隊集中收集了大量鋁加工關(guān)鍵工藝流程的顯微組織圖片樣本，經(jīng)有10年以上從業(yè)經(jīng)驗(yàn)的鋁合金材料金相分析專家嚴(yán)格篩選，對疏松、化合物等關(guān)鍵顯微組織特征進(jìn)行像素級標(biāo)注，形成了可直接用于AI模型訓(xùn)練的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集。

　　該數(shù)據(jù)基礎(chǔ)扎實(shí)，精選覆蓋2系、3系、5系、6系、7系等主流鋁合金材料的組織圖片樣本，經(jīng)專家標(biāo)注后的準(zhǔn)確率達(dá)99%以上?；谠摂?shù)據(jù)集訓(xùn)練的金相智能識別分析模型已在中鋁集團(tuán)內(nèi)部上線應(yīng)用，顯微組織識別準(zhǔn)確率達(dá)到99%，檢測效率較傳統(tǒng)方法提升10倍。

　　該團(tuán)隊通過“數(shù)據(jù)采集—模型訓(xùn)練—應(yīng)用反饋”的閉環(huán)機(jī)制，持續(xù)積累標(biāo)注數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)模型迭代升級；同步開發(fā)的金相分析智能化系統(tǒng)——金屬智眼，將專家經(jīng)驗(yàn)與AI算法深度融合，有效減少因人員經(jīng)驗(yàn)差異導(dǎo)致的誤差，為鋁合金材料性能評價提供穩(wěn)定可靠的數(shù)據(jù)支撐。

　　未來，中鋁材料院將進(jìn)一步深化AI技術(shù)在微觀組織分析領(lǐng)域的應(yīng)用，強(qiáng)化多源數(shù)據(jù)整合，持續(xù)推進(jìn)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集落地驗(yàn)證和高穩(wěn)定性大模型迭代優(yōu)化，為更多企業(yè)和科研團(tuán)隊提供有力支持；聯(lián)合相關(guān)企業(yè)，跨區(qū)域、跨層級匯聚行業(yè)各類優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)要素，帶動各方深化數(shù)據(jù)協(xié)同共享，促進(jìn)各類數(shù)據(jù)資源的高效安全開發(fā)利用，推動多元數(shù)據(jù)資源庫建設(shè)，為我國有色金屬行業(yè)和中鋁集團(tuán)數(shù)智化轉(zhuǎn)型提供有力支撐。