钢铁行业加速推进AI驱动的生产力重塑
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“AI重构钢铁产业核心生产力。”8月18日,中国钢铁工业协会副会长姜维在“AI+钢铁”技术发布会上表示,在国家一系列“人工智能+”政策的指引下,钢铁行业正迎来以AI驱动高端化跃迁的历史性机遇。
中国工程院院士王国栋指出,钢铁工业作为典型的大型复杂流程工业,全流程各工序均呈现“黑箱”特性,存在大量不完全信息、不确定性及动态环境下的各类问题。尤其是材料“黑箱”内部的演变过程与最终的目标控制变量,目前尚无法实现在线实时连续监测,单纯依靠数字时代的大数据、机器学习等统计方法,难以突破现有瓶颈。
对此,王国栋提出破解之道,即整合我国钢铁材料领域与AI领域专家的优势,充分利用钢铁行业丰富的大数据、钢铁领域专家的理论与经验,以及信息领域先进的生成式人工智能技术,建立人机混合人工智能体,为钢铁行业精准赋能。
以炼铁环节为例,炼铁过程涉及的物理化学冶金反应极为复杂,全流程“黑箱”操作,不仅数据维度高、耦合性与非线性强,还存在明显的时间滞后性;同时,炼铁工业长期存在的工序孤岛式控制问题,导致单元间界面衔接性差、资源配置困难、实时分析效率低下。
东北大学“AI+钢铁”大模型便是通过基于铁前大数据的智能配矿系统,不仅能够有效降低吨铁能源消耗,减少碳排放,还可对渣铁性能成分实现提前预测,大幅提升炉热稳定率、炉缸活跃性。
“AI作为数字时代的前沿技术,为钢铁行业突破发展瓶颈、实现高质量发展带来了新的曙光。”冶金工业信息标准研究院院长张龙强表示,智能算法能够精准预测设备故障,大幅减少停机时间,提高生产效率。在质量控制领域,AI图像识别技术可以对钢材表面缺陷进行高精度检测,确保产品质量符合标准。此外,在供应链管理环节,人工智能还能够根据市场需求、原材料价格波动等多因素预测,优化采购与生产计划,降低运营成本,提升企业竞争力,激活新动能。
在此背景下,钢铁行业正在加速推动“AI+钢铁”相关标准制定工作。张龙强透露,在工信部科技司的指导下,我国已开展《人工智能钢铁大模型技术要求》等6项大模型标准的研制。同时,聚焦人工智能在钢铁行业的典型应用场景,以需求为牵引,开展了《人工智能钢铁行业应用场景分类指南》等10余项标准的研制。
展望未来,姜维指出,钢铁行业将继续以“AI+智能技术应用”为核心,全面转向新一代人工智能技术驱动的生产力重塑,通过政策引导、标准建设、标杆推广推动行业转型。重点聚焦产业链智能协同、低碳智能融合及低成本技术推广,支撑钢铁行业高端化、智能化、绿色化发展。
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