刚进入钢铁行业工作时，我怕火。不是怕那种烧起来的火，而是怕那种看不见摸不着、让人喘不过气的热。

　　转炉前，铁水温度1600摄氏度，空气温度70摄氏度。夏天走近炉前平台，总感觉一股热浪能将人推出来。可老师傅们却像没事人一样，穿着厚厚的阻燃服，盯着炉口翻卷的火焰，嘴里念叨：“发白发亮，温度够了；发红发暗，还得吹。”我问他们热不热，他们笑笑：“习惯就好。”可我习惯不了，那几年，我一直在想办法让设备和人都“少受罪”。

　　第一次，想方设法给设备装上“体温计”。

　　我最早尝试的一件事，是给设备加温度传感器。转炉氧枪冷却水压力传感器安装在炉前平台下方，离热源只有几米远。夏天环境温度一高，传感器内部电子元件就开始“闹脾气”——信号跳变、数据丢失，甚至直接烧毁。我们给它加装双层隔热防护罩，把敏感元件引到5米外的接线盒里，又用压缩空气对着外壳吹，硬是把传感器寿命从3个月延长到2年。

　　炉前监控摄像头同样遭殃，镜头被粉尘糊住、机身被热辐射烤得变形，三天两头死机。经过反复试验，我们自制了循环水冷夹套，配合气幕吹扫，摄像头终于能安安稳稳“看”住一个炉役期。电气柜夏天频繁跳闸，我们又引入仪表风正压防尘，将柜内温度从60摄氏度压到40摄氏度以下。

　　那时还没有“AI”这个词，我们只是觉得，设备应该像人一样有“感知”，哪里热了，哪里烫了，得提前知道。这套感知系统让设备故障率降了六成，也让我第一次意识到，数据比经验更可靠。

　　这是我与火的第一次博弈——给“热”装上传感器，让它无处遁形。

　　第二次，利用AI ，实现从“看火色”到“看数据”。

　　AI视觉识别技术进入炼钢领域，高清摄像头对准炉口，深度学习模型实时分析火焰特征。老师傅几十年的看火经验，被固化进算法里——发白发亮对应1650摄氏度，发红发暗对应1580摄氏度，一目了然。溢渣、喷溅的识别准确率，稳定在99%以上。

　　我头一次坐在集控中心观察AI“看火”时，感慨良多。以前趴在地上测温度、换传感器，跟“热”斗了整整十年。如今，AI替我“看着”那些火，替我“听着”那些振动，替我“巡着”那些高危区域。我不再是那个追着设备跑的“救火队员”，而是坐在屏幕前的“指挥员”。

　　这是我与火的第二次博弈——让AI替我“看火”，把经验变成算法。

　　第三次，让废热变成真资源。

　　“防火”和“看火”之后，我开始琢磨如何“用火”。钢铁厂每年排放的余热，折合标煤几百万吨。以前我们认为那是废热，现在我觉得，那是放错位置的资源。烧结环冷机废气驱动余热锅炉发电，高炉冲渣水为城市供暖，转炉烟气余热回收后外供蒸汽……公开信息显示，广西钢铁的煤气发电机组年发电量超过10亿千瓦时。

　　AI能做什么？智能能源管控平台实时监测各工序余热，自动调配蒸汽和电力的流向——发电多了多供电，供暖季优先保民生。更进一步想，钢铁厂稳定的蒸汽、水、电、气，完全可以支撑周边产业园——造纸、新材料、生物合成等用能企业，以低价能源为“磁石”入驻，变工业废热为招商“金名片”。这就是我理解的“AI+能源协同”——让每一度电、每一吨蒸汽，都在产业生态里找到最优归宿。

　　这是我与火的第三次博弈——从被动防护到主动经营，让热变成真金白银。

　　如今，我离开了钢铁行业，但从未离开“火”。我把“防火—看火—用火”的理念带到造纸行业。热还在、烟还在、高温设备还在，但我不再怕它们。因为我知道，无论是炼钢还是造纸，无论是发电还是供热，只要涉及热，就离不开“防、看、用”这三个字。而AI，正是让这三者真正打通的“钥匙”。

　　从怕火到治火，从治火到用火，从用火到与AI共舞——这17年，我在不断的尝试中放下了对热的恐惧，并感受到用科技驾驭它、用智能善用它的强大获得感。

　　（作者为自由撰稿人）