王國棟院士：AI賦能鋼鐵行業向“新”向“綠”而行

人民網北京8月26日電 （記者杜燕飛）“鋼鐵產業是我國重要基礎產業，是新一代人工智能（AI）深度賦能的實踐場景。”中國工程院院士王國棟日前在“AI+鋼鐵”技術發布會期間接受人民網記者專訪時表示，要利用鋼鐵行業豐富的大數據、專家的理論與經驗，以及生成式人工智能（AIGC）技術，實施“數據密集、智能涌現、人機協同”的三元認知方法論，建立人機混合人工智能體，人機協同，跨界融合，共創分享，向鋼鐵行業賦能。

中國工程院院士王國棟。人民網記者 杜燕飛攝

在王國棟看來，鋼鐵工業為大型復雜流程工業，全流程各工序均為“黑箱”，存在大量的不完全信息、不確定性、動態環境下的問題，材料內部大量數據無法實時、連續、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，實現材料系統內部數據實時、連續、在線、精準預測（即數字孿生建模），推動鋼鐵行業升級換代，轉型發展。”他說。

“產學研用”協同創新拓展AI應用場景

當前，AI已在我國鋼鐵行業多個領域得到了應用，取得了明顯成效。例如，在鐵前系統方面，寶鋼梅鋼作為主體，產學研共同開發的“智慧高爐系統”融合了大數據、AI與冶煉機理，實現了透氣性、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據質量多源異構、模型泛化能力不足及復合型人才短缺等挑戰。”王國棟認為，要通過開發專業ETL工具鏈、建立‘通用模型+個性數據’的遷移學習方案，以及加強校企聯合培養等方式積極應對；要重點構建全流程數字孿生平臺，完善“機理+數據+AI”混合智能技術體系，推進相關標準化技術體系建設。

鋼鐵企業引入AI后，如何建立數據共享和模型迭代機制，保障AI高效應用？“關鍵在于構建‘產學研用’協同創新生態。”王國棟說，要夯實數字底座，強化應用牽引，加強技術服務，營造良好生態。

他說，要支持企業建設新型一體化信息基礎設施，擴大工業感知網絡覆蓋，提升數據采集能力；聚焦混合式AI等關鍵技術，加大研發投入，增強自主創新能力。同時，利用行業豐富的數據資源和應用場景，推動智改數轉和示范線建設；建立科學評價標準，從質量、效率、成本等多維度評測應用效果，推動AI技術深度賦能。

“鋼鐵行業要通過產學研深度融合，聯合攻關，提供系統解決方案；培育既懂鋼鐵生產又熟悉AI技術的復合型人才，促進企業間經驗分享與技術合作。”王國棟表示，要開展針對性數字人才培訓，提升員工數字素養；研制推廣技術、數據治理及軟件標準，構建開源生態鼓勵成果共享；深化工業互聯網安全管理，保障數據與生產安全。

AI推動全流程綠色化重構

目前，“AI+鋼鐵”已在多環節促進鋼鐵行業綠色發展。王國棟舉例說，鐵前系統全面應用煉鐵大數據與人工智能，面向“料場、燒結、球團、高爐、能源”等關鍵環節，建立實時監測與智能感知系統，開發高爐關鍵參數預測和多目標優化模型，實現全過程精細化調控，實現節能降碳、降本增效與穩定運營。河鋼推出的WesCarber碳中和數字化平臺，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，實現全產業鏈碳流可視化。

“AI在‘雙碳’中的作用不止于此，其核心更在于通過打通生產各環節的數據流，使單點改良躍升為跨工序、跨尺度的系統協同，推動全流程綠色化重構。”王國棟認為，通過算法動態優化能源調度，AI可以實時監測分析能源的使用，提高能源利用效率；構建碳排放模型，精準預測碳排放情況，幫助制定減排策略；基于大量生產數據，AI可以挖掘工藝潛在改進點，助力工藝裝備產品服務一體化開發，實現鋼鐵行業高端化、智能化、綠色化轉型。

王國棟表示，下一步，鋼鐵行業應加快工業互聯網、大數據、AI等技術融合，搭建能、環、碳全流程一體化管控平臺，實現從末端治理向源頭和全過程人機協同、自主無人控制延伸，協同推進降碳、減污、擴綠、增長；建立完善的鋼鐵行業數據標準和數據庫，為數字化和綠色化協同發展提供數據支持。