仲夏时节，万物竞茂。
6月上旬，中南大学北校区民主楼一楼，“工业智能与系统”教育部重点实验室（以下简称“实验室”）一派繁忙景象，实验室主任、中南大学自动化学院阳春华教授正带领团队成员开展科学研究。
屏幕上的行行代码，正在构建工业元宇宙；生产过程的仿真、测试、控制和优化，都可以在数字工厂里完成。实验室内，一个虚实交互的智能工厂模型，引人注目。
这个智能工厂技术已经在衡阳水口山的中国五矿铜铅锌产业基地的30万吨锌项目中落地应用。一座横截面积达152平方米的焙烧炉，装上“智慧大脑”后，可以实现全天候“零手操”智能自主运行，有效提高生产效率、产品质量和金属回收率，真正实现将原料中的有价金属“吃干榨净”。如今，从*初的原料进厂到*后的成品出厂，关键工艺流程和生产场景实现了自动化、智能化。
团队骨干成员、中南大学自动化学院教授黄科科介绍，针对焙烧炉的每一种工况，通过人工智能方法学习它的模型，实现模型和工况的自适应匹配，确保焙烧炉的关键指标、运行品质都处于优良的状态。
“实验室全力开展新一代人工智能技术和工业的深度融合研究，缩短理论方法、关键技术与实际工业应用之间的鸿沟，推动新质生产力发展。”阳春华说。
高炉炼铁是钢铁生产流程的关键工序，其炉内料面三维形貌、铁口铁水流温度场与流量等运行信息，是及时发现异常炉况、精准调控高炉布料操作、优化调节炉温、提升铁水质量的*主要依据。然而，自高炉面世以来，其内部高温高压高粉尘、密闭微光等恶劣环境，使得直接在线获取料面三维形貌、精准感知铁口铁水流温度场分布、实时动态掌握高炉出铁流量，成为行业内亟待突破的世界性难题。
对此，实验室从2013年起便展开研究，经过10多年的潜心攻关，首创高炉料面三维形貌、铁口渣铁流温度场与流速分布等关键信息的智能在线检测新技术，为复杂工业过程参数在线检测开辟了新途径。该技术打破了高炉“黑箱”状态，增强了对炼铁过程炉况的调控能力，降低了综合焦比，提升了铁水质量和产量，为实现绿色低碳高效炼铁提供了坚实的技术支撑。
“这项技术目前已得到宝钢、鞍钢、酒钢等钢铁企业的高度关注与好评，正在开展合作。” 团队骨干成员蒋朝辉教授表示，下一步，实验室团队将瞄准工业智能化发展方向，从工业基础瓶颈做起，攻克解决关键核心技术难题。
面向世界科技前沿、面向经济主战场、面向国家重大需求、面向人民生命健康，始终是实验室孜孜不倦的奋斗方向。
湖南一家大型医药装备公司在发展过程中，遇到一项技术难题——开放环境下封装药瓶或无菌制剂瓶残氧量检测。公司负责人为此专程上门到实验室求助。
封装药瓶微量气体在线精确检测，是确保无菌制剂密封完整性的关键手段，是我国高端医药装备行业典型的技术难题。一旦攻克，具有重大的科学价值和战略意义。
阳春华带领罗旗舞教授等团队成员，扎根生产一线近10年，创新提出基于波粒协同分析的无腔增强吸收光谱技术，突破低浓度场短光程下弱吸收气体在线精确检测难题……历经6代产品的持续迭代升级，*终成功研制出国际首套开放环境封装药瓶残氧量在线检测仪。
中国工程院院士、我国自动化控制专家、国家自然科学基金创新研究群体项目负责人桂卫华教授介绍，该产品具有“无需环境恒温恒湿、无需氮气吹扫、无需插入标准瓶”的技术优势，部分技术指标国际领先。目前，该技术已完成转化使用，受到业界广泛好评。
据了解，实验室培育了大量原创性技术成果，授权超过200项发明专利，制定了9项国家标准。相关核心技术成功应用于株冶有色、江铜贵冶等龙头企业，支撑建成我国首个锌冶炼智能工厂和铜冶炼智能工厂。
“我们将继续深入开展工业智能创新研究，用数字技术提升传统产业，以人工智能赋能工业高质量发展，为我国新型工业化建设作出积极贡献。”桂卫华表示。
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