近日，湖南中烟常德卷烟厂信息中心技术人员自主完成了DeepSeek（深度求索）环境的本地部署，并开展了关于AI应用场景探索、多个AI工具使用对比及工厂在AI应用探索方面的集中“头脑风暴”。

常德卷烟厂AI平台于2024年底完成建设，遵循了烟草行业“新数基”的建设要求，满足工厂中长期AI场景和边缘应用建设需求。目前，该厂已经在多个领域成功应用AI技术，并取得显著成效。

智能检测，精准识别。该厂运用人工智能（AI）等新技术开展霉变烟叶在线检测课题研究，针对霉烟样本采集难、环境干扰大、识别难度高、霉烟样本量不足等问题，深入解析霉变烟叶多模态特性表征、算法迭代升级，创建高效在线智能检测模型，实现霉变烟叶的精确识别、精准定位和实时报警。经过4个月运行验证，识别准确率达99.79%，有效降低了霉变烟叶带来的质量风险。此外，光选除杂设备剔除能力提升研究项目，通过提取烟叶和杂物的颜色特征，结合智能算法优化，实现了非烟全尺寸杂物的精准识别与高效剔除。

图为霉变烟叶在线检测现场

健康自诊，启动优化。在国产卷包高速机样版线建设中，该厂通过AI技术，建立数据模型，实现卷烟机传感器健康自诊断、自预警。通过机器学习回归预测模型，对启动阶段相关参数进行自优化，提高设备启动阶段供丝稳定性。通过网格搜索，建立重量分布分析模型，实时计算烟支重量分布状态，自行调整重量分布，提高烟支重量控制的稳定性。据常德卷烟厂首席专家袁建华介绍，“通过提高设备启动阶段的供丝稳定性，可以降低剔除率以及重量标准偏差，单台设备年均废烟丝产生量显著减少，进一步降低原料损耗。”

图为卷烟机健康自诊断、自预警系统界面

节能降耗，精准控能。建立动能设备及系统的热工学模型，通过机理仿真、数字孪生，精准预测负荷的需求，实现制冷及空调最佳启停、间歇式节能运行以及最优能源品位供给参数仿真，并提供动能设备的负荷预测、最优运行台数和最佳能源供给参数，实现动能系统的按需精准控能。

智慧办公，提升效率。基于数字机器人，实现了数据处理和整合、多系统操作和流程自动化、报表生成和数据分析预警、生产服务监听与巡检、文本比对等五大类共计14个日常办公智慧应用场景。

据介绍，未来，常德卷烟厂将继续深化AI技术的应用，特别是在管理提升、降本增效、生产组织、精美质量、绿色生产、安全生产等关键领域中实现更多突破，力求在更多场景中实现智能化管理。