一、前沿技术浪潮：中国 AI 发展之宏观洞察

近年来，中国在人工智能（AI）领域的发展举世瞩目。《联合早报》分析指出，中国通过统一平台与 DeepSeek 技术的深度融合，成功搭建起功能强大的共享技术底座。这一融合有力激发了各行业间的协同效应，加速应用开发进程，推动 AI 技术快速且深入地渗透至社会各个领域。

在 AI 技术推广方面，中国采用循序渐进的策略，通过耐心且细致的引导，促使社会各界与行业逐步接纳并融入这些新技术，为 AI 技术的广泛普及夯实基础，也为其规模化应用创造条件。

美国高盛于 2 月中旬发布的报告前瞻性地指出，自 2024 年起，AI 技术将在中国经济体系中扮演关键角色。预计到 2030 年，AI 有望为中国国内生产总值（GDP）贡献 20 至 30 个基点。这充分彰显了 AI 技术蕴含的巨大潜力，其将对中国经济结构优化与持续发展产生深远影响，助力各产业实现跨越式进步，推动中国经济向高质量发展阶段加速迈进。

二、多晶硅行业困局与破局时间线

（一）近景：2025 年及后续短期走势

综合产能利用率、需求、库存和价格走势，2025 年多晶硅行业有望迎来供需关系改善的契机，行业有望在2025年二季度后迎来企稳的曙光。供需关系的改善将可能导致产品价格的温和回升，这一过程中任何细微变化都将对行业走势产生重要影响。产能、需求与库存之间的动态平衡将决定该行业的发展方向，任何一方的变动都可能引发深刻的行业调整。

（二）远景：2026 年及长期展望

步入 2026 年及更长远时期，多晶硅行业脱困需多个关键要素协同。

技术突破是推动多晶硅行业变革的核心动力。探索新技术路径，可提升转换效率、降低生产成本，为行业发展指明方向，增强多晶硅在能源市场的竞争力与可持续性。

全球光伏需求超预期增长，为多晶硅市场注入强劲动力。随着全球对清洁能源重视度提升，光伏产业需求增长，为多晶硅开辟广阔市场，带来发展机遇，也促使企业提升产品质量与性能、不断创新。

清理落后产能是多晶硅行业健康可持续发展的必要条件。淘汰落后产能，能优化资源配置，提高生产效率与经济效益，提升全球竞争力，推动行业向高端、集约方向发展。

光伏产业发展受电网消纳新能源能力制约。电力扩容以年增15%计算，到 2030 年电网才能全部消化当前多晶硅产能，光伏脱困需要能源大生态紧密协同合作，共同推进电网基础设施的完善与技术升级。

综合来看，多晶硅行业全面复苏可能需更长时间，乐观估计要到 2027 年后。期间企业需积极应对挑战、捕捉机遇，通过技术创新与管理变革，探寻生存发展路径，适应市场变化与行业趋势。

三、多晶硅行业脱困的核心要素剖析

除了宏观要素和政策环境，行业自身需求，以及企业自身能力，技术升级能够在降低成本、提升质量和开拓市场等多个方面为多晶硅行业带来显著的收益，相比之下，精益生产虽然也能带来一定的效益提升，但在推动行业走出低谷、实现可持续发展方面，技术升级的作用更为关键和深远，是多晶硅行业摆脱困境、实现突破的核心驱动力。

（一）技术升级：多元格局下的变革力量

2030 年以后，多晶硅行业将迎来棒硅、颗粒硅和液态硅三者并存的新格局，液态硅以其在整合多晶硅、拉晶和切片等上下游产业中的潜力，其颠覆能力必定成为产业焦点与发展新方向。这一技术路线的分化或将加速光伏行业的整合与分化，不仅仅是催化剂的作用。以颗粒硅的发展为例，技术领先的企业将在竞争中占据主导地位，而技术落后的企业则可能面临淘汰危险。这种竞争将促使各企业加大突破性的技术创新力度，从而快速提升行业的整体技术水平。

（二）成本控制：竞争红海中的生存之道

面对激烈的市场竞争，高效的成本控制是多晶硅行业重获新生的关键。企业应通过优化生产流程、提高生产效率来降低成本，同时提升管理效率，合理配置资源，减少浪费。比如，通过与供应商建立稳定的长期关系，或寻找优质且价格合理的原材料来源，企业可以进一步降低生产成本，以增强市场竞争力并在困境中寻求生存与发展。不过，创新技术带来的收益远大于精益生产，这是共识。

四、大模型LLM赋能多晶硅生产的多元路径探讨

（一）加速研发创新引擎

大模型为多晶硅行业的新技术研发提供了强有力的支持。通过对大量数据的深度分析，企业能够打破思维局限，发现新的技术方向和创新点，推动跨领域的创新合作。不同领域知识的融合，能够为公司建立坚实的技术壁垒，使其在市场竞争中脱颖而出，领跑行业技术的前沿。

（二）智能化全流程改造

基于人工智能的全流程智能化改造，为多晶硅生产企业提供了全面降低综合成本的解决方案。比如，在原材料采购环节，智能供应链管理系统能够实时监控价格、品质量、供应稳定性等，从而帮助企业选择最具成本效益的材料供应商并合理安排采购。此外，在生产和运输环节，自动化设备和智能系统能够实时优化生产参数、规划运输路线，提高整体效率，最终实现从原材料采购到产品交付的全过程成本优化。

（三）精准市场研判

把握市场动态对行业至关重要。大模型通过分析市场供需、行业政策及竞争对手的动态，能够精准预测未来的市场需求和价格变化。企业可以根据预测结果合理安排生产，避免产能的过剩与不足。

（四）精准物流优化

在物流方面，大模型帮助企业重构运输网络，根据产品销售区域、运输成本和交通情况选择最优的运输方式，从而降低物流成本，提高效率，实现资源配置的优化。

（五）精益生产深化

依靠大模型推动的精益生产可以进一步压缩生产成本，提高生产效率。精益生产强调消除资源浪费与优化生产流程，通过对每个环节的精细化管理来提升效率。大模型对生产数据进行实时监测和分析，及时识别过程中的浪费现象与潜在问题，为企业提供具体的改进措施，从而不断优化生产流程，提升生产效率与产品质量。

（六）工艺参数优化加速

通过利用历史工艺数据，训练出的策略网络能够实时优化工艺参数。大模型对生产过程中生成的数据进行深度分析，以确定最佳参数组合。其自动调整功能确保在不同生产条件下始终维持最佳状态，提高了产品质量和生产效率。企业因此在市场竞争中获得了显著优势。

（七）AI缺陷检测升级

AI驱动的缺陷检测系统通过快速分析产品图像和相关物理性能数据，能够高效、准确地识别潜在缺陷。这种智能检测方式相较于传统人工方法，提高了检测精度与效率，及时发现问题并进行调整，从而降低次品率，减少损失。同时，该系统还能提供关键的质量数据，助力企业的生产工艺优化。

（八）生产风险全景管理

大模型实现全面的风险管理，通过实时监测多种生产数据（如设备运行、环境和人员操作数据），能够提前识别潜在风险，及时发出预警。这种前瞻性的风险管理帮助企业在问题发生前采取应对措施，保障生产安全，降低生产中断带来的经济损失，并增强企业的可持续发展能力。

（九）设备维护成本管控

设备健康度预测：通过融合多维度传感器数据，构建预测性维护模型，实时监测设备运行状态，预测关键部件的剩余使用寿命，帮助企业安排维护计划，延长更换周期，降低维护成本。

（十个）备件需求预测

结合故障树分析与时间序列预测，建立备件需求预测模型，能够准确预测备件需求，合理控制库存水平，以降低库存成本并优化资金流，提高运营效率。

（十一）碳足迹优化助力

在全球低碳转型背景下，大模型优化生产流程以提高能源利用效率，减少碳排放。通过调整设备运行参数，确保其在最佳能耗状态下工作，并合理安排生产计划以避免设备过载或空载运行，有效减少企业的碳足迹。这不仅提升了企业的社会形象，同时增强了市场竞争力，确保企业的长远发展。

等等。

五、大模型应用于多晶硅生产过程应用的局限

尽管LLM在理论上具有很大的潜力，但其在多晶硅生产中的实际应用仍面临众多挑战。要突破这些障碍，需要在技术适配、安全标准、物理建模、数据处理、系统架构、网络安全、伦理道德和法律风险等多个方面进行深入的研究和创新，以寻找更合适的解决方案。

（一）技术适配鸿沟

1. 推理延迟阻碍   

在多晶硅生产这一高度复杂的化工过程，LLM的推理延迟问题显得尤为突出。生产中对时间精度要求极高，任何控制指令的延迟都可能导致工艺偏离，影响产品合格率和质量，从而造成经济损失。

2. 动态跟踪失效风险   

多晶硅的生产过程牵涉多种物理和化学变化，LLM在实时跟踪动态过程的能力上显得不足。当过程出现异常波动时，LLM难以及时响应，可能导致安全事故和经济损失。

（二）安全可靠性壁垒

1、故障模式失控隐患

LLM对异常输入的鲁棒性差，难以控制故障模式，这在多晶硅的高温高压环境下尤为危险。若LLM处理异常情况失败，可能导致反应失控，带来安全事故和巨大的经济损失。

2、认证体系不兼容难题

LLM 的 “黑箱” 特性，给其在多晶硅生产系统中的应用带来阻碍。像 IEC 61508 这类安全认证，要求对系统安全性做全面风险评估、确保可靠性并保障数据安全。但 LLM 内部决策难理解，输出存在不确定性，数据处理过程也难以审查，无法满足多晶硅生产系统高风险、严质量控制场景下的安全认证需求，限制了它在该领域的应用。

（三）物理逻辑替代困境

1、机理模型不可替代 

在多晶硅生产中，高精度的物理过程建模和动态模拟至关重要，而LLM无法替代专门的工程软件（如Aspen Plus），后者基于物理化学原理能够准确描述复杂的生产过程。

2、控制算法硬约束 

传统PID控制器在多晶硅生产中有着长期的应用基础，其稳定性和可靠性经过检验。而LLM提出的非线性控制策略可能在实际操作中表现不佳，无法满足生产过程的严格要求。

（四）数据困境

1、工业数据稀疏难题   

在多晶硅生产中，正常运行数据占比过高（99%），而关键异常工况的稀缺（仅占0.1%），导致LLM在小样本场景下的预测准确率较低，无法有效预警和决策，增加了生产过程的风险。

2、标注成本高昂障碍   

为构建符合实时控制精度要求的标注数据集，企业需投入大量人力和物力，标注成本高昂，远超传统DCS系统的成本。这一高成本制约了LLM在多晶硅领域的推广和应用。

（五）系统架构障碍

1、协议兼容性壁垒：

比如，主流的分布式控制系统（DCS），例如ABB 800xA，通常使用私有通信协议（如AC 800PEC），这使得LLM的接入变得复杂。在实践中，需要通过OPC UA网关进行间接接入，导致数据传输延迟增加30至50毫秒。这种延迟的增加不仅影响了数据传输的实时性，也削弱了系统的响应速度。由于多晶硅生产企业广泛使用不同厂家的DCS系统，所需的协议转换进一步增加了系统的复杂性，限制了LLM在生产过程中的实时监控和控制能力，进而影响生产效率和产品质量。

2、控制层级割裂难题

在大化工生产的系统架构中，实时控制层（如PLC）与管理决策层（如ERP）之间存在明显的隔离。某企业曾尝试将LLM部署在SCADA层，但由于无法写入控制寄存器，该方案未能实施。这一隔离导致LLM在既有生产系统构架中的适配性差，造成数据交互不畅。这种控制层级的不兼容性和缺乏有效的数据交换，使得LLM的实际应用受到限制，降低了其在多晶硅生产领域的整体效益。

（六）伦理、法律风险和责任追溯难题

根据欧盟的AI法案，高风险AI系统（如工业控制）需具备可解释性，而LLM的决策逻辑由于依赖复杂的神经网络模型，难以通过因果链进行清晰的分析。这一特性使得企业在发生生产事故或质量问题时，无法明确责任主体，导致很多企业在使用LLM进行生产控制时慎之又慎，甚至放弃了模型直接控制的方案，这进一步限制了LLM在该领域的实验和发展。

（七）网络安全威胁

随着LLM在生产中的使用，其网络安全风险不断加剧。研究机构的模拟攻击警示显示，向LLM注入对抗样本可能导致其输出错误控制指令，进而引发严重的安全事故（可能导致还原炉功率骤降50%）。这使得企业面临巨大的潜在损失，因此在应用LLM时，需要投入大量资源以确保网络安全，从而增加了企业的运营成本和风险。

等等。

六、总结：大模型LLM的优势和劣势

在 T - 模型视角下，大模型与小模型在多晶硅生产控制领域有着不同的优势与作用。大模型如同 “一横”，凭借处理海量信息的能力，对各类既有知识进行总结、推理，从而提升整个团队的认知平均水平，助力于更全面地探索生产可能性，即 “找井”。小模型则似 “一竖”，专注于特定生产环节，聚焦深挖，实现对生产过程控制的创新与突破，这便是 “挖井”。

仅仅依赖像 Deepseek 这类大模型训练，难以达成机器人在生产控制中的精准应用。多晶硅生产控制的深度创新，需要兼顾T - 模型的全面探索与深度挖掘，必须将大模型与小模型结合，发挥 “横” 与 “竖” 的协同效应，实现优势互补，共同推动多晶硅生产控制水平的持续提升 。

七、GBAI团队在多晶硅领域的持续探索

（一）多晶硅还原炉自适应控制系统与QCT大数据平台（推广中）

项目背景：针对多晶硅还原工段长期痛点，还原电耗居高不下，还原人才培养周期长，离职率高，工艺调控周期长，DCS程控没有自动调控能力，运维靠人工盯，效率低、效果差，人工料表模式，雾化多，接地多，工艺水平进步缓慢，优质批次的结果一直无法进行复制，车间普遍不具备专业数据分析能力，等等。鑫晶团队经过六年的研发，持续突破，目前处于海内外行业快速推广状态，累计520多台还原炉接入平台，2025年将会新增20万吨新产能。

技术特点： 鑫晶智控平台大量参考了自动驾驶的自控逻辑和AI算法，集成了自适应控制、自优化控制和自学习优化，以及基于六西格玛DMAIC手法的QCT（质量、成本和时间效率）优化平台。

（二） 基于AI双目视觉和激光混合点云的炉内监测系统（在研）

研究现状：项目处于研发阶段，目标是利用AI和先进的视觉技术对炉内的气场、温场及物理场进行实时监测，以及拆炉智能化测量。

技术概述：利用双目视觉技术精确获取炉内的空间信息，并结合激光混合点云技术监测温度和气流分布，从而为优化生产环境提供依据。

预期成果：用于给了化学气象沉积的生产环境，通过实现炉内过程的”透明化“，增强对生产条件的理解，进而提高工艺控制的效率和故障预测的准确性。自动识别和计算出炉重量、致密料、菜花料和珊瑚料的比例，棒径，雾化等级，等等。

（三）多晶硅生产全流程一体化自优化控制系统（在研，招募四大工段专家）

项目目标：该系统致力于整合和打通多晶硅生产的各个环节，创建一个完整的自优化控制框架，以实现流程的全面实时优化。

创新点：引入能量-质量均衡Gate和星链控制技术，实现各生产环节间的实时协调优化，进而大幅度降低能源消耗、提高产量和产品质量。

长远影响：该系统能在行业内实现“重量级”应用，为多晶硅生产提供持久的性能提升和经济效益，推动行业向更高效、智能化的方向发展。

八、总结

鑫晶人工智能团队的多个项目展示了其在多晶硅生产领域对人工智能技术的深刻理解和应用能力。这些项目不仅彰显了技术创新的前瞻性，也为多晶硅生产的智能化、精细化和高效化发展奠定了思考基础。通过这些项目的实施，鑫晶团队为行业的可持续发展做出了积极贡献，引领未来生产流程的智能化转型。