＂AI+钢铁＂锻造新质生产力

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作者：微信文章
新闻报道

"AI+钢铁"锻造新质生产力

"钢铁产业是我国重要的基础产业，拥有庞大的产业规模、深厚的应用积淀和高质量发展的迫切需求，是新一代人工智能深度赋能的理想实践场。"中国钢铁工业协会副会长兼秘书长姜维日前表示。

目前，中钢协已把数字化转型列为行业三大工程之一，启动了钢铁行业数字化转型工程三年行动。在国家一系列"人工智能+"政策的指引下，一大批钢铁企业推动数字化转型取得实质性进展，并依托数字化支撑了高端化、绿色化发展。

如火如荼推进

今年年初，第 13 批全球 “灯塔工厂” 名单揭晓，首钢股份冷轧公司成功跻身其中。依托搭建的云边协同技术架构，该公司广泛应用 5G、大数据、人工智能（AI）、机器视觉及机器人等工业 4.0 先进技术，成为全国钢铁行业第 3 家、全球钢铁行业第 7 家获此殊荣的企业。

为应对高端汽车制造领域更严苛的质量标准与日趋多样的产品规格带来的挑战，首钢股份冷轧公司落地 67 个工业 4.0 数字化应用项目，其中 61% 融入了人工智能技术。这一举措有效提升了端到端过程控制精度，突破了制约关键质量与产能提升的瓶颈，同时解决了客户面临的质量难题。首钢股份冷轧公司相关负责人以数据直观展现成效：生产线效率提升 21.2 个百分点，产品缺陷率降低 35 个百分点，高端产品销售额增长 36 个百分点，客户投诉率减少 55 个百分点。

这一案例仅是钢铁行业智能化升级的缩影。据中国钢铁工业协会（中钢协）调研数据显示，95.1% 的钢铁企业已将数字化转型战略纳入企业总体发展规划，持续投入资金推进数智化改造升级项目，机器人（含无人化装备）应用密度达 65 台（套）/ 万人；82.9% 的企业建成智能集控中心，主要分布在铁前与轧钢环节；63.4% 的企业借助三维可视化仿真系统打造数字化工厂。

以人工智能重塑钢铁产业发展模式，成为行业共识。中国宝武集团旗下宝钢股份制定了以 “AI+” 为核心标志的新一轮数智化转型战略，同步启动 “全领域、全体系、全场景” 行动方案，计划在未来 3 年内打造 1000 个以上 AI 赋能应用场景。

河钢集团董事长刘键指出：“要坚持创新驱动，强化科技赋能，加快推动钢铁行业智能化、绿色化转型。” 基于此，河钢将智能制造纳入企业发展战略核心，积极促进人工智能技术与钢铁生产的深度融合，大力开展 “智能化提升行动”，加速以人工智能为企业转型升级赋能。据介绍，河钢自主研发 “威赛博” 工业互联网平台，系统整合智能装备、工业仿真、模型控制等创新能力，构建起贯穿生产全流程、实现软硬件协同的工业互联网基础底座；同时，还推动人工智能、数字孪生等技术与制造流程全链条深度融合，建成了一大批 “智能工厂”。

着力破解"黑箱"

当前，钢铁行业正处在从数字化迈向智能化的关键过渡期，以大模型为代表的新一代人工智能，有望成为推动行业高质量发展的全新引擎。近日，在 “AI + 钢铁” 技术发布会上，专家学者围绕如何促进 “AI + 钢铁” 技术的创新突破与落地应用展开深入研讨。

上海宝信软件股份有限公司董事长田国兵表示，为推进高质量发展，钢铁企业正从规模导向逐步转向效率效益导向。然而，传统自动化、信息化技术与系统在数据贯通、模型精度、算力支撑等方面存在显著短板，这一问题制约了企业效率与效益的极致提升，因此亟需通过数字化、智能化技术突破发展瓶颈。

“要实现‘人工智能 + 钢铁’的新突破，全方位提升行业整体竞争力。” 中国工程院院士王国栋强调，钢铁工业属于大型复杂流程工业，其全流程各工序长期存在 “黑箱” 问题。要解决这一难题，必须整合我国钢铁材料领域与人工智能领域的专家优势，推动新一代 AI 技术与钢铁行业实体经济深度融合。

据悉，我国钢铁工业的硬件设备、软件系统及生产环境已达到工业时代的世界顶尖水平，但长期受困于生产全过程的 “黑箱” 问题。由于钢铁生产涉及复杂的物理与化学反应过程，存在大量不完全信息、不确定性因素及动态环境变化等问题，对产品质量稳定性、生产效率提升、生产成本控制与环境效应优化均产生了显著影响。

针对这一行业核心痛点，东北大学率先提出 “人机混合智能” 模式，该模式专门用于破解钢铁生产 “黑箱” 难题，能够实现全流程在线高保真预测，相关技术已在多家钢铁企业落地应用。例如，在高炉智能冶炼场景中，创新采用 “通用模型 + 个性数据” 的架构，有效提升了能源利用效率与绿色生产水平；在热轧生产环节，开发基于人机混合智能的数字孪生模型，融合物理机制原理与多模态生产数据，成功实现了钢材组织性能的在线高精度预测与闭环优化。

王国栋进一步解释道，将人的专业智能与人工智能深度融合，对生产过程中的大数据进行深度挖掘与分析，通过人机协同推进 “数字换脑、模型换代、工业软件开发”，能够构建起钢铁生产过程主单元的自主无人智能控制体系。这一体系相当于将生产整体 “黑箱” 转化为综合性传感器，借助数字孪生技术实现精准预测，进而让生产过程的自主无人化、智能控制成为现实。

发展前景广阔

“在科技高速发展的背景下，人工智能为钢铁行业带来了前所未有的发展机遇。” 冶金工业信息标准研究院院长张龙强指出，当前 AI 在钢铁行业的应用场景已逐步从概念走向实际落地，未来发展前景十分广阔。具体来看，在生产流程优化层面，智能算法可精准预判设备故障，大幅缩短停机时长，显著提升整体生产效率；在质量控制领域，AI 图像识别技术能对钢材表面缺陷进行高精度检测，有效保障产品质量符合标准；在供应链管理环节，AI 可结合市场需求变化、原材料价格波动等多维度因素开展预测分析，进而优化采购计划与生产调度，降低企业运营成本，增强核心竞争实力。

展望未来，“AI + 钢铁” 的发展空间将进一步拓宽。一方面，随着 AI 技术的持续迭代升级，尤其是大模型技术的深度应用，将进一步穿透钢铁生产流程中的 “黑箱” 壁垒，打通数据孤岛，破解资源调度难题，实现钢铁生产全流程的智能化与精细化管理。通过沉淀数据资产、强化市场竞争能力，助力钢铁企业练就 “响应更快、决策更准、成本更省” 的核心本领。另一方面，“AI + 钢铁” 将为行业绿色可持续发展提供有力支撑，推动节能减排与环境保护工作落地见效。与此同时，跨企业、跨行业的 AI 生态系统构建将成为行业发展趋势，促进钢铁企业与上下游合作伙伴、科研机构、技术服务商开展深度合作与协同创新，共同推动钢铁行业向高端化、智能化、绿色化方向转型。

姜维表示，中国钢铁工业协会（中钢协）将继续以 “AI + 智能技术应用” 为核心抓手，推动行业全面转向新一代人工智能技术驱动的生产力重塑，通过政策引导、标准体系建设、标杆案例推广等举措，助力钢铁行业实现转型突破。未来将重点聚焦三大方向：产业链智能协同、低碳与智能技术融合、低成本技术推广。

值得关注的是，人工智能的核心价值并非替代人力，而是构建 “人机协同” 的新型生产力范式。“人机协同能够充分发挥 AI 的高效计算能力与人类的创造力、判断力，最大程度保障炼钢操作的稳定性，推动生产系统持续优化创新。” 东北大学教授刘书超强调。

刘书超有着从炼钢一线成长起来的实践经历，如今在高校深耕钢铁智能技术研究领域。他带领团队研发了基于 “AI + 人工经验” 模式的转炉全流程模块化智慧炼钢系统，目前该系统的全部模块或部分模块已在鞍钢、本钢、南钢、承钢、梅钢、周钢等多家钢铁企业落地应用，取得了良好实践效果。

正是这份 “从一线实践到科研创新” 的独特经历，让刘书超对智慧炼钢有着更为深刻的认知：“发展智慧炼钢不应以‘减少人力’为目标，其核心在于让炼钢操作更简便、生产过程更稳定、技术应用更专业、成本控制更精准。唯有企业领导高度重视、基层积极响应、全体职工主动参与，做到上下同心、信念一致，再辅以科学的实施策略与持续的优化改进，智慧炼钢才能真正落地见效、走深走实。”



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