据维科网智能智造获悉，此前双方已基于千问大模型打造出行业首个固废焚烧“智控一体”智能体，并在绿色动力武汉生产基地投入运行。

“双脑”协同，有何效益？

从之前双方的合作内容来看，这套名为“灵匠固废智能体”是方案核心，由两个大脑分工协作构成。

其一为“执行大脑”——阿里云工业智驱平台： 负责毫秒级的参数预测与全局寻优。当系统识别到炉温波动或蒸汽稳定性异常，平台会自动下发优化指令，精准调控推料速度、风量等关键参数。

其二为“认知大脑”——千问大模型驱动的固废焚烧智能体： 负责复杂工况的逻辑推理和自然语言交互。它能够自动关联历史数据与基准值，分析偏差根源，生成处置建议；运控人员用自然语言与智能体确认方案后，执行大脑随即响应。

这两个大脑构成的“认知-执行”系统，其实在各种智能体的框架构建中都大同小异，比如机器人的“大小脑”系统。

如果更生动点，你可以把它俩的关系比作飞驰人生的“沈腾尹正”，执行大脑是反应极快的赛车手“沈腾”，认知大脑是坐在副驾上随时给出路径建议的领航员“尹正”，两者配合，工厂可以不再依赖人工在压力下紧急“拍脑袋”做的决策。

此外，据悉该智能体还整合了固废投运手册、技术规范等知识库，运控人员可以随时查询和学习基础原理，以往靠资深专家传帮带的经验由此被“数字化封存”，新人上手得以不再从零开始。

在绿色动力武汉生产基地，这套方案官方公布了一组比较有说服力的运营数据：

AI投运率：98%以上

上网电量同比提升：4.05%

发电量增长：3.98%

厂用电量下降：1.87%

吨垃圾石灰消耗降低：15.21%

简单来看，这组数据透露出两层信息。

其一为最直观的效益增量：同样一堆垃圾，发出更多电（+3.98%）、用掉更少电（-1.87%）和更少环保耗材（-15.21%）。

其二为电厂的运营逻辑变：投运率达到98%，意味着人为干预已被压缩到了极低的水平，电厂的稳定性和可预期性将大幅提升，当达到100%时，也就离“黑灯工厂”不远了。

注：黑灯工厂，也叫无人化工厂，指生产全程无需人工值守，依靠自动化设备、工业软件和智能系统，自动完成加工、转运、检测、入库全流程；车间无需开灯也能自主运转，因此得名，核心特点是少人化、无人化、全流程智能自主生产。

从焚烧控制到“黑灯工厂”

随着技术突破，中国此前的“垃圾山”从 “难烧、脏烧” 变成了 “好烧、清洁、能发电” 的优质燃料。

以往尘封的垃圾堆被重新启用，固废焚烧发电也得以焕发第二春。

而在固废焚烧发电这个领域，焚烧控制是整个生产链条中极为关键、也很考验运控水平的一环。

外加现在生活垃圾成分愈加复杂，这种垃圾“多元化”导致热值波动更为剧烈，而推料速度、炉温等核心参数稍有偏差，就很容易引发燃烧不充分、烟气超标等安全与环保风险。

过去，这些参数的调控高度依赖运控专员的个人经验，而这种经验从一位老师傅到另一位新手的经验传递，单单靠“传帮带”，一是缺乏数字化的知识沉淀机制，二是培养周期长、流失风险高，企业面临实实在在的人才“断代”压力。

此次绿色动力联合阿里云给出的解决方案，就是想把以前“靠人盯参数”变成“靠AI做闭环”。

有了焚烧控制的成功案例后，双方并未止步，此次深度合作后，将持续推动绿色动力全集团电厂智能化，加速“黑灯工厂”建设，联合研发垃圾吊智能化、飞灰AI处理、多元固废智能检测、化污水AI处理等前沿技术。

在出海方面，双方将共同打造国际版解决方案，借助阿里云全球基础设施加速绿色动力海外布局。

结语

把视野拉远，阿里云在工业AI领域的赋能和布局正在加速织网。

2025年9月，中国煤炭科工集团与阿里云达成战略合作，共建煤炭行业AI基础设施平台，中煤科“太阳石”大模型、“晓悟”地质大模型均已接入通义千问。

同年10月，海尔集团与阿里巴巴签署全面战略合作协议，在智能制造场景共建行业级模型。

松下信息也在12月与阿里云联合举办制造业AI转型研讨会，聚焦通义大模型在制造场景的落地。

据工信部数据，截至2025年底，规上制造业企业AI技术应用普及率已超30%。

而从能源到家电，从电子制造到固废处理，阿里云提供的不是各行业通用的“万金油”，而是一套以大模型为认知引擎、以工业智驱平台为执行底座的“双引擎”架构。

这套架构“换芯不换壳”——用认知大脑做行业知识的吸收与推理，用执行大脑做毫秒级的工业优化与闭环控制，如今在不同的垂直行业里落地并卓有成效。

管中窥豹，工业AI的下一步路，不是“1+N”的工具叠加，相同的解题思路，阿里云在固废焚烧行业又跑出了一大步。