我國此舉旨在搶占AI賦能實體經(jīng)濟的戰(zhàn)略先機，構筑新一輪產(chǎn)業(yè)革命中的核心競爭力。從國內(nèi)產(chǎn)業(yè)發(fā)展視角看，鋼鐵行業(yè)面臨著生產(chǎn)效率提升、成本控制、綠色低碳轉(zhuǎn)型等諸多挑戰(zhàn)，《意見》的出臺為鋼鐵行業(yè)提供了清晰的轉(zhuǎn)型方向與強有力的政策支撐，是推動產(chǎn)業(yè)邁向高質(zhì)量發(fā)展的關鍵一環(huán)。
新出臺的《意見》是在行業(yè)近幾年實踐經(jīng)驗之上的升級指引。對鋼鐵行業(yè)而言，這標志著行業(yè)正從單點的智能應用向全流程、系統(tǒng)化的應用實踐邁進。未來的鋼鐵生產(chǎn)，將呈現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的精準制造、虛實結(jié)合的智能優(yōu)化以及綠色低碳的可持續(xù)發(fā)展等特征。抓住此次人工智能政策的有利契機，我國鋼鐵工業(yè)有望實現(xiàn)從規(guī)模領先到技術引領的跨越式發(fā)展。
《中國冶金報》記者：最近一段時間，“AI+鋼鐵”成為鋼鐵行業(yè)的熱門提法，您認為有哪些概念需要厘清？在您看來，“AI+”在哪些場景應用潛力最大？請談談您對于正確推進“AI+鋼鐵”的建議。
王軍生：“AI+鋼鐵”絕非淺嘗輒止的“技術嫁接”，而是AI技術與鋼鐵全產(chǎn)業(yè)鏈的深度融合與創(chuàng)新變革。它是一個系統(tǒng)性工程，全面涵蓋了從原料采購、生產(chǎn)制造、質(zhì)量管控到產(chǎn)品銷售及售后服務等各個環(huán)節(jié)，必須杜絕為了應用AI而盲目跟風的現(xiàn)象，確保AI技術的應用與實際生產(chǎn)需求緊密結(jié)合，從而創(chuàng)造出真正的價值。
在鋼鐵行業(yè)，AI有諸多適用場景。在生產(chǎn)優(yōu)化方面，鞍鋼集團在智能制造進程中，借助AI技術對3D（危險、臟亂、困難）崗位作業(yè)進行優(yōu)化，顯著提升生產(chǎn)效率與安全性；在質(zhì)量管控層面，視覺AI檢測在冷軋板表面檢測等場景得到廣泛應用，大幅增強產(chǎn)品質(zhì)量穩(wěn)定性；在綠色低碳領域，AI用于能源調(diào)度優(yōu)化，依據(jù)生產(chǎn)工況實時調(diào)整能源分配，有效降低鋼鐵生產(chǎn)過程中的能源消耗與碳排放。另外，AI在工藝模型的參數(shù)優(yōu)化，材料研發(fā)過程中成分、組織和性能分析等領域也有實際效果。
然而，整體觀之，以大語言模型為代表的AI技術，目前仍主要應用在管理和辦公輔助領域，在生產(chǎn)、質(zhì)量、能源等鋼鐵行業(yè)現(xiàn)場應用方面正在開展積極的應用探索�；谛袠I(yè)實踐，筆者對推進“AI+鋼鐵”有如下建議。
一是筑牢數(shù)據(jù)根基。鋼鐵企業(yè)要構建統(tǒng)一、規(guī)范的數(shù)據(jù)標準體系，整合礦山開采、煉鐵、煉鋼、軋鋼等全流程數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量與可用性，為AI模型訓練提供優(yōu)質(zhì)“養(yǎng)料”。
二是從小范圍場景試點起步。鋼企應選取痛點突出、效益易評估的環(huán)節(jié)（如高爐風口診斷、鋼材表面缺陷檢測等），驗證技術可行性與效益后再逐步推廣復制，避免大規(guī)模鋪開帶來的風險。
三是構建“老工匠+新專家”的協(xié)同團隊。安排經(jīng)驗豐富的鋼鐵工藝專家與AI技術人才結(jié)對，工藝專家傳授行業(yè)知識、實際操作要點，AI人才助力將經(jīng)驗轉(zhuǎn)化為算法模型，實現(xiàn)優(yōu)勢互補。
四是緊盯價值創(chuàng)造。每個AI項目都要設定明確的效益目標與回本周期，嚴格評估投入產(chǎn)出比，確保智能化改造切實為企業(yè)降本增效、提升競爭力。
總之，“AI+鋼鐵”并非簡單的技術疊加，而是深度融合、協(xié)同創(chuàng)新的過程。唯有理性厘清概念、精準匹配場景、優(yōu)化數(shù)據(jù)質(zhì)量、科學推進實施，方能真正為鋼鐵行業(yè)注入新動能，達成智能化轉(zhuǎn)型升級的目標。
| 
