人民網(wǎng)北京8月26日電 （記者杜燕飛）“鋼鐵產(chǎn)業(yè)是我國重要基礎產(chǎn)業(yè)，是新一代人工智能（AI）深度賦能的實踐場景?！敝袊こ淘涸菏客鯂鴹澣涨霸凇癆I+鋼鐵”技術發(fā)布會期間接受人民網(wǎng)記者專訪時表示，要利用鋼鐵行業(yè)豐富的大數(shù)據(jù)、專家的理論與經(jīng)驗，以及生成式人工智能（AIGC）技術，實施“數(shù)據(jù)密集、智能涌現(xiàn)、人機協(xié)同”的三元認知方法論，建立人機混合人工智能體，人機協(xié)同，跨界融合，共創(chuàng)分享，向鋼鐵行業(yè)賦能。

中國工程院院士王國棟。人民網(wǎng)記者 杜燕飛攝

在王國棟看來，鋼鐵工業(yè)為大型復雜流程工業(yè)，全流程各工序均為“黑箱”，存在大量的不完全信息、不確定性、動態(tài)環(huán)境下的問題，材料內(nèi)部大量數(shù)據(jù)無法實時、連續(xù)、在線獲取。

“這種人機混合智能方法，將建立鋼鐵流程各單元全局性、系列化、通用化智能預測體系，實現(xiàn)材料系統(tǒng)內(nèi)部數(shù)據(jù)實時、連續(xù)、在線、精準預測（即數(shù)字孿生建模），推動鋼鐵行業(yè)升級換代，轉(zhuǎn)型發(fā)展。”他說。

“產(chǎn)學研用”協(xié)同創(chuàng)新拓展AI應用場景

當前，AI已在我國鋼鐵行業(yè)多個領域得到了應用，取得了明顯成效。例如，在鐵前系統(tǒng)方面，寶鋼梅鋼作為主體，產(chǎn)學研共同開發(fā)的“智慧高爐系統(tǒng)”融合了大數(shù)據(jù)、AI與冶煉機理，實現(xiàn)了透氣性、熱負荷、煤氣利用率、焦比等高爐關鍵指標提前1至3小時預測與反饋，在線運行準確率大于85%。

“目前，AI在推進過程中面臨數(shù)據(jù)質(zhì)量多源異構(gòu)、模型泛化能力不足及復合型人才短缺等挑戰(zhàn)。”王國棟認為，要通過開發(fā)專業(yè)ETL工具鏈、建立‘通用模型+個性數(shù)據(jù)’的遷移學習方案，以及加強校企聯(lián)合培養(yǎng)等方式積極應對；要重點構(gòu)建全流程數(shù)字孿生平臺，完善“機理+數(shù)據(jù)+AI”混合智能技術體系，推進相關標準化技術體系建設。

鋼鐵企業(yè)引入AI后，如何建立數(shù)據(jù)共享和模型迭代機制，保障AI高效應用？“關鍵在于構(gòu)建‘產(chǎn)學研用’協(xié)同創(chuàng)新生態(tài)?！蓖鯂鴹澱f，要夯實數(shù)字底座，強化應用牽引，加強技術服務，營造良好生態(tài)。

他說，要支持企業(yè)建設新型一體化信息基礎設施，擴大工業(yè)感知網(wǎng)絡覆蓋，提升數(shù)據(jù)采集能力；聚焦混合式AI等關鍵技術，加大研發(fā)投入，增強自主創(chuàng)新能力。同時，利用行業(yè)豐富的數(shù)據(jù)資源和應用場景，推動智改數(shù)轉(zhuǎn)和示范線建設；建立科學評價標準，從質(zhì)量、效率、成本等多維度評測應用效果，推動AI技術深度賦能。

“鋼鐵行業(yè)要通過產(chǎn)學研深度融合，聯(lián)合攻關，提供系統(tǒng)解決方案；培育既懂鋼鐵生產(chǎn)又熟悉AI技術的復合型人才，促進企業(yè)間經(jīng)驗分享與技術合作。”王國棟表示，要開展針對性數(shù)字人才培訓，提升員工數(shù)字素養(yǎng)；研制推廣技術、數(shù)據(jù)治理及軟件標準，構(gòu)建開源生態(tài)鼓勵成果共享；深化工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全管理，保障數(shù)據(jù)與生產(chǎn)安全。

AI推動全流程綠色化重構(gòu)

目前，“AI+鋼鐵”已在多環(huán)節(jié)促進鋼鐵行業(yè)綠色發(fā)展。王國棟舉例說，鐵前系統(tǒng)全面應用煉鐵大數(shù)據(jù)與人工智能，面向“料場、燒結(jié)、球團、高爐、能源”等關鍵環(huán)節(jié)，建立實時監(jiān)測與智能感知系統(tǒng)，開發(fā)高爐關鍵參數(shù)預測和多目標優(yōu)化模型，實現(xiàn)全過程精細化調(diào)控，實現(xiàn)節(jié)能降碳、降本增效與穩(wěn)定運營。河鋼推出的WesCarber碳中和數(shù)字化平臺，以“能碳+AI”為核心，涵蓋碳管理、碳足跡、碳鏈管理等八大子平臺，實現(xiàn)全產(chǎn)業(yè)鏈碳流可視化。

“AI在‘雙碳’中的作用不止于此，其核心更在于通過打通生產(chǎn)各環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)流，使單點改良躍升為跨工序、跨尺度的系統(tǒng)協(xié)同，推動全流程綠色化重構(gòu)。”王國棟認為，通過算法動態(tài)優(yōu)化能源調(diào)度，AI可以實時監(jiān)測分析能源的使用，提高能源利用效率；構(gòu)建碳排放模型，精準預測碳排放情況，幫助制定減排策略；基于大量生產(chǎn)數(shù)據(jù)，AI可以挖掘工藝潛在改進點，助力工藝裝備產(chǎn)品服務一體化開發(fā)，實現(xiàn)鋼鐵行業(yè)高端化、智能化、綠色化轉(zhuǎn)型。

王國棟表示，下一步，鋼鐵行業(yè)應加快工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、AI等技術融合，搭建能、環(huán)、碳全流程一體化管控平臺，實現(xiàn)從末端治理向源頭和全過程人機協(xié)同、自主無人控制延伸，協(xié)同推進降碳、減污、擴綠、增長；建立完善的鋼鐵行業(yè)數(shù)據(jù)標準和數(shù)據(jù)庫，為數(shù)字化和綠色化協(xié)同發(fā)展提供數(shù)據(jù)支持。