工业与信息化部等八部门于2026年1月7日发布了《“人工智能+制造”》专项行动实施意见及附件的通知，该通知虽未明确提及线缆行业，但是通过研读相关内容，为线缆行业的人工智能应用提供了方向和方法。本文针对线缆行业五大专业领域之一的导体与线材领域，如何与人工智能技术相结合，促进本领域的高质量发展进行了一些思考与展望。

研发创新：材料配方与结构的“逆向设计”

导体材料核心性能（导电率、强度、耐热性、抗蠕变性等）往往存在互斥关系（如高强往往低导）。意见指引在新材料研发上提供了新范式，成分—工艺—性能反向设计。针对铜合金、铝合金及双金属材料，不再单纯依赖“炒菜式”的物理实验，而是建立跨尺度的计算框架。利用AI大模型，根据目标性能（导体材料的耐热等级和抗拉强度），反向推导合金成分配比和加工工艺参数（如冷加工率、时效温度等）。

生产制造：连续大长度加工的“自适应控制”

线材生产具有连续性强、速度快、中间环节不可逆的特点（一旦拉断或出现缺陷，整盘报废）。意见强调了“物理机理+数据驱动”的融合，动态工艺优化。借鉴有色金属行业指引，建立融合“物理机理（如金属流变学）—工艺数据（拉丝/挤压速度）—环境变量”的场景模型。在拉丝、绞线等环节，利用AI实时分析张力、温度、模具磨损等变量，自适应调整设备参数，确保在数公里长的线材生产中，线径均匀度保持极高的一致性。

铜铝加工属于高能耗环节，利用AI模型对熔炼炉、退火炉进行温度控制优化，降低单位能耗。同时通过智能排产和剪切优化，最大限度减少“料头料尾”的废料产生，提升材料的利用率。

质量管控：高速运动下的“全检”与“溯源”

由于线材以“连续大长度”为特征，传统人工巡检无法应对高速生产线，且难以发现微小表面缺陷。意见明确推广机器视觉技术。企业应部署高速摄像与AI识别系统，对高速运动中的圆线、型线表面进行100%实时检测，精准识别划痕、起皮等缺陷，替代人工肉眼。

缺陷根因溯源，建立质量缺陷知识库。当AI检测到线材表面缺陷时，能自动关联当时的工艺参数（如润滑液温度、模具状态），进行根因分析，实现从“剔除废品”到“预防废品”的转变。

供应链与运营：应对金属价格波动与库存风险

导体行业原材料（铜、铝）价值高、价格波动大，资金占用重。意见在智能库存与采购和碳足迹核算给出了指引。利用大模型分析历史订单、原材料期货价格趋势，进行更加精准的销量预测和库存预警。对于多品种、小批量的特种线材订单，AI可以辅助进行动态排产，减少半成品积压，降低资金成本。针对出口导体线材或绿色供应链要求，结合电子信息行业的绿色化指引，利用AI与区块链技术，实现产品从原材料熔炼到成品出厂的全生命周期碳足迹精准核算。

成品应用延伸：赋能下游“生命周期管理”

对于直接作为成品提供的产品（架空输电导线、铁路接触线），启示在于从“卖产品”向“卖服务”延伸。结合电力和交通装备的智能化需求，线材企业可以提供带有“数字档案”的产品。配合下游用户（电网、铁路），利用AI分析导线在覆冰、舞动、磨损等工况下的性能退化数据，构建健康评估模型，实现对输电线路或接触网的状态检修和寿命预测。