国务院日前印发的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》提出，推动产业全要素智能化发展，助力传统产业改造升级。
记者走访钢铁企业发现，昔日千人炼钢的火热场景，正悄然转化为控制室内冷静的“算法决策”：智能集控中心实时分析数万条生产数据；热风炉智能燃烧系统通过人工智能技术动态调节炉温；智能机器人提升产品缺陷查全率……
当前，钢铁行业数智化应用场景日益丰富。中国钢铁工业协会发布的数据显示，95.1%的钢铁企业将数字化转型战略纳入企业总体发展进程；82.9%的企业建设智能集控中心，63.4%的企业运用三维可视化仿真系统建设数字化工厂。
“人工智能作为数字时代的前沿技术，为钢铁行业突破发展瓶颈带来新的曙光。”冶金工业信息标准研究院院长张龙强说，智能算法已在生产流程优化、质量控制、供应链管理方面取得积极进展。
“智变”带来“质变”。在全球特钢行业首座“灯塔工厂”——中信泰富特钢集团旗下江阴兴澄特种钢铁有限公司的智能车间内，天车有序穿梭，AI视觉检测系统在0.1秒内识别钢材表面0.02毫米的裂纹。
“借助AI质量预测模型，产品缺陷率降低45%；借助数字孪生技术，高端轴承钢研发周期缩短30%。”中信泰富特钢集团股份有限公司总裁罗元东说，数智技术显著提升中信泰富特钢在航空航天、新能源装备等高端领域的定制化服务能力，产品质量的稳定性大幅提高。
宝钢股份打造的AI云表检系统重点缺陷识别准确率达96%，缺陷漏检率降低35%；南钢集团应用钢材力学性能预测模型，使产品成材率提升2%，交付周期缩短10%，年均节省钢材检验费用超5000万元……人工智能技术赋能，助力企业降本增效。
“智变”提升“含绿量”。当技术遇到绿色转型的时代命题，钢铁企业努力实现经济效益与生态效益的双重跃升。梅钢智慧高炉系统实现碳排放降低5%、吨铁降本30元；河钢集团推出升级版碳中和数字化平台，打造多功能多场景智能体，可实现能耗精准预测、碳配额需求分析效率翻倍。
中国工程院院士王国栋建议，钢铁行业应加快工业互联网、大数据、AI等技术融合，搭建能、环、碳全流程一体化管控平台，实现从末端治理向源头和全过程人机协同、自主无人控制延伸，协同推进降碳、减污、扩绿、增长。
业内人士认为，钢铁产业的“智变”早已超越技术应用意义，而是基因再造。
一方面，钢铁行业在智能化转型方面具有显著优势，生产过程中产生的大量生产数据、质量数据、设备数据等，为智能化转型提供丰富资源；但另一方面，作为典型的大型复杂流程工业，全流程各工序均呈现“黑箱”特性，存在大量不完全信息、不确定性及动态环境下的各类问题。
王国栋说，要充分利用钢铁行业丰富的大数据、钢铁领域专家的理论与经验，以及信息领域先进的生成式人工智能技术，建立人机混合人工智能体，为钢铁行业精准赋能。
“通过混合智能赋能炼铁，推动炼铁过程从‘经验驱动’向‘智能决策’转变，为钢铁工业提供可复制、可推广的技术范式。”东北大学冶金学院教授储满生说。
人工智能赋能，不仅重新定义钢铁生产，更是传统制造业的“智变”探索。
当前，钢铁行业正加速推动“人工智能+钢铁”标准制定工作，已开展《人工智能 钢铁行业应用场景分类指南》等10余项标准的研制。
“在工业和信息化部等部门联合发布的2024年卓越级智能工厂名单中，钢铁企业数量在全国工业41个行业大类中占比约7%，可以看出传统制造业中，钢铁的智能化转型是走在前列的。”张龙强说，钢铁的智能制造进展很快，对于传统制造业示范作用明显。
展望未来，中国钢铁工业协会副会长姜维指出，钢铁行业将继续以“AI+智能技术应用”为核心，全面转向新一代人工智能技术驱动的生产力重塑，重点聚焦产业链智能协同、低碳智能融合及低成本技术推广，支撑钢铁行业高端化、智能化、绿色化发展。
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