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2025 08/28 09:07:18
來源:經濟日報

“AI+鋼鐵”鍛造新質生産力

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中天鋼鐵集團(淮安)新材料有限公司智能化車間在加工鋼簾線。趙啟瑞攝(中經視覺)

  “鋼鐵産業是我國重要的基礎産業,擁有龐大的産業規模、深厚的應用積澱和高質量發展的迫切需求,是新一代人工智能深度賦能的理想實踐場。”中國鋼鐵工業協會副會長兼秘書長姜維日前&&。

  目前,中鋼協已把數字化轉型列為行業三大工程之一,啟動了鋼鐵行業數字化轉型工程三年行動。在國家一系列“人工智能+”政策的指引下,一大批鋼鐵企業推動數字化轉型取得實質性進展,並依託數字化支撐了高端化、綠色化發展。

  如火如荼推進

  在今年年初公布的第13批全球“燈塔工廠”名單中,首鋼股份冷軋公司成功入選。憑藉雲邊協同技術架構的搭建,5G、大數據、AI、機器視覺和機器人等工業4.0先進技術的廣泛應用,該公司成為全國鋼鐵行業第3家、全球鋼鐵行業第7家“燈塔工廠”。

  為應對高端汽車製造領域更為嚴格的質量要求和日益多樣化的産品規格帶來的挑戰,首鋼股份冷軋公司部署67個工業4.0數字化應用案例,其中61%運用了人工智能,提高了端到端過程控制精度,消除了制約關鍵質量和産能提升的瓶頸,解決了客戶面臨的質量難題。

  “生産線效率提高21.2個百分點,産品缺陷率下降35個百分點,高端産品銷售額增長36個百分點,客戶投訴率減少55個百分點。”首鋼股份冷軋公司有關負責人用數據説話。

  這只是鋼鐵行業智造升級的縮影。據中鋼協調研,95.1%的鋼鐵企業將數字化轉型戰略納入企業總體發展進程,持續投入資金實施數智化改造升級項目,機器人(含無人化裝備)應用密度達65&(套)/萬人;82.9%的企業建設了智能集控中心,主要集中在鐵前和軋鋼,63.4%的企業運用三維可視化倣真系統建設數字化工廠。

  用人工智能重新定義鋼鐵。中國寶武旗下寶鋼股份制定以“AI+”為標誌的新一輪數智化轉型戰略,啟動“全領域、全體系、全場景”行動方案,未來3年內,打造1000個以上的AI賦能應用場景。

  “要堅持創新驅動,強化科技賦能,加快推動鋼鐵行業智能化、綠色化轉型。”河鋼集團董事長劉鍵&&,河鋼把智能製造納入企業發展戰略,積極推進人工智能技術與鋼鐵生産深度融合,大力實施“智能化提升行動”,加快以人工智能賦能企業轉型升級。

  據介紹,河鋼自主研發“威賽博”工業互聯網&&,系統集成智能裝備、工業倣真、模型控制等創新能力,形成了貫穿生産全流程、軟硬體協同的工業互聯網基礎底座。河鋼還推動人工智能、數字孿生等技術與製造流程全鏈條融合,建設了一大批“智能工廠”。

  着力破解“黑箱”

  目前,鋼鐵行業正處於從數字化向智能化邁進的關鍵階段,以大模型為代表的新一代人工智能有望成為驅動高質量發展的新引擎。在近日舉辦的“AI+鋼鐵”技術發布會上,專家學者就如何推動“AI+鋼鐵”技術的創新與應用展開研討。

  上海寶信軟體股份有限公司董事長田國兵&&,為推進高質量發展,鋼鐵企業正從規模導向轉向效率效益導向,但傳統自動化、信息化技術與系統在數據、模型、算力等方面存在明顯短板,制約了企業效率效益的極致提升,亟需通過數字化、智能化技術破局。

  “要實現‘人工智能+鋼鐵’新突破,全方位提升行業競爭力。”中國工程院院士王國棟強調,鋼鐵工業作為大型複雜流程工業,全流程各工序長期存在“黑箱”問題,必須整合我國鋼鐵材料領域與AI領域專家優勢,推動新一代AI技術與鋼鐵行業實體經濟深度融合。

  據了解,我國鋼鐵工業的硬體、軟體及生産環境已達工業時代世界頂尖水平,卻長期受困於生産全過程“黑箱”。由於鋼鐵生産涉及複雜的物理與化學過程,存在大量不完全信息、不確定性及動態環境問題,對産品質量、生産效率、生産成本與環境效應均産生顯著影響。

  針對這一行業痛點,東北大學率先提出“人機混合智能”模式,專門用於破解鋼鐵生産“黑箱”,可實現全流程在線高保真預測,相關技術已在多家鋼企落地應用。例如,在高爐智能冶煉中,創新採用“通用模型+個性數據”架構,有效提升能效與綠色生産水平;在熱軋環節,開發基於人機混合智能的數字孿生模型,融合物理機制與多模態數據,成功達成組織性能在線高精度預測與閉環優化。

  王國棟進一步解釋,將人的智能與人工智能深度融合,對生産過程大數據進行挖掘分析,通過人機協同推進“數字換腦、模型換代、工業軟體開發”,可建成鋼鐵生産過程主單元的自主無人智能控制體系。這相當於將生産整體“黑箱”轉化為綜合性傳感器,借助數字孿生實現精準預測,從而讓生産過程自主無人、智能控製成為現實。

  發展前景廣闊

  “科技飛速發展背景下,人工智能為鋼鐵行業帶來了前所未有的機遇。”冶金工業信息標準研究院院長張龍強&&,AI在鋼鐵行業的應用場景已逐步落地,前景十分廣闊。在生産流程優化方面,智能算法可精準預測設備故障,大幅減少停機時間,顯著提升生産效率;在質量控制領域,AI圖像識別技術能對鋼材表面缺陷進行高精度檢測,確保産品質量達標;在供應鏈管理環節,AI可結合市場需求、原材料價格波動等多因素開展預測,優化採購與生産計劃,降低企業運營成本,增強核心競爭力。

  展望未來,“AI+鋼鐵”的發展空間將進一步拓展。一方面,隨着AI技術的不斷發展,特別是大模型技術的深入應用,將進一步穿透鋼鐵生産流程的“黑箱”,貫通數據孤島,破解資源調度困局,實現鋼鐵生産全流程的智能化和精細化管理。通過沉澱數據資産、增強市場競爭能力,為鋼鐵企業練就更快、更準、更省的“真本事”。另一方面,“AI+鋼鐵”將助力行業綠色可持續發展,推動節能減排與環境保護。同時,跨企業、跨行業的AI生態系統構建將成為趨勢,促進鋼鐵企業與上下游企業、科研機構、技術服務商深度合作、協同創新,共同推動行業向高端化、智能化、綠色化轉型。

  姜維&&,中鋼協將繼續以“AI+智能技術應用”為核心,全面轉向新一代人工智能技術驅動的生産力重塑,通過政策引導、標準建設、標杆推廣推動行業轉型。重點聚焦産業鏈智能協同、低碳智能融合及低成本技術推廣。

  人工智能的核心價值並非替代人力,而是構建“人機協同”的新型生産力範式。“人機協同能充分發揮AI的高效計算能力與人類的創造力、判斷力,最大程度保障煉鋼操作穩定,推動系統持續優化創新。”東北大學教授劉書超&&。

  劉書超從煉鋼一線成長起來,如今在高校深耕鋼鐵智能技術研究。他帶領團隊研發基於“AI+人工經驗”模式的轉爐全流程模塊化智慧煉鋼系統,其全部或部分模塊已在鞍鋼、本鋼、南鋼、承鋼、梅鋼、周鋼等鋼企落地應用。

  這份從一線實踐到科研創新的經歷,也讓劉書超對智慧煉鋼有着更深刻的認知:“發展智慧煉鋼不應以‘減人’為目標,核心是讓煉鋼操作更簡單、過程更穩定、技術更專業、成本更可控。唯有領導重視、基層積極、職工參與,上下同心、信念一致,再輔以科學施策與持續改進,智慧煉鋼才能真正走深走實。”(記者 周 雷)

【糾錯】 【責任編輯:周靖傑】