在钢铁工业的浩瀚版图中，一场由人工智能（AI）引领的数字化风暴正悄然兴起。2025年，第二届钢铁工业数字化发展高端论坛汇聚了殷瑞钰、柴天佑、王国栋、桂卫华四位中国工程院院士的智慧，他们以“AI+钢铁”为核心议题，为这一传统行业的智能化转型绘制了宏伟蓝图。
钢铁，作为国民经济的坚实脊梁，正面临转型升级的历史关头。四位院士的深刻洞察，不仅揭示了AI与钢铁产业深度融合的无限潜力，更为行业突破发展瓶颈提供了前所未有的创新视角。AI，这一科技界的璀璨明珠，如何与钢铁这一工业老将携手共进，成为了业界关注的焦点。
全球钢铁产业的变革浪潮中，绿色低碳已成为不可逆转的时代潮流。据国际钢铁协会数据，钢铁产业占全球二氧化碳排放总量的7%-9%，在碳中和目标的驱动下，各国钢铁企业纷纷加大减排技术的研发投入。电弧炉短流程工艺因其显著的环保优势而备受瞩目，预计到2030年，全球电炉钢比例将大幅提升。同时，氢能冶金等前沿技术正从实验室走向产业化，为钢铁产业的深度脱碳开辟了新路径。
市场需求的变化同样深刻影响着钢铁产业的发展方向。个性化、高品质成为新时代的需求特征。随着高端装备制造、新能源汽车等下游产业的蓬勃发展，对特种钢材的需求日益增长。这一变化促使钢铁企业从大规模标准化生产向小批量、多品种的柔性制造模式转变，对生产系统的灵活性和响应速度提出了更高要求。智能制造技术的深入应用，正逐步重塑钢铁生产的每一个环节。
在智能制造的浪潮中，物联网、大数据、数字孪生等新一代信息技术与钢铁制造流程的深度融合，推动了产业向数字化、网络化、智能化方向的加速迈进。某大型钢铁集团通过建设智能工厂，实现了全流程数据采集和优化，能耗降低、生产效率提升、产品质量稳定性显著增强。这一示范效应，正引领着整个钢铁行业向数字化转型的深水区迈进。
产业链协同创新，成为提升钢铁企业竞争力的关键所在。钢铁企业不再局限于单一的生产环节，而是向上下游延伸，构建产业生态圈。通过与矿山、物流、加工配送等环节的数据互通和业务协同，实现了从原材料到终端产品的全链条优化。在当前供应链不稳定性加剧的背景下，这种协同效应对于保障产业安全运行具有重要意义。
AI技术在钢铁产业的应用，正由单点突破向全流程覆盖扩展，为这一传统产业带来了颠覆性的变革。在生产工艺优化方面，AI算法通过分析海量生产数据，建立了高精度的工艺参数与产品质量关联模型，显著提升了生产效率和产品质量。在质量管控领域，AI技术的应用实现了钢材表面和内部缺陷的全检，大幅降低了质量损失成本。在设备管理方面，AI驱动的预测性维护正在逐步替代传统的定期检修模式，有效减少了非计划停机时间和维修成本。
然而，AI技术在钢铁产业的落地并非一帆风顺。数据基础薄弱、技术人才短缺、投资回报周期长、技术适用性难题以及安全风险凸显等现实挑战，成为制约钢铁企业智能化转型的瓶颈。数据治理体系的缺失和标准化程度低等问题，严重制约了AI模型的训练和应用效果。同时，既懂生产工艺又掌握AI技术的复合型人才在市场上极为稀缺，难以满足快速发展的需求。AI项目的前期投入巨大，投资回收期较长，进一步增加了企业推进智能化的不确定性。
尽管面临诸多挑战，但AI技术为钢铁产业带来的变革仍不可小觑。在能源管理和减排方面，AI技术展现出强大的潜力。通过实时监测和优化调控，智能能源系统实现了能源介质的动态平衡和高效利用。在碳排放管理上，AI模型能够准确计算各工序碳排放量，并给出减排方案，为企业的碳资产管理提供了科学依据。在决策模式上，AI赋能的智能决策支持系统整合全厂数据，为管理层提供了全方位、实时的决策建议，显著提高了企业应对市场变化的能力。
钢铁与AI的深度融合，不仅是一场技术的革命，更是一场管理、人才等多维度的深刻变革。在这场变革中，钢铁企业需以更加开放包容的心态拥抱技术创新，共同应对现实挑战。只有率先突破AI应用瓶颈的企业，才能在未来的行业格局中占据领先地位，引领钢铁产业迈向更加辉煌的未来。
