“AI重構鋼鐵產(chǎn)業(yè)核心生產(chǎn)力�！�8月18日，中國鋼鐵工業(yè)協(xié)會(huì )副會(huì )長(cháng)姜維在“AI+鋼鐵”技術(shù)發(fā)布會(huì )上表示，在國家一系列“人工智能+”政策的指引下，鋼鐵行業(yè)正迎來(lái)以AI驅動(dòng)高端化躍遷的歷史性機遇。
中國工程院院士王國棟指出，鋼鐵工業(yè)作為典型的大型復雜流程工業(yè)，全流程各工序均呈現“黑箱”特性，存在大量不完全信息、不確定性及動(dòng)態(tài)環(huán)境下的各類(lèi)問(wèn)題。尤其是材料“黑箱”內部的演變過(guò)程與最終的目標控制變量，目前尚無(wú)法實(shí)現在線(xiàn)實(shí)時(shí)連續監測，單純依靠數字時(shí)代的大數據、機器學(xué)習等統計方法，難以突破現有瓶頸。
對此，王國棟提出破解之道，即整合我國鋼鐵材料領(lǐng)域與AI領(lǐng)域專(zhuān)家的優(yōu)勢，充分利用鋼鐵行業(yè)豐富的大數據、鋼鐵領(lǐng)域專(zhuān)家的理論與經(jīng)驗，以及信息領(lǐng)域先進(jìn)的生成式人工智能技術(shù)，建立人機混合人工智能體，為鋼鐵行業(yè)精準賦能。
以煉鐵環(huán)節為例，煉鐵過(guò)程涉及的物理化學(xué)冶金反應極為復雜，全流程“黑箱”操作，不僅數據維度高、耦合性與非線(xiàn)性強，還存在明顯的時(shí)間滯后性；同時(shí)，煉鐵工業(yè)長(cháng)期存在的工序孤島式控制問(wèn)題，導致單元間界面銜接性差、資源配置困難、實(shí)時(shí)分析效率低下。
東北大學(xué)“AI+鋼鐵”大模型便是通過(guò)基于鐵前大數據的智能配礦系統，不僅能夠有效降低噸鐵能源消耗，減少碳排放，還可對渣鐵性能成分實(shí)現提前預測，大幅提升爐熱穩定率、爐缸活躍性。
“AI作為數字時(shí)代的前沿技術(shù)，為鋼鐵行業(yè)突破發(fā)展瓶頸、實(shí)現高質(zhì)量發(fā)展帶來(lái)了新的曙光�！币苯鸸I(yè)信息標準研究院院長(cháng)張龍強表示，智能算法能夠精準預測設備故障，大幅減少停機時(shí)間，提高生產(chǎn)效率。在質(zhì)量控制領(lǐng)域，AI圖像識別技術(shù)可以對鋼材表面缺陷進(jìn)行高精度檢測，確保產(chǎn)品質(zhì)量符合標準。此外，在供應鏈管理環(huán)節，人工智能還能夠根據市場(chǎng)需求、原材料價(jià)格波動(dòng)等多因素預測，優(yōu)化采購與生產(chǎn)計劃，降低運營(yíng)成本，提升企業(yè)競爭力，激活新動(dòng)能。
在此背景下，鋼鐵行業(yè)正在加速推動(dòng)“AI+鋼鐵”相關(guān)標準制定工作。張龍強透露，在工信部科技司的指導下，我國已開(kāi)展《人工智能 鋼鐵大模型技術(shù)要求》等6項大模型標準的研制。同時(shí)，聚焦人工智能在鋼鐵行業(yè)的典型應用場(chǎng)景，以需求為牽引，開(kāi)展了《人工智能 鋼鐵行業(yè)應用場(chǎng)景分類(lèi)指南》等10余項標準的研制。
展望未來(lái)，姜維指出，鋼鐵行業(yè)將繼續以“AI+智能技術(shù)應用”為核心，全面轉向新一代人工智能技術(shù)驅動(dòng)的生產(chǎn)力重塑，通過(guò)政策引導、標準建設、標桿推廣推動(dòng)行業(yè)轉型。重點(diǎn)聚焦產(chǎn)業(yè)鏈智能協(xié)同、低碳智能融合及低成本技術(shù)推廣，支撐鋼鐵行業(yè)高端化、智能化、綠色化發(fā)展。（經(jīng)濟參考報） |
