文 | 萬(wàn)聯(lián)萬(wàn)象，作者 | 時(shí)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(guó)棟、桂衛(wèi)華四位中國(guó)工程院院士圍繞 "AI+ 鋼鐵 " 的主題展開(kāi)深度探討，為行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型指明方向。
鋼鐵工業(yè)作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的重要基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)，正面臨前所未有的轉(zhuǎn)型壓力。多位院士的力挺，揭示了 AI 技術(shù)與鋼鐵產(chǎn)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(shí)際效果又是怎樣？?jī)烧卟脸龅幕鸹ǎ欠衲軌蛘樟龄撹F產(chǎn)業(yè)的新前方？萬(wàn)聯(lián)萬(wàn)象帶你尋找答案。
01 發(fā)展新趨勢(shì)
全球鋼鐵產(chǎn)業(yè)正經(jīng)歷深刻變革，呈現(xiàn)出多方面的發(fā)展新趨勢(shì)。從全球視角看，綠色低碳已成為不可逆轉(zhuǎn)的主流方向。
根據(jù)國(guó)際鋼鐵協(xié)會(huì)數(shù)據(jù)，鋼鐵產(chǎn)業(yè)占全球二氧化碳排放總量的 7%-9%，在碳中和目標(biāo)下，各國(guó)鋼鐵企業(yè)紛紛加大減排技術(shù)研發(fā)投入。電弧爐短流程工藝因其顯著的低排放優(yōu)勢(shì)獲得更多關(guān)注，預(yù)計(jì)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(shí)，氫能冶金等突破性技術(shù)逐步從實(shí)驗(yàn)室走向產(chǎn)業(yè)化示范，為鋼鐵產(chǎn)業(yè)深度脫碳提供了全新路徑。
在市場(chǎng)需求方面，個(gè)性化、高品質(zhì)成為新特征。隨著高端裝備制造、新能源汽車(chē)等下游產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，對(duì)特種鋼材的需求持續(xù)增長(zhǎng)。據(jù)統(tǒng)計(jì)，2024 年我國(guó)高端鋼材進(jìn)口量仍保持在高位，反映出供需結(jié)構(gòu)的不平衡。這種變化倒逼鋼鐵企業(yè)從大規(guī)模標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)向小批量多品種的柔性制造模式轉(zhuǎn)變，對(duì)生產(chǎn)系統(tǒng)的靈活性和響應(yīng)速度提出了更高要求。
智能制造技術(shù)的滲透正在重塑鋼鐵生產(chǎn)模式。物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、數(shù)字孿生等新一代信息技術(shù)與鋼鐵制造流程深度融合，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)向數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化方向發(fā)展。以國(guó)內(nèi)某大型鋼鐵集團(tuán)為例，其建設(shè)的智能工廠通過(guò)全流程數(shù)據(jù)采集和優(yōu)化，使能耗降低 12%，生產(chǎn)效率提升 20%，產(chǎn)品質(zhì)量穩(wěn)定性顯著提高。這種示范效應(yīng)正加速行業(yè)整體的數(shù)字化轉(zhuǎn)型步伐。
產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同創(chuàng)新成為提升競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵。鋼鐵企業(yè)不再局限于單一生產(chǎn)環(huán)節(jié)，而是向上下游延伸構(gòu)建產(chǎn)業(yè)生態(tài)圈。通過(guò)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(wù)協(xié)同，實(shí)現(xiàn)從原材料到終端產(chǎn)品的全鏈條優(yōu)化。特別是在當(dāng)前供應(yīng)鏈不穩(wěn)定性增加的背景下，這種協(xié)同效應(yīng)對(duì)于保障產(chǎn)業(yè)安全運(yùn)行顯得尤為重要。
國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)格局也在發(fā)生深刻變化。發(fā)達(dá)國(guó)家通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新保持高端產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)，新興經(jīng)濟(jì)體則憑借成本優(yōu)勢(shì)擴(kuò)大市場(chǎng)份額。中國(guó)鋼鐵工業(yè)正面臨 " 前有堵截、后有追兵 " 的競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)，亟需通過(guò)智能化升級(jí)實(shí)現(xiàn)從規(guī)模優(yōu)勢(shì)向質(zhì)量效益的轉(zhuǎn)變，鞏固全球鋼鐵強(qiáng)國(guó)的地位。
02 AI 帶來(lái)的變革
AI 技術(shù)在鋼鐵產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用，正從單點(diǎn)突破向全流程覆蓋擴(kuò)展，為這一傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)帶來(lái)全方位的變革。
在生產(chǎn)工藝優(yōu)化方面，AI 算法通過(guò)分析海量生產(chǎn)數(shù)據(jù)，能夠建立高精度的工藝參數(shù)與產(chǎn)品質(zhì)量關(guān)聯(lián)模型。以熱軋過(guò)程為例，基于深度學(xué)習(xí)的溫度預(yù)測(cè)系統(tǒng)可將控制精度提高 30%，顯著減少因溫度波動(dòng)導(dǎo)致的性能偏差。在煉鋼環(huán)節(jié)，機(jī)器視覺(jué)技術(shù)應(yīng)用于轉(zhuǎn)爐火焰分析，實(shí)現(xiàn)了終點(diǎn)碳含量的實(shí)時(shí)判斷，替代了傳統(tǒng)依賴(lài)人工經(jīng)驗(yàn)的方法。
質(zhì)量管控體系因 AI 技術(shù)而變得更加智能高效。傳統(tǒng)的質(zhì)量檢測(cè)通常采用抽樣方式，存在漏檢風(fēng)險(xiǎn)。而現(xiàn)在，通過(guò)部署在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)和 AI 缺陷識(shí)別算法，可實(shí)現(xiàn)鋼材表面和內(nèi)部缺陷的全檢。某企業(yè)應(yīng)用的鋼板表面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)，識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到 99.5%，遠(yuǎn)超人工檢測(cè)的 85% 水平。同時(shí)，基于生產(chǎn)全過(guò)程數(shù)據(jù)的質(zhì)量追溯和預(yù)測(cè)分析，使質(zhì)量問(wèn)題可預(yù)警、可預(yù)防，大幅降低了質(zhì)量損失成本。
在設(shè)備管理領(lǐng)域，AI 驅(qū)動(dòng)的預(yù)測(cè)性維護(hù)正在替代傳統(tǒng)的定期檢修模式。通過(guò)實(shí)時(shí)采集設(shè)備振動(dòng)、溫度、電流等多維信號(hào)，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法，可準(zhǔn)確判斷設(shè)備健康狀態(tài)并預(yù)測(cè)剩余使用壽命。實(shí)踐表明，這種模式能將非計(jì)劃停機(jī)時(shí)間減少 50% 以上，維修成本降低 30%。某大型高爐應(yīng)用的智能診斷系統(tǒng)，成功預(yù)警了多起潛在故障，避免了重大生產(chǎn)事故的發(fā)生。
供應(yīng)鏈管理也因 AI 技術(shù)而實(shí)現(xiàn)質(zhì)的飛躍。鋼鐵行業(yè)供應(yīng)鏈具有多環(huán)節(jié)、長(zhǎng)周期、高波動(dòng)等特點(diǎn)，傳統(tǒng)管理方式難以應(yīng)對(duì)市場(chǎng)變化。現(xiàn)在，通過(guò)需求預(yù)測(cè)算法和智能排產(chǎn)系統(tǒng)，企業(yè)可動(dòng)態(tài)調(diào)整采購(gòu)、生產(chǎn)和物流計(jì)劃。特別是在當(dāng)前原料價(jià)格波動(dòng)加劇的背景下，AI 驅(qū)動(dòng)的采購(gòu)決策支持系統(tǒng)能綜合考慮庫(kù)存、價(jià)格趨勢(shì)、生產(chǎn)需求等多重因素，提出最優(yōu)采購(gòu)策略，使原料成本降低 3%-5%。
能源管理和減排方面，AI 技術(shù)同樣展現(xiàn)出強(qiáng)大潛力。鋼鐵生產(chǎn)是典型的高耗能過(guò)程，能源成本占總成本 20% 以上。智能能源系統(tǒng)通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和優(yōu)化調(diào)控，實(shí)現(xiàn)了能源介質(zhì)的動(dòng)態(tài)平衡和高效利用。某企業(yè)應(yīng)用的智能電網(wǎng)管理系統(tǒng)，使自發(fā)電利用率提升 8 個(gè)百分點(diǎn)，年節(jié)約電費(fèi)數(shù)千萬(wàn)元。
在碳排放管理上，AI 模型可準(zhǔn)確計(jì)算各工序碳排放量，并給出減排方案，為企業(yè)的碳資產(chǎn)管理提供科學(xué)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(lài)個(gè)人經(jīng)驗(yàn)和部門(mén)數(shù)據(jù)，存在信息不對(duì)稱(chēng)和滯后問(wèn)題。AI 賦能的智能決策支持系統(tǒng)整合全廠數(shù)據(jù)，通過(guò)模擬仿真和多目標(biāo)優(yōu)化，為管理層提供全方位、實(shí)時(shí)的決策建議。這種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策模式顯著提高了企業(yè)應(yīng)對(duì)市場(chǎng)變化的能力，使戰(zhàn)略決策更加科學(xué)精準(zhǔn)。
03 鋼鐵 +AI 的現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)
AI 熱但落地難，是當(dāng)下一個(gè)普遍性問(wèn)題。盡管 AI 技術(shù)為鋼鐵產(chǎn)業(yè)帶來(lái)巨大機(jī)遇，但在實(shí)際推進(jìn)智能化轉(zhuǎn)型過(guò)程中，企業(yè)仍面臨多方面的現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)。
數(shù)據(jù)基礎(chǔ)薄弱是首要障礙。鋼鐵生產(chǎn)流程長(zhǎng)、設(shè)備種類(lèi)多，導(dǎo)致數(shù)據(jù)采集存在大量盲區(qū)。據(jù)統(tǒng)計(jì)，目前大多數(shù)鋼鐵企業(yè)僅有 30%-40% 的關(guān)鍵設(shè)備實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)自動(dòng)采集，且數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊。不同時(shí)期建設(shè)的系統(tǒng)采用各異的標(biāo)準(zhǔn)和協(xié)議，形成嚴(yán)重的數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象。數(shù)據(jù)治理體系缺失、標(biāo)準(zhǔn)化程度低等問(wèn)題，嚴(yán)重制約了 AI 模型的訓(xùn)練和應(yīng)用效果。
技術(shù)人才短缺是另一大瓶頸。鋼鐵行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型需要既懂生產(chǎn)工藝又掌握 AI 技術(shù)的復(fù)合型人才，這類(lèi)人才在市場(chǎng)上極為稀缺。高校培養(yǎng)的 AI 專(zhuān)業(yè)人才往往缺乏對(duì)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(nèi)部培養(yǎng)周期長(zhǎng)、成本高，難以滿(mǎn)足快速發(fā)展需求。
某企業(yè)智能工廠項(xiàng)目曾因缺乏合格人才而延期半年，額外支出培訓(xùn)費(fèi)用數(shù)百萬(wàn)元。同時(shí)，傳統(tǒng)鋼鐵企業(yè)的工作環(huán)境和薪酬水平對(duì)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(bào)周期長(zhǎng)影響了企業(yè)推進(jìn)智能化的積極性。AI 項(xiàng)目前期需要大量基礎(chǔ)設(shè)施投入，包括傳感器網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算平臺(tái)、軟件系統(tǒng)等，單個(gè)工廠的數(shù)字化改造成本往往達(dá)數(shù)億元。而鋼鐵行業(yè)本就面臨產(chǎn)能過(guò)剩、利潤(rùn)微薄的困境，資金壓力巨大。實(shí)際案例顯示，大多數(shù) AI 項(xiàng)目的投資回收期在 3-5 年，遠(yuǎn)長(zhǎng)于企業(yè)期望的 1-2 年。特別是在技術(shù)快速迭代的背景下，設(shè)備和技術(shù)存在短期內(nèi)被淘汰的風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)一步增加了投資不確定性。
技術(shù)適用性也是現(xiàn)實(shí)難題。當(dāng)前 AI 技術(shù)多源于互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，直接應(yīng)用于鋼鐵生產(chǎn)場(chǎng)景存在適配問(wèn)題。鋼鐵生產(chǎn)過(guò)程具有多變量耦合、非線性、大滯后等特點(diǎn)，通用算法往往效果不佳。某企業(yè)引進(jìn)的國(guó)外先進(jìn)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(duì)硬件設(shè)備可靠性提出極高要求，現(xiàn)有商用產(chǎn)品難以完全滿(mǎn)足需求。
安全風(fēng)險(xiǎn)隨著智能化推進(jìn)而凸顯。工業(yè)控制系統(tǒng)聯(lián)網(wǎng)后，面臨更嚴(yán)峻的網(wǎng)絡(luò)攻擊威脅。鋼鐵生產(chǎn)是連續(xù)性過(guò)程，一旦遭受攻擊可能導(dǎo)致重大安全事故。某鋼廠就曾因病毒入侵導(dǎo)致生產(chǎn)線癱瘓 8 小時(shí)，直接經(jīng)濟(jì)損失超千萬(wàn)元。同時(shí)，數(shù)據(jù)所有權(quán)、算法透明度等問(wèn)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(shí)有效管控風(fēng)險(xiǎn)，成為企業(yè)管理者的新課題。
04 結(jié)語(yǔ)
以 AI 技術(shù)作為核心驅(qū)動(dòng)力的數(shù)智化轉(zhuǎn)型，是一場(chǎng)鋼鐵產(chǎn)業(yè)涉及技術(shù)、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(zhì)量和靈活性，更是實(shí)現(xiàn)綠色低碳發(fā)展的關(guān)鍵路徑。然而，轉(zhuǎn)型之路并非坦途，數(shù)據(jù)治理、人才儲(chǔ)備、投資回報(bào)、統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)等現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)需要行業(yè)共同應(yīng)對(duì)。
當(dāng)下，留給鋼鐵產(chǎn)業(yè)升級(jí)的時(shí)間已經(jīng)不多了。未來(lái)，鋼鐵企業(yè)應(yīng)當(dāng)以更開(kāi)放包容的心態(tài)擁抱技術(shù)創(chuàng)新。在這場(chǎng)變革中，誰(shuí)能率先突破 AI 應(yīng)用瓶頸，誰(shuí)就能在未來(lái)的行業(yè)格局中占據(jù)有利位置。
