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AI技術(shù)將成鋼鐵行業(yè)未來發(fā)展的最大變量——訪首鋼技術(shù)研究院黨委書記、第一副院長(zhǎng)王松濤

2025-09-10 14:07:00

中國冶金報(bào)社
記者 樊三彩 報(bào)道
 
  編者按
  在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與智能化升級(jí)的浪潮中,中國鋼鐵行業(yè)正經(jīng)歷一場(chǎng)從“制造”到“智造”的范式革命。《院長(zhǎng)智慧談》欄目旨在以“智慧”為雙關(guān)內(nèi)核——既對(duì)話鋼鐵企業(yè)研究院的掌舵者,萃取其戰(zhàn)略智慧;亦聚焦“智造”發(fā)展前沿,解碼智能化進(jìn)程中的戰(zhàn)略選擇、技術(shù)攻堅(jiān)與范式重構(gòu)。通過院長(zhǎng)視角的智慧碰撞,為行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供兼具前瞻性與實(shí)操性的思想圖譜。
  在8月份舉辦的第十四屆中國國際鋼鐵周期間,中國鋼鐵企業(yè)的智能化水平收獲諸多國際領(lǐng)袖“全球領(lǐng)先”的一致肯定評(píng)價(jià)。然而對(duì)內(nèi),我們的智能化發(fā)展仍有諸多細(xì)節(jié)需要推敲。圍繞中國鋼企如何受益于智能化浪潮、當(dāng)前的誤區(qū)、未來的智能工廠等話題,《中國冶金報(bào)》記者與首鋼技術(shù)研究院黨委書記、第一副院長(zhǎng)王松濤進(jìn)行了一場(chǎng)深度對(duì)話。
圖為王松濤
  中國鋼鐵為AI技術(shù)提供最豐富的場(chǎng)景
  《中國冶金報(bào)》記者:您認(rèn)為中國鋼企的智能化水平已處于全球領(lǐng)先地位嗎?據(jù)您觀察,國內(nèi)龍頭鋼鐵企業(yè)在AI技術(shù)應(yīng)用上有哪些進(jìn)展、短板?
  王松濤:提到這個(gè)問題,我作為一名鋼鐵人,還是非常驕傲的。當(dāng)前,中國、美國在人工智能大模型領(lǐng)域處于領(lǐng)先地位。中國鋼鐵工業(yè)擁有全球最豐富的場(chǎng)景,在與人工智能融合方面也處于世界最前沿。需要注意的是,包括各種物理冶金模型在內(nèi)的所謂小模型,歐洲、日本在這方面的應(yīng)用實(shí)績(jī)和創(chuàng)新能力依然處于領(lǐng)先地位。
  對(duì)中國鋼企而言,AI(人工智能)大模型技術(shù)的引入,不僅可以解決傳統(tǒng)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)中的諸多痛點(diǎn),還將推動(dòng)行業(yè)頭部企業(yè)更快向高端化、智能化、綠色化轉(zhuǎn)型。從首鋼、中國寶武等龍頭企業(yè)在生產(chǎn)排程、質(zhì)量管控、能耗優(yōu)化等環(huán)節(jié)的成功實(shí)踐,到行業(yè)整體向“全域智能體”邁進(jìn)的戰(zhàn)略布局可以看出,AI技術(shù)正在重塑鋼鐵行業(yè)的生產(chǎn)模式、決策機(jī)制和價(jià)值創(chuàng)造體系。
  以首鋼為例。首鋼集團(tuán)黨委提出以“一引領(lǐng)兩融合”作為發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力的戰(zhàn)略路徑,在AI研發(fā)和應(yīng)用方面成果豐碩。“十四五”期間,首鋼實(shí)現(xiàn)了從智能工廠建設(shè)到全流程自動(dòng)化、數(shù)字化的系統(tǒng)性升級(jí),部署了集成大模型的AI平臺(tái),為垂直場(chǎng)景的智能化應(yīng)用提供算力與模型基礎(chǔ)。2025年,2個(gè)生產(chǎn)基地入選工信部第一批卓越級(jí)智能制造示范工廠,順義冷軋被評(píng)選為全球“燈塔工廠”。其中,在大模型應(yīng)用方面,順義冷軋精整計(jì)劃排程實(shí)現(xiàn)100%全自動(dòng)完成,機(jī)組分配準(zhǔn)確率超99.2%,排程規(guī)則符合率達(dá)100%,成品頭尾切廢率降低10個(gè)百分點(diǎn),成材率提升0.3個(gè)百分點(diǎn),為大模型賦能鋼鐵制造探索了可行的道路。
  中國寶武、南鋼、鞍鋼等企業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型也備受矚目。2025年2月,中國寶武啟動(dòng)了“2526”工程,全面部署DeepSeek(深度求索)大模型,用AI重新定義鋼鐵。在實(shí)際應(yīng)用中,AI技術(shù)顯著提升了生產(chǎn)效率和質(zhì)量,如高爐控制中的爐溫預(yù)測(cè)命中率達(dá)到95%,硅含量命中率達(dá)到92%,預(yù)測(cè)2小時(shí)后爐溫和硅含量的命中率達(dá)到90%以上,大幅降低了燃料消耗。南鋼在大模型開發(fā)與場(chǎng)景落地方面成效顯著。2025年6月,南鋼正式發(fā)布元冶·鋼鐵大模型,可處理冶金機(jī)理、設(shè)備運(yùn)維、供應(yīng)鏈優(yōu)化等復(fù)雜問題。比如,煉焦配煤模型采用多目標(biāo)優(yōu)化算法,將配煤方案生成時(shí)間從1天~2天壓縮至1分鐘~2分鐘,噸焦成本降低5元~10元,年節(jié)約成本超750萬元;智慧煉鐵方面,應(yīng)用智能配礦模型、高爐體檢模型和爐身鏡像技術(shù),連續(xù)刷新高爐零懸料紀(jì)錄,年降成本超億元。鞍鋼集團(tuán)與遼寧移動(dòng)、中興通訊合作,打造了全球首個(gè)經(jīng)由4.9GHz頻段的5G智慧一鍵煉鋼場(chǎng)景應(yīng)用,實(shí)現(xiàn)單爐冶煉時(shí)間從40分鐘縮短至30分鐘,效率提高33%。
  當(dāng)前,鋼鐵行業(yè)的AI應(yīng)用已進(jìn)入增強(qiáng)工具期向協(xié)作伙伴期過渡的階段,頭部企業(yè)正通過系統(tǒng)性AI應(yīng)用實(shí)現(xiàn)對(duì)全流程的優(yōu)化和控制,而中小企業(yè)則更關(guān)注單點(diǎn)優(yōu)化和效率提升。同時(shí)必須指出,我們的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)還不太牢固,最大的短板是數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施,在傳感器、儀器儀表、工業(yè)控制系統(tǒng)、二級(jí)模型等基礎(chǔ)能力方面,國內(nèi)相關(guān)廠商的產(chǎn)品技術(shù)水平和研發(fā)能力還需要努力提升。
  更好運(yùn)用AI技術(shù)的企業(yè)將主導(dǎo)行業(yè)發(fā)展
  《中國冶金報(bào)》記者:您認(rèn)為AI技術(shù)在未來3年~5年內(nèi)將如何重塑行業(yè)格局?
  王松濤:未來,我國鋼鐵行業(yè)的確面臨各種前所未有的變量,不過可以確定的是,包括AI在內(nèi)的科技創(chuàng)新將是重塑行業(yè)格局的最重要變量。
  首先,組織與人才結(jié)構(gòu)變革,管理效率顯著提升。領(lǐng)先企業(yè)將自覺推動(dòng)由AI驅(qū)動(dòng)的組織變革,使企業(yè)從“人力紅利”向“智力紅利”躍遷,實(shí)現(xiàn)管理更加精細(xì)化、扁平化、去中心化。而能否成功的關(guān)鍵,不僅在于技術(shù)本身,還取決于企業(yè)能否構(gòu)建“AI增強(qiáng)人類能力”的協(xié)同生態(tài)——讓“碳基人”的創(chuàng)造力、戰(zhàn)略思維與“硅基人”的計(jì)算力、執(zhí)行效率形成互補(bǔ)。未來的企業(yè)競(jìng)爭(zhēng),將是“碳硅協(xié)作效率”的競(jìng)爭(zhēng)。而這一效率的提升空間,可能遠(yuǎn)超當(dāng)前的技術(shù)想象,不同企業(yè)之間可能會(huì)形成斷層式的分化。
  其次,供應(yīng)鏈與客戶管理智能化,產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同深化。AI技術(shù)優(yōu)化供應(yīng)鏈和客戶管理,推動(dòng)行業(yè)從“制造能力”競(jìng)爭(zhēng)全面轉(zhuǎn)向“制造+服務(wù)能力”的競(jìng)爭(zhēng)。鋼鐵行業(yè)要構(gòu)建“全覆蓋、全業(yè)務(wù)、全聚合、全流程”的業(yè)財(cái)一體化平臺(tái),不僅全面貫通內(nèi)部業(yè)務(wù)流程,還要與上下游形成更深、更廣的融合共生關(guān)系,向“共生型”數(shù)字化發(fā)展模式轉(zhuǎn)變。未來,具備全鏈條AI能力的企業(yè)將在供應(yīng)鏈和客戶管理方面占據(jù)優(yōu)勢(shì),推動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同深化。
  再其次,技術(shù)研發(fā)效能躍升,技術(shù)創(chuàng)新更加重要。企業(yè)將研發(fā)適用于鋼鐵行業(yè)的AI工具,賦能鋼鐵行業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新。如果把鋼鐵產(chǎn)品從材料研發(fā)到用戶應(yīng)用的全過程,由低到高分為數(shù)據(jù)分析、工藝優(yōu)化、材料優(yōu)化、新材料研發(fā)4個(gè)層次的話,前3個(gè)層次主要由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng),第4個(gè)層次主要由物理驅(qū)動(dòng)。當(dāng)前的AI主要由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng),在前3個(gè)層次可發(fā)揮巨大作用,但同時(shí),還要大力開展基礎(chǔ)研究,研發(fā)物理驅(qū)動(dòng)的AI工具,實(shí)現(xiàn)顛覆性的金屬材料原始創(chuàng)新。未來,擁有以AI工具賦能技術(shù)創(chuàng)新能力的鋼鐵企業(yè)將在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)主導(dǎo)地位。
  最后,掌握技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)主導(dǎo)權(quán),中國鋼企國際競(jìng)爭(zhēng)力提升。首個(gè)鋼鐵智能制造國際標(biāo)準(zhǔn)ISO 21763《鋼鐵行業(yè)智能制造指南》已成功立項(xiàng),將有助于鋼鐵行業(yè)的智能制造升級(jí),規(guī)范鋼鐵行業(yè)智能制造系統(tǒng)功能及產(chǎn)品質(zhì)量,同時(shí)也將為實(shí)現(xiàn)改善工作環(huán)境、工人安全與福利、生產(chǎn)安全、減少溫室氣體排放等聯(lián)合國可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)做出貢獻(xiàn)。中國鋼鐵企業(yè)通過AI技術(shù)的應(yīng)用,正在構(gòu)建具有國際競(jìng)爭(zhēng)力的智能制造體系。未來,鋼鐵企業(yè)將與各類外部研發(fā)團(tuán)隊(duì)合作推進(jìn)AI全領(lǐng)域深度合作,在鋼鐵行業(yè)率先建立數(shù)實(shí)融合發(fā)展的新標(biāo)準(zhǔn)、新模式。
  未來3年~5年,AI技術(shù)將重塑鋼鐵企業(yè)和行業(yè)格局。在AI與鋼鐵融合發(fā)展上更迅速、更務(wù)實(shí)、更堅(jiān)決的企業(yè),將在未來引領(lǐng)行業(yè)發(fā)展,形成以傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)和新興產(chǎn)業(yè)崛起協(xié)同發(fā)展為核心競(jìng)爭(zhēng)力的新格局。這一格局的形成,將為中國鋼鐵行業(yè)在全球競(jìng)爭(zhēng)中贏得主動(dòng)權(quán),推動(dòng)行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。
  探索AI技術(shù)應(yīng)用要更務(wù)實(shí)、更包容
  《中國冶金報(bào)》記者:當(dāng)前,鋼鐵企業(yè)對(duì)于AI的認(rèn)識(shí)或?qū)嵺`有哪些誤區(qū)?您有怎樣的提醒、建議?
  王松濤:這個(gè)問題很好,也是當(dāng)前企業(yè)或多或少都存在的問題。有一點(diǎn)必須說明,當(dāng)前,全社會(huì)正處在AI技術(shù)快速迭代與AI技術(shù)融入千行百業(yè)相互交織的過程中,這就決定了當(dāng)前對(duì)于AI的認(rèn)識(shí)和對(duì)AI賦能的路徑大家都在探索,探索過程中有誤區(qū)、失敗的現(xiàn)象很正常,應(yīng)該給予更多包容和鼓勵(lì)。
  當(dāng)前,行業(yè)也的確存在一些典型的現(xiàn)象,需要大家關(guān)注。比如,有的企業(yè)急于求成,認(rèn)為大模型應(yīng)用能一下解決所有的問題,花巨資投入;也有的滿懷希望,本地化部署大模型之后發(fā)現(xiàn)不好用,就悲觀失望地認(rèn)為大模型一無是處;還有的認(rèn)為,需要千卡甚至萬卡的算力投入,導(dǎo)致望而卻步;也有好大喜功的、漠不關(guān)心的、暫時(shí)觀望的等等,不一而足。這些現(xiàn)象可能導(dǎo)致企業(yè)投入浪費(fèi)、人員信心受挫,甚至錯(cuò)失真正的機(jī)遇。
  出現(xiàn)這些現(xiàn)象的原因也有很多種,比如,一些媒體和供應(yīng)商過度宣傳,成功案例被放大,技術(shù)局限性和實(shí)施復(fù)雜性被弱化;有的企業(yè)對(duì)技術(shù)本質(zhì)理解不足,不了解大模型是基于概率的生成式AI,擅長(zhǎng)模式識(shí)別、內(nèi)容生成和一定程度的推理;有的企業(yè)低估落地成本,忽略了模型調(diào)優(yōu)、系統(tǒng)集成、業(yè)務(wù)流程改造、人員技能提升等隱性成本;有的企業(yè)有“銀彈”思維定式,期望找到一勞永逸的解決方案,忽視企業(yè)問題的復(fù)雜性和系統(tǒng)性;有的企業(yè)混淆“模型訓(xùn)練”與“模型應(yīng)用”,對(duì)人工智能落地應(yīng)用路徑研究不夠,盲目迷信權(quán)威,人云亦云,喪失企業(yè)戰(zhàn)略自主能力;有的企業(yè)有“模型中心論”思維,過度關(guān)注模型本身,忽視了“數(shù)據(jù)是AI的燃料”,數(shù)據(jù)治理基礎(chǔ)薄弱,企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)分散、格式不一、質(zhì)量參差不齊;有的企業(yè)技術(shù)主導(dǎo)、業(yè)務(wù)缺位,業(yè)務(wù)部門參與度低或不理解,項(xiàng)目目標(biāo)與核心業(yè)務(wù)需求脫節(jié),解決方案設(shè)計(jì)不符合實(shí)際工作流程。
  首鋼本身也在探索過程中。我每周都會(huì)跟核心團(tuán)隊(duì)交流研討,我會(huì)問大家兩個(gè)數(shù),一個(gè)是進(jìn)度到百分之多少了,一個(gè)是信心指數(shù)到多少了。如果讓我給建議的話,我認(rèn)為,第一,企業(yè)要有愿意深入學(xué)習(xí)行業(yè)知識(shí)和AI知識(shí)的人。要親自學(xué),帶著團(tuán)隊(duì)一起學(xué),在實(shí)踐探索中學(xué),并不斷地回答3個(gè)問題:AI是什么?AI能干什么?我能用AI干什么?第二,態(tài)度要端正。首鋼集團(tuán)黨委書記、董事長(zhǎng)趙民革總講要回歸企業(yè)經(jīng)營(yíng)本質(zhì),遵循“三個(gè)規(guī)律”辦企業(yè)。技術(shù)創(chuàng)新也是一樣,要遵循科學(xué)規(guī)律,徒慕虛名、好大喜功的做法大概率不會(huì)走太遠(yuǎn)。第三,要對(duì)企業(yè)有正確的判斷。AI賦能的效果與企業(yè)的發(fā)展階段、能力水平、發(fā)展戰(zhàn)略密切相關(guān),不同的業(yè)務(wù)場(chǎng)景和目標(biāo)對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)治理、人才儲(chǔ)備的需求差別很大。第四,要做好長(zhǎng)期堅(jiān)持的思想準(zhǔn)備。當(dāng)然,業(yè)務(wù)層面也還有很多需要解決的具體問題,就不一一贅述了,以上這4個(gè)方面可能是最重要的。
  努力學(xué)習(xí) 持續(xù)創(chuàng)新 擁抱未來
  《中國冶金報(bào)》記者:請(qǐng)您暢想一下未來中國鋼鐵企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)場(chǎng)景。
  王松濤:這個(gè)問題有點(diǎn)科幻的色彩,但我想還是更務(wù)實(shí)一點(diǎn),把這個(gè)“未來”限定在10年左右的范圍吧。習(xí)近平總書記指出,制造業(yè)未來的發(fā)展方向是高端化、智能化、綠色化,鋼鐵行業(yè)也不例外。有的企業(yè)還會(huì)再加上高效化。這些都要依靠科技創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新深度融合,所以我先說說科技創(chuàng)新核心能力的基本判斷吧。
  未來10年,數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和物理驅(qū)動(dòng)的人工智能大模型都將成為現(xiàn)實(shí),但具身智能還有很長(zhǎng)的路要走。基于這個(gè)判斷,現(xiàn)在偏管理類的工作和大部分技術(shù)工作,AI都能完成,但大部分技能工作還要靠人。所以,未來鋼鐵生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)場(chǎng)景可能是這樣的:一是組織架構(gòu)極度扁平化,由少量的管理精英和科技精英、大量的數(shù)字人崗位以及比較多的運(yùn)行維護(hù)技術(shù)人員組成;二是企業(yè)管理極度精細(xì)化,管理的邊界觸達(dá)所有數(shù)據(jù)的邊界,管理的顆粒度細(xì)化至數(shù)據(jù)的顆粒度,管理的穿透能力直達(dá)最末端;三是數(shù)據(jù)極端重要,數(shù)據(jù)的質(zhì)量、數(shù)據(jù)的使用、數(shù)據(jù)的安全直接決定企業(yè)的生存,企業(yè)用不好數(shù)據(jù)就會(huì)被降維打擊,失去數(shù)據(jù)控制權(quán)就是失去企業(yè)控制權(quán);四是風(fēng)控能力極大增強(qiáng),尤其是人為失誤的風(fēng)險(xiǎn)、主觀故意的風(fēng)險(xiǎn),都將通過基于規(guī)則和數(shù)據(jù)的智能決策系統(tǒng)最大限度地得到控制;五是對(duì)人的能力要求大幅提高。這就如同一位樂手必須精通樂理,才能與樂器合奏出交響樂,我們也需要通過持續(xù)學(xué)習(xí),不斷提高駕馭人工智能的能力。
  當(dāng)然,這是個(gè)開放的話題,我也愿意跟同行、各領(lǐng)域?qū)<页掷m(xù)深入探討,讓未來更加可期,更加可控。

來源:中國冶金報(bào)-中國鋼鐵新聞網(wǎng)

編輯:張雨恬

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