2025年將是AI全面應用、遍地開花的一年。2月19日，國務院國資委召開中央企業“AI ”專項行動深化部署會，發布了國資央企“AI ”專項行動實施要點。國務院國資委黨委書記、主任張玉卓強調，要緊盯前沿發展態勢，發揮需求規模大、產業配套全、應用場景多的優勢，加快推動人工智能產業高質量發展，實現更多標志性成果和突破性進展，全力塑造產業新優勢、培育發展新動能。同時，強化科技創新，聚焦關鍵領域加快掌握“根技術”，堅定攻關大模型，積極參與開放生態建設，推動產生更多“從0到1”的原始創新，加速推進成果轉化和產業化發展。
當前，以大模型為代表的AI技術風起云涌，成為新科技革命的核心推手。特別是隨著科技的不斷進步，人工智能（AI）作為一種強大的技術工具，正在滲透到各個行業中，其中就包括傳統的鋼鐵行業。國家制造強國戰略咨詢委員會智能制造專家委員會委員、寶武技術業務專家叢力群認為，任何技術都需要與實體經濟相結合，這是大勢、是必然，也是機會。鋼鐵行業正在和AI融合共生，擁抱AI的鋼鐵企業其效率和成本將得到大幅度改善，其核心競爭力將大幅提升，從而實現高質量發展。
面對鋼鐵生產條件日益復雜的挑戰，AI的引入不僅是技術上的突破，更是觀念上的更新。叢力群表示，鋼鐵行業積極擁抱新趨勢值得肯定，因為技術進步必將伴隨著行業應用的深化，尤其是AI大模型這種劃時代的突破性技術。“當下，AI大模型技術本身并未完全成熟，應用至鋼鐵等垂直領域的路徑、方法都處于探索階段，得出成功應用并取得成果的結論為時尚早。因此，聚焦垂直場景、創造價值才是大模型發展的王道。”叢力群說。
“AI＋鋼鐵”勢在必行
鋼鐵行業是我國國民經濟的重要基礎產業，為國家建設提供了重要原材料保障，有力支撐了我國工業化、現代化進程。華為煤礦軍團解決方案總裁蔣旺成分析，鋼鐵工業具有生產流程連續、工藝體系復雜、產品中間態多樣化、大型高溫高壓設備集中、人員安全要求高等特征，屬于典型的流程型制造業，面臨著嚴峻的資源、市場、環保、競爭等挑戰，亟需通過人工智能、云、5G等先進技術及場景化創新應用，提升行業綠色環保、安全保障、生產效率。河北省武安市科技和工業信息化局局長楊海剛認為，人工智能的應用不僅能夠降低生產成本，還能增強產品的競爭力，發現新的增值空間。2024年12月，工信部發布了《人工智能賦能新型工業化典型應用案例名單》，鋼鐵行業共有14例上榜，在全行業中占比9.3%，其中技術底座方向1例、行業應用方向11例、裝備產品方向2例。
在人類與技術的相遇中，鋼鐵行業正在書寫屬于自己的智能化篇章，這不僅是對傳統制造業的再定義，更是推動鋼鐵行業高效綠色發展的重要引擎。在眾多行業中，鋼鐵因其生產時涉及復雜多變的物理化學反應與多變量強耦合的工藝流程，以及設備間存在信息孤島現象，故難以精確掌握各環節的關鍵因素與相互影響機制，成為典型的“黑箱”場景，傳統工藝模型難以適應快速的生產需求，也無法精準控制生產過程，“AI＋鋼鐵”勢在必行，但也存在“AI＋鋼鐵”協同不及預期的風險。比如，AI賦能鋼鐵行業過程中，往往面臨著需求碎片化、多樣化的問題，過去的模型參數量小、泛化性差，一個模型大多只能對應單個場景，不僅模型開發成本高、升級難，而且模型訓練需要的核心機密數據存在安全性問題等，導致無法實現廣泛應用。
實際上，在競爭激烈的鋼鐵行業，隨著未來技術的不斷演進，正在邁向“人工智能 鋼鐵”的新模式。張玉卓強調，要著力強化中央企業推進人工智能發展的要素支撐，在編制企業“十五五”規劃中將發展人工智能作為重點，打造更多科技領軍企業，孵化培育一批初創企業。據報道，2024年12月，寶鋼股份、寶鋼工程與華為公司聯合推出的AI模型，逐步成型并投用于寶鋼股份2號連鑄機，開啟了鋼鐵制造的新篇章。這個基于華為盤古大模型和開源模型構建的多項關鍵場景模型，包含了結晶器液面波動根因分析、預測等六大人工智能應用，極大地提升了連鑄過程的智能化、綠色化和高效化。與此同時，山東鋼鐵控股子公司山信軟件宣告成立人工智能研究院，旨在深耕“AI 鋼鐵”應用場景，以求在生產效率和安全性上實現“質”的飛躍。
“AI 鋼鐵”“煉”出新未來
探索“智慧”鋼鐵，AI技術正在重塑鋼鐵行業的未來。目前，鋼鐵行業數字化轉型需求如潮水般洶涌，在數字化與智能化轉型進程中通過引入人工智能技術，正在經歷一場深刻的變革。尤其是在5G、工業互聯網和人工智能（AI）技術不斷突破的背景下，只有把握住這一波科技浪潮才能在競爭日益激烈的市場中立于不敗之地。一是面臨的挑戰：盡管AI技術提供了許多優勢，但鋼鐵行業在實施AI時也面臨諸多挑戰。首先，數據收集和處理的成本較高，需要在前期投入大量資金。其次，行業的傳統觀念可能會阻礙新技術的接受和應用。而且，針對AI技術的專業人才短缺，也是當前行業普遍面臨的問題。二是面臨的機遇：面對挑戰，鋼鐵行業企業應當積極擁抱AI技術，利用其帶來的機遇進行轉型升級。比如，通過與技術服務提供商合作，可以降低技術門檻，快速實現AI的應用。同時，培養和引進AI技術人才，將有助于企業在競爭中保持領先。
AI讓未來鋼鐵照進現實。在2024年4月舉行的2024冶金工業規劃研究院鋼鐵行業CIO大會（寧波鋼鐵站）上，中國鋼鐵工業協會提供的數據顯示，我國近80%的鋼鐵企業對大模型應用有試點探索，18%的鋼鐵企業有局部人工智能應用，利用工業互聯網技術實現生產過程管控和智慧化鋼鐵企業占比達70%。目前，雖然人工智能技術的應用為傳統的鋼鐵行業帶來了前所未有的機遇和挑戰，但AI技術對鋼鐵行業的改造即將全面鋪開，從生產優化到質量控制，從設備維護到綠色轉型，AI正在為鋼鐵行業注入新的活力。一是生產效率的提升。二是質量控制的革新。三是預測性維護。四是能源消耗和環保的優化。叢力群認為，高質量的數據決定了AI的水平，要重點關注數據問題，比如單一企業歷史數據樣本數量看似龐大卻未必能支撐大模型訓練所需等。蘭格集團總裁劉陶然表示，AI技術在預測的時間長度、精度和范圍上具有更強大的優勢，第一是預警的領先性、第二是更新的高頻性、第三是邏輯的先進性、第四是結果的可視化，解決了判斷鋼鐵市場走勢以往“猜行情”、靠“經驗”的痛點。
“AI 鋼鐵”“煉”出新未來。未來的鋼鐵行業將是一個智慧型、高效能的現代產業，鋼鐵行業躬身入局，積極擁抱AI大模型有望帶來的無限可能。中國鋼研科技集團有限公司綠色化智能化技術中心主任張云貴向記者分析，AI大模型可為鋼鐵行業帶來三大層面的改變：一是感知層面。煉、鑄、軋各工序在工況感知上都存在一些難題，有望通過引入大模型預測技術，在“機理 數據”融合建模方向上取得突破，實現復雜工況感知的“解碼”。二是認知層面。雖然現代冶金技術在鋼鐵生產規律的認知上已經建立了較為完整的理論體系，但仍存在一系列的認知缺陷，大模型技術的核心特點就是通過學習發現“隱含的規律”，因此在流程認知的宏觀與微觀各層面都可以對大模型抱有期待。三是決策層面。大模型可通過學習實現決策知識和決策流程的某種固化和標準化，更有可能的是大模型可能從“模擬決策”最終走向“自主優化決策”，就像在圍棋領域里已經發生的事情一樣。目前，大模型技術可以將行業通用知識、企業特定知識、崗位技能知識相結合，幫助員工快速實現技能躍升，實現類似“一人多崗”的目標。
