近日，中國電子技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化研究院發(fā)布的《人工智能賦能鋼鐵行業(yè)發(fā)展標(biāo)準(zhǔn)化研究報(bào)告》（以下簡稱《報(bào)告》）明確指出，人工智能正引發(fā)鋼鐵生產(chǎn)制造范式變革，推動(dòng)行業(yè)從傳統(tǒng)“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)”向“數(shù)據(jù)與模型驅(qū)動(dòng)”轉(zhuǎn)型，加速邁向高端化、智能化、綠色化，重塑全球鋼鐵產(chǎn)業(yè)競爭格局。
這一變革趨勢與國家戰(zhàn)略導(dǎo)向高度契合。國務(wù)院印發(fā)的《關(guān)于深入實(shí)施“人工智能+”行動(dòng)的意見》清晰勾勒出人工智能賦能重點(diǎn)行業(yè)的發(fā)展路線圖，為AI與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合提供了關(guān)鍵指引，給行業(yè)轉(zhuǎn)型注入了前所未有的發(fā)展機(jī)遇和創(chuàng)新動(dòng)能。
《報(bào)告》分析認(rèn)為，我國鋼鐵行業(yè)具備推進(jìn)智能化升級(jí)的良好基礎(chǔ)。在長期生產(chǎn)過程中，行業(yè)積累了海量生產(chǎn)數(shù)據(jù)、質(zhì)量數(shù)據(jù)、設(shè)備數(shù)據(jù)等核心資源，可有效滿足行業(yè)大模型、場景智能體等專用AI的訓(xùn)練需求。但與此同時(shí)，鋼鐵行業(yè)作為典型的大型復(fù)雜流程工業(yè)，全流程各工序均呈現(xiàn)“黑箱”特性，存在大量不完全信息、不確定性及動(dòng)態(tài)環(huán)境下的各類問題，直接影響產(chǎn)品質(zhì)量穩(wěn)定性、生產(chǎn)效率提升、生產(chǎn)成本控制及環(huán)境效應(yīng)優(yōu)化。《報(bào)告》強(qiáng)調(diào)，隨著大模型技術(shù)的深入應(yīng)用，將有效穿透鋼鐵生產(chǎn)流程“黑箱”、貫通數(shù)據(jù)孤島、破解資源調(diào)度困局，助力實(shí)現(xiàn)全流程智能化和精細(xì)化管理。
當(dāng)前，人工智能已成為鋼鐵行業(yè)全產(chǎn)業(yè)鏈智能化轉(zhuǎn)型的核心驅(qū)動(dòng)力，其應(yīng)用正從孤立、分散的單點(diǎn)嘗試，逐步向系統(tǒng)化、集成化方向演進(jìn)。盡管應(yīng)用場景不斷豐富，但《報(bào)告》也指出，行業(yè)智能化進(jìn)程仍面臨多重結(jié)構(gòu)性挑戰(zhàn)。應(yīng)用場景碎片化特征顯著，缺乏具備行業(yè)普適性的高價(jià)值解決方案體系，限制了規(guī)�；б驷尫�；關(guān)鍵共性技術(shù)支撐薄弱，AI模型與鋼鐵生產(chǎn)特有的冶金機(jī)理、工藝知識(shí)深度融合不足，導(dǎo)致技術(shù)供給與行業(yè)核心需求存在隔閡；數(shù)據(jù)與知識(shí)基礎(chǔ)支撐能力不足，海量多模態(tài)、異構(gòu)生產(chǎn)數(shù)據(jù)存在質(zhì)量、標(biāo)注與融合難題，行業(yè)長期積累的專家經(jīng)驗(yàn)與知識(shí)語料尚未形成標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)字化供給體系，制約高質(zhì)量行業(yè)模型的訓(xùn)練與迭代；更為重要的是，缺乏體系化的智能轉(zhuǎn)型方法論，傳統(tǒng)業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)模式難以適應(yīng)AI技術(shù)重構(gòu)業(yè)務(wù)流程與價(jià)值創(chuàng)造的全局性要求。
在此背景下，《報(bào)告》明確，對(duì)典型場景開展智能化分級(jí)與標(biāo)準(zhǔn)化梳理尤為重要。這項(xiàng)工作旨在系統(tǒng)性刻畫不同環(huán)節(jié)的智能水平，為企業(yè)提供清晰的轉(zhuǎn)型路徑與評(píng)估基準(zhǔn)，破解場景碎片化困局。通過推動(dòng)行業(yè)從各自為政的“孤立創(chuàng)新”走向協(xié)同共進(jìn)的“生態(tài)共建”，為構(gòu)建覆蓋數(shù)據(jù)、模型、應(yīng)用與實(shí)施的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)體系奠定基礎(chǔ)，是引導(dǎo)鋼鐵工業(yè)實(shí)現(xiàn)從局部效率提升到全域智能躍遷的關(guān)鍵基礎(chǔ)性工作。
人工智能也在重構(gòu)鋼鐵行業(yè)研發(fā)范式，推動(dòng)從傳統(tǒng)試錯(cuò)法向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的精準(zhǔn)設(shè)計(jì)轉(zhuǎn)型。借助AI大模型深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，可對(duì)鋼鐵材料成分、組織結(jié)構(gòu)、工藝參數(shù)等進(jìn)行深度分析和建模，精準(zhǔn)預(yù)測新產(chǎn)品強(qiáng)度、韌性、耐磨性、耐腐蝕性等關(guān)鍵性能，輔助研發(fā)人員開展產(chǎn)品研發(fā)。這一模式可顯著縮短新產(chǎn)品研發(fā)周期，降低研發(fā)成本，提升產(chǎn)品質(zhì)量，助力解決高端鋼材供給不足問題。
另外，在綠色低碳轉(zhuǎn)型領(lǐng)域，AI技術(shù)可通過構(gòu)建能源與碳排放全流程一體化管控平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)能耗和碳排放的精準(zhǔn)監(jiān)測、預(yù)測與優(yōu)化，如智能燃燒模型動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)爐溫、智慧高爐系統(tǒng)降低碳排放等，從工藝源頭促進(jìn)節(jié)能減排。在產(chǎn)能過剩背景下，AI通過部署智能算法、機(jī)器視覺和數(shù)字孿生等技術(shù)，可實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)流程實(shí)時(shí)監(jiān)控、精準(zhǔn)預(yù)測與動(dòng)態(tài)優(yōu)化，大幅減少非計(jì)劃停機(jī)時(shí)間，提升設(shè)備利用率和生產(chǎn)線效率，實(shí)現(xiàn)從訂單排產(chǎn)到產(chǎn)品交付的全流程協(xié)同。
《報(bào)告》指出，推動(dòng)人工智能在鋼鐵行業(yè)實(shí)現(xiàn)深度賦能與價(jià)值躍升，核心是構(gòu)建一套引導(dǎo)行業(yè)系統(tǒng)性智能化轉(zhuǎn)型的框架與支撐體系。其中，典型場景的智能化分級(jí)與標(biāo)準(zhǔn)化梳理發(fā)揮著樞紐性作用，可為企業(yè)在研發(fā)設(shè)計(jì)、工序管控、運(yùn)營管理等關(guān)鍵環(huán)節(jié)精準(zhǔn)定位智能化水平、識(shí)別差距與改進(jìn)方向提供系統(tǒng)化評(píng)估和指導(dǎo)框架。通過建立分級(jí)評(píng)估體系與標(biāo)準(zhǔn)化實(shí)施規(guī)范，引導(dǎo)企業(yè)制定針對(duì)性優(yōu)化策略，推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新與業(yè)務(wù)場景深度融合。
業(yè)內(nèi)表示，人工智能技術(shù)正重塑鋼鐵行業(yè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)與發(fā)展范式，促進(jìn)跨企業(yè)、跨行業(yè)協(xié)同創(chuàng)新，加速構(gòu)建融合上下游的AI生態(tài)系統(tǒng)。這不僅推動(dòng)了單個(gè)企業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)，更將引領(lǐng)整個(gè)行業(yè)從規(guī)模導(dǎo)向轉(zhuǎn)向效率效益導(dǎo)向，從要素驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)向創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)，向高端化、智能化、綠色化可持續(xù)發(fā)展道路全面邁進(jìn)，為鍛造新質(zhì)生產(chǎn)力奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。未來，隨著標(biāo)準(zhǔn)體系的不斷完善和技術(shù)應(yīng)用的持續(xù)深化，“AI+鋼鐵”將實(shí)現(xiàn)從局部優(yōu)化向全域智能的跨越，全面提升行業(yè)運(yùn)營效率、產(chǎn)品質(zhì)量與核心競爭力。 |
