2025年将是AI全面应用、遍地开花的一年。2月19日，国务院国资委召开中央企业“AI ”专项行动深化部署会，发布了国资央企“AI ”专项行动实施要点。国务院国资委党委书记、主任张玉卓强调，要紧盯前沿发展态势，发挥需求规模大、产业配套全、应用场景多的优势，加快推动人工智能产业高质量发展，实现更多标志性成果和突破性进展，全力塑造产业新优势、培育发展新动能。同时，强化科技创新，聚焦关键领域加快掌握“根技术”，坚定攻关大模型，积极参与开放生态建设，推动产生更多“从0到1”的原始创新，加速推进成果转化和产业化发展。
当前，以大模型为代表的AI技术风起云涌，成为新科技革命的核心推手。特别是随着科技的不断进步，人工智能（AI）作为一种强大的技术工具，正在渗透到各个行业中，其中就包括传统的钢铁行业。国家制造强国战略咨询委员会智能制造专家委员会委员、宝武技术业务专家丛力群认为，任何技术都需要与实体经济相结合，这是大势、是必然，也是机会。钢铁行业正在和AI融合共生，拥抱AI的钢铁企业其效率和成本将得到大幅度改善，其核心竞争力将大幅提升，从而实现高质量发展。
面对钢铁生产条件日益复杂的挑战，AI的引入不仅是技术上的突破，更是观念上的更新。丛力群表示，钢铁行业积极拥抱新趋势值得肯定，因为技术进步必将伴随着行业应用的深化，尤其是AI大模型这种划时代的突破性技术。“当下，AI大模型技术本身并未完全成熟，应用至钢铁等垂直领域的路径、方法都处于探索阶段，得出成功应用并取得成果的结论为时尚早。因此，聚焦垂直场景、创造价值才是大模型发展的王道。”丛力群说。
“AI＋钢铁”势在必行
钢铁行业是我国国民经济的重要基础产业，为国家建设提供了重要原材料保障，有力支撑了我国工业化、现代化进程。华为煤矿军团解决方案总裁蒋旺成分析，钢铁工业具有生产流程连续、工艺体系复杂、产品中间态多样化、大型高温高压设备集中、人员安全要求高等特征，属于典型的流程型制造业，面临着严峻的资源、市场、环保、竞争等挑战，亟需通过人工智能、云、5G等先进技术及场景化创新应用，提升行业绿色环保、安全保障、生产效率。河北省武安市科技和工业信息化局局长杨海刚认为，人工智能的应用不仅能够降低生产成本，还能增强产品的竞争力，发现新的增值空间。2024年12月，工信部发布了《人工智能赋能新型工业化典型应用案例名单》，钢铁行业共有14例上榜，在全行业中占比9.3%，其中技术底座方向1例、行业应用方向11例、装备产品方向2例。
在人类与技术的相遇中，钢铁行业正在书写属于自己的智能化篇章，这不仅是对传统制造业的再定义，更是推动钢铁行业高效绿色发展的重要引擎。在众多行业中，钢铁因其生产时涉及复杂多变的物理化学反应与多变量强耦合的工艺流程，以及设备间存在信息孤岛现象，故难以精确掌握各环节的关键因素与相互影响机制，成为典型的“黑箱”场景，传统工艺模型难以适应快速的生产需求，也无法精准控制生产过程，“AI＋钢铁”势在必行，但也存在“AI＋钢铁”协同不及预期的风险。比如，AI赋能钢铁行业过程中，往往面临着需求碎片化、多样化的问题，过去的模型参数量小、泛化性差，一个模型大多只能对应单个场景，不仅模型开发成本高、升级难，而且模型训练需要的核心机密数据存在安全性问题等，导致无法实现广泛应用。
实际上，在竞争激烈的钢铁行业，随着未来技术的不断演进，正在迈向“人工智能 钢铁”的新模式。张玉卓强调，要着力强化中央企业推进人工智能发展的要素支撑，在编制企业“十五五”规划中将发展人工智能作为重点，打造更多科技领军企业，孵化培育一批初创企业。据报道，2024年12月，宝钢股份、宝钢工程与华为公司联合推出的AI模型，逐步成型并投用于宝钢股份2号连铸机，开启了钢铁制造的新篇章。这个基于华为盘古大模型和开源模型构建的多项关键场景模型，包含了结晶器液面波动根因分析、预测等六大人工智能应用，极大地提升了连铸过程的智能化、绿色化和高效化。与此同时，山东钢铁控股子公司山信软件宣告成立人工智能研究院，旨在深耕“AI 钢铁”应用场景，以求在生产效率和安全性上实现“质”的飞跃。
“AI 钢铁”“炼”出新未来
探索“智慧”钢铁，AI技术正在重塑钢铁行业的未来。目前，钢铁行业数字化转型需求如潮水般汹涌，在数字化与智能化转型进程中通过引入人工智能技术，正在经历一场深刻的变革。尤其是在5G、工业互联网和人工智能（AI）技术不断突破的背景下，只有把握住这一波科技浪潮才能在竞争日益激烈的市场中立于不败之地。一是面临的挑战：尽管AI技术提供了许多优势，但钢铁行业在实施AI时也面临诸多挑战。首先，数据收集和处理的成本较高，需要在前期投入大量资金。其次，行业的传统观念可能会阻碍新技术的接受和应用。而且，针对AI技术的专业人才短缺，也是当前行业普遍面临的问题。二是面临的机遇：面对挑战，钢铁行业企业应当积极拥抱AI技术，利用其带来的机遇进行转型升级。比如，通过与技术服务提供商合作，可以降低技术门槛，快速实现AI的应用。同时，培养和引进AI技术人才，将有助于企业在竞争中保持领先。
AI让未来钢铁照进现实。在2024年4月举行的2024冶金工业规划研究院钢铁行业CIO大会（宁波钢铁站）上，中国钢铁工业协会提供的数据显示，我国近80%的钢铁企业对大模型应用有试点探索，18%的钢铁企业有局部人工智能应用，利用工业互联网技术实现生产过程管控和智慧化钢铁企业占比达70%。目前，虽然人工智能技术的应用为传统的钢铁行业带来了前所未有的机遇和挑战，但AI技术对钢铁行业的改造即将全面铺开，从生产优化到质量控制，从设备维护到绿色转型，AI正在为钢铁行业注入新的活力。一是生产效率的提升。二是质量控制的革新。三是预测性维护。四是能源消耗和环保的优化。丛力群认为，高质量的数据决定了AI的水平，要重点关注数据问题，比如单一企业历史数据样本数量看似庞大却未必能支撑大模型训练所需等。兰格集团总裁刘陶然表示，AI技术在预测的时间长度、精度和范围上具有更强大的优势，第一是预警的领先性、第二是更新的高频性、第三是逻辑的先进性、第四是结果的可视化，解决了判断钢铁市场走势以往“猜行情”、靠“经验”的痛点。
“AI 钢铁”“炼”出新未来。未来的钢铁行业将是一个智慧型、高效能的现代产业，钢铁行业躬身入局，积极拥抱AI大模型有望带来的无限可能。中国钢研科技集团有限公司绿色化智能化技术中心主任张云贵向记者分析，AI大模型可为钢铁行业带来三大层面的改变：一是感知层面。炼、铸、轧各工序在工况感知上都存在一些难题，有望通过引入大模型预测技术，在“机理 数据”融合建模方向上取得突破，实现复杂工况感知的“解码”。二是认知层面。虽然现代冶金技术在钢铁生产规律的认知上已经建立了较为完整的理论体系，但仍存在一系列的认知缺陷，大模型技术的核心特点就是通过学习发现“隐含的规律”，因此在流程认知的宏观与微观各层面都可以对大模型抱有期待。三是决策层面。大模型可通过学习实现决策知识和决策流程的某种固化和标准化，更有可能的是大模型可能从“模拟决策”最终走向“自主优化决策”，就像在围棋领域里已经发生的事情一样。目前，大模型技术可以将行业通用知识、企业特定知识、岗位技能知识相结合，帮助员工快速实现技能跃升，实现类似“一人多岗”的目标。
