在宝信软件（Baosight）的 xIn³ 体系中，“数字孪生+AI”为钢坯生成的**“身份指纹”**，其核心逻辑是将钢材这种“大宗散货”转化为“数字化的个体”。
在钢铁厂，钢坯进入轧制线后，由于高温、喷淋和高速移动，传统的物理标签（如二维码、油漆喷码）极易损毁或模糊。宝信的方案是通过“数字孪生”实时追踪位置，再通过“AI”提取物理特征，实现无实物标签的精准识别。
以下是这一过程的技术细节：
1. 物理特征的“生物识别化”（AI 识别）AI 并不是在识别标签，而是在识别钢坯本身。
表面微观拓扑： 钢坯在连铸切断后，其端面的切割纹理、冷却形成的晶格斑点具有唯一性。宝信通过高分辨率工业相机在关键工位抓拍，利用深度学习模型提取这些特征。
几何指纹： AI 记录钢坯的微米级几何偏差（如长、宽、厚的细微差异，以及端面的不规则角度）。
物理指纹： 结合炼钢炉号、铁水成分（如 $S, P$ 含量）和连铸时的拉速。这一组复杂的组合参数就像人的 DNA。
2. “数字孪生”的实时接力追踪（Digital Twin）由于钢铁产线长达数公里且环境恶劣，AI 视觉识别可能会在某些浓烟工位“断档”。这时数字孪生会接手：
虚拟与现实的同步： 宝信为整条产线建立 1:1 的数字孪生模型。每一个钢坯在现实中移动，数字孪生中对应的“数字钢坯”也会同步移动。
逻辑定位： 当钢坯经过辊道传感器、激光测距仪或 PLC 信号点时，数字孪生系统会根据线加速度和摩擦力模型实时计算其精确坐标。
“影子”跟随： 即使摄像头看不见，数字孪生系统也知道“编号为 A789 的钢坯目前位于 4 号加热炉的 23 号槽位”。