文 | 萬聯(lián)萬象，作者 | 時楠，編輯 | 小峰
2025 年 5 月，第二屆鋼鐵工業(yè)數(shù)字化發(fā)展高端論壇上，殷瑞鈺、柴天佑、王國棟、桂衛(wèi)華四位中國工程院院士圍繞 "AI+ 鋼鐵 " 的主題展開深度探討，為行業(yè)智能化轉型指明方向。
鋼鐵工業(yè)作為國民經濟的重要基礎產業(yè)，正面臨前所未有的轉型壓力。多位院士的力挺，揭示了 AI 技術與鋼鐵產業(yè)深度融合的巨大潛力，更為行業(yè)突破發(fā)展瓶頸提供了創(chuàng)新思路。
那么，鋼鐵與 AI 要如何融合？實際效果又是怎樣？兩者擦出的火花，是否能夠照亮鋼鐵產業(yè)的新前方？萬聯(lián)萬象帶你尋找答案。
01 發(fā)展新趨勢
全球鋼鐵產業(yè)正經歷深刻變革，呈現(xiàn)出多方面的發(fā)展新趨勢。從全球視角看，綠色低碳已成為不可逆轉的主流方向。
根據(jù)國際鋼鐵協(xié)會數(shù)據(jù)，鋼鐵產業(yè)占全球二氧化碳排放總量的 7%-9%，在碳中和目標下，各國鋼鐵企業(yè)紛紛加大減排技術研發(fā)投入。電弧爐短流程工藝因其顯著的低排放優(yōu)勢獲得更多關注，預計到 2030 年，全球電爐鋼比例將從目前的 28% 提升至 35% 以上。與此同時，氫能冶金等突破性技術逐步從實驗室走向產業(yè)化示范，為鋼鐵產業(yè)深度脫碳提供了全新路徑。
在市場需求方面，個性化、高品質成為新特征。隨著高端裝備制造、新能源汽車等下游產業(yè)的快速發(fā)展，對特種鋼材的需求持續(xù)增長。據(jù)統(tǒng)計，2024 年我國高端鋼材進口量仍保持在高位，反映出供需結構的不平衡。這種變化倒逼鋼鐵企業(yè)從大規(guī)模標準化生產向小批量多品種的柔性制造模式轉變，對生產系統(tǒng)的靈活性和響應速度提出了更高要求。
智能制造技術的滲透正在重塑鋼鐵生產模式。物聯(lián)網、大數(shù)據(jù)、數(shù)字孿生等新一代信息技術與鋼鐵制造流程深度融合，推動產業(yè)向數(shù)字化、網絡化、智能化方向發(fā)展。以國內某大型鋼鐵集團為例，其建設的智能工廠通過全流程數(shù)據(jù)采集和優(yōu)化，使能耗降低 12%，生產效率提升 20%，產品質量穩(wěn)定性顯著提高。這種示范效應正加速行業(yè)整體的數(shù)字化轉型步伐。
產業(yè)鏈協(xié)同創(chuàng)新成為提升競爭力的關鍵。鋼鐵企業(yè)不再局限于單一生產環(huán)節(jié)，而是向上下游延伸構建產業(yè)生態(tài)圈。通過與礦山、物流、加工配送等環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)互通和業(yè)務協(xié)同，實現(xiàn)從原材料到終端產品的全鏈條優(yōu)化。特別是在當前供應鏈不穩(wěn)定性增加的背景下，這種協(xié)同效應對于保障產業(yè)安全運行顯得尤為重要。
國際競爭格局也在發(fā)生深刻變化。發(fā)達國家通過技術創(chuàng)新保持高端產品優(yōu)勢，新興經濟體則憑借成本優(yōu)勢擴大市場份額。中國鋼鐵工業(yè)正面臨 " 前有堵截、后有追兵 " 的競爭態(tài)勢，亟需通過智能化升級實現(xiàn)從規(guī)模優(yōu)勢向質量效益的轉變，鞏固全球鋼鐵強國的地位。
02 AI 帶來的變革
AI 技術在鋼鐵產業(yè)的應用，正從單點突破向全流程覆蓋擴展，為這一傳統(tǒng)產業(yè)帶來全方位的變革。
在生產工藝優(yōu)化方面，AI 算法通過分析海量生產數(shù)據(jù)，能夠建立高精度的工藝參數(shù)與產品質量關聯(lián)模型。以熱軋過程為例，基于深度學習的溫度預測系統(tǒng)可將控制精度提高 30%，顯著減少因溫度波動導致的性能偏差。在煉鋼環(huán)節(jié)，機器視覺技術應用于轉爐火焰分析，實現(xiàn)了終點碳含量的實時判斷，替代了傳統(tǒng)依賴人工經驗的方法。
質量管控體系因 AI 技術而變得更加智能高效。傳統(tǒng)的質量檢測通常采用抽樣方式，存在漏檢風險。而現(xiàn)在，通過部署在線監(jiān)測系統(tǒng)和 AI 缺陷識別算法，可實現(xiàn)鋼材表面和內部缺陷的全檢。某企業(yè)應用的鋼板表面缺陷檢測系統(tǒng)，識別準確率達到 99.5%，遠超人工檢測的 85% 水平。同時，基于生產全過程數(shù)據(jù)的質量追溯和預測分析，使質量問題可預警、可預防，大幅降低了質量損失成本。
在設備管理領域，AI 驅動的預測性維護正在替代傳統(tǒng)的定期檢修模式。通過實時采集設備振動、溫度、電流等多維信號，結合機器學習算法，可準確判斷設備健康狀態(tài)并預測剩余使用壽命。實踐表明，這種模式能將非計劃停機時間減少 50% 以上，維修成本降低 30%。某大型高爐應用的智能診斷系統(tǒng)，成功預警了多起潛在故障，避免了重大生產事故的發(fā)生。
供應鏈管理也因 AI 技術而實現(xiàn)質的飛躍。鋼鐵行業(yè)供應鏈具有多環(huán)節(jié)、長周期、高波動等特點，傳統(tǒng)管理方式難以應對市場變化。現(xiàn)在，通過需求預測算法和智能排產系統(tǒng)，企業(yè)可動態(tài)調整采購、生產和物流計劃。特別是在當前原料價格波動加劇的背景下，AI 驅動的采購決策支持系統(tǒng)能綜合考慮庫存、價格趨勢、生產需求等多重因素，提出最優(yōu)采購策略，使原料成本降低 3%-5%。
能源管理和減排方面，AI 技術同樣展現(xiàn)出強大潛力。鋼鐵生產是典型的高耗能過程，能源成本占總成本 20% 以上。智能能源系統(tǒng)通過實時監(jiān)測和優(yōu)化調控，實現(xiàn)了能源介質的動態(tài)平衡和高效利用。某企業(yè)應用的智能電網管理系統(tǒng)，使自發(fā)電利用率提升 8 個百分點，年節(jié)約電費數(shù)千萬元。
在碳排放管理上，AI 模型可準確計算各工序碳排放量，并給出減排方案，為企業(yè)的碳資產管理提供科學依據(jù)。
最深刻的變革發(fā)生在決策模式上。傳統(tǒng)鋼鐵企業(yè)決策高度依賴個人經驗和部門數(shù)據(jù)，存在信息不對稱和滯后問題。AI 賦能的智能決策支持系統(tǒng)整合全廠數(shù)據(jù)，通過模擬仿真和多目標優(yōu)化，為管理層提供全方位、實時的決策建議。這種數(shù)據(jù)驅動的決策模式顯著提高了企業(yè)應對市場變化的能力，使戰(zhàn)略決策更加科學精準。
03 鋼鐵 +AI 的現(xiàn)實挑戰(zhàn)
AI 熱但落地難，是當下一個普遍性問題。盡管 AI 技術為鋼鐵產業(yè)帶來巨大機遇，但在實際推進智能化轉型過程中，企業(yè)仍面臨多方面的現(xiàn)實挑戰(zhàn)。
數(shù)據(jù)基礎薄弱是首要障礙。鋼鐵生產流程長、設備種類多，導致數(shù)據(jù)采集存在大量盲區(qū)。據(jù)統(tǒng)計，目前大多數(shù)鋼鐵企業(yè)僅有 30%-40% 的關鍵設備實現(xiàn)了數(shù)據(jù)自動采集，且數(shù)據(jù)質量參差不齊。不同時期建設的系統(tǒng)采用各異的標準和協(xié)議，形成嚴重的數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象。數(shù)據(jù)治理體系缺失、標準化程度低等問題，嚴重制約了 AI 模型的訓練和應用效果。
技術人才短缺是另一大瓶頸。鋼鐵行業(yè)智能化轉型需要既懂生產工藝又掌握 AI 技術的復合型人才，這類人才在市場上極為稀缺。高校培養(yǎng)的 AI 專業(yè)人才往往缺乏對鋼鐵工藝的理解，而傳統(tǒng)鋼鐵工程師又大多不具備編程和算法能力。企業(yè)內部培養(yǎng)周期長、成本高，難以滿足快速發(fā)展需求。
某企業(yè)智能工廠項目曾因缺乏合格人才而延期半年，額外支出培訓費用數(shù)百萬元。同時，傳統(tǒng)鋼鐵企業(yè)的工作環(huán)境和薪酬水平對高端數(shù)字人才缺乏吸引力，人才流失率居高不下。
投資回報周期長影響了企業(yè)推進智能化的積極性。AI 項目前期需要大量基礎設施投入，包括傳感器網絡、計算平臺、軟件系統(tǒng)等，單個工廠的數(shù)字化改造成本往往達數(shù)億元。而鋼鐵行業(yè)本就面臨產能過剩、利潤微薄的困境，資金壓力巨大。實際案例顯示，大多數(shù) AI 項目的投資回收期在 3-5 年，遠長于企業(yè)期望的 1-2 年。特別是在技術快速迭代的背景下，設備和技術存在短期內被淘汰的風險，進一步增加了投資不確定性。
技術適用性也是現(xiàn)實難題。當前 AI 技術多源于互聯(lián)網領域，直接應用于鋼鐵生產場景存在適配問題。鋼鐵生產過程具有多變量耦合、非線性、大滯后等特點，通用算法往往效果不佳。某企業(yè)引進的國外先進控制系統(tǒng)就因未考慮本地原料特性而效果大打折扣。此外，高溫、粉塵、電磁干擾等惡劣工業(yè)環(huán)境對硬件設備可靠性提出極高要求，現(xiàn)有商用產品難以完全滿足需求。
安全風險隨著智能化推進而凸顯。工業(yè)控制系統(tǒng)聯(lián)網后，面臨更嚴峻的網絡攻擊威脅。鋼鐵生產是連續(xù)性過程，一旦遭受攻擊可能導致重大安全事故。某鋼廠就曾因病毒入侵導致生產線癱瘓 8 小時，直接經濟損失超千萬元。同時，數(shù)據(jù)所有權、算法透明度等問題也引發(fā)新的法律和倫理考量。如何在享受 AI 紅利的同時有效管控風險，成為企業(yè)管理者的新課題。
04 結語
以 AI 技術作為核心驅動力的數(shù)智化轉型，是一場鋼鐵產業(yè)涉及技術、管理、人才等多維度的深刻變革。
從四位院士的深入探討可以看出，"AI+ 鋼鐵 " 的融合不僅能夠提升效率、質量和靈活性，更是實現(xiàn)綠色低碳發(fā)展的關鍵路徑。然而，轉型之路并非坦途，數(shù)據(jù)治理、人才儲備、投資回報、統(tǒng)一標準等現(xiàn)實挑戰(zhàn)需要行業(yè)共同應對。
當下，留給鋼鐵產業(yè)升級的時間已經不多了。未來，鋼鐵企業(yè)應當以更開放包容的心態(tài)擁抱技術創(chuàng)新。在這場變革中，誰能率先突破 AI 應用瓶頸，誰就能在未來的行業(yè)格局中占據(jù)有利位置。
