今年的政府工作报告,“智能”一词热得滚烫,前后出现了10次,并首次提到“人工智能+”,重要性凸显。
目前,人工智能正加快在各行各业应用落地,AI与钢铁的结合已从“被动尝试”转向“主动布局”,尤其在政策支持和市场需求驱动下,行业智能化转型持续加快。
作者|Mr. L哥
编辑|兰格钢铁网融媒体中心
图源:豆包
今年的两会上,AI成为热词之一。众多代表和企业家纷纷聚焦钢铁行业与AI的结合,探讨如何通过数字化转型推动钢铁行业的高质量发展。
今天,Mr. L哥(兰格)就跟大家聊下两会及AI背景下的钢铁新声音。
01
纷纷建言
共话钢铁数字转型题
全国政协委员、中国宝武党委书记、董事长胡望明
AI:AI是新质生产力引擎,是钢铁行业高质量发展的重要驱动。要加快构建“人工智能+”行动框架,推动全产业链优化和核心技术突破。
数据重要性:数据是新质生产力的核心要素,需通过AI实现数据全链路贯通。如宝武的“2526工程”已部署DeepSeek大模型,推动管理与生产链式变革。
全国政协委员、360集团创始人周鸿祎
AI:AI在钢铁行业的应用需聚焦具体场景,不能贪大求多。要开发垂直大模型和智能体,如河北迁安钢铁项目中,拆分了142个流程,开发了高炉温度控制和废水处理的智能体。
数据安全:AI大模型需对接企业知识库与数据库,但存在数据泄露风险,需开发“以模制模”的安全大模型应对攻击与“幻觉”问题。
全国人大代表、中铁高新工业总工程师兼中铁装备首席专家王杜娟
AI:建议加强数字化转型顶层设计,设立专项基金支持中小企业转型,并推动工业互联网平台覆盖50%以上钢铁产能。
数据安全:需建立数据标准体系,保护企业数据权益,防范安全风险。
中国工程院院士、东北大学教授 王国栋
AI:生成式AI需与钢铁生产线大数据结合,构建全流程数字孪生平台,实现自学习、自适应的智能控制(RobotSteel系统)。
数字化:钢铁行业海量数据中蕴含着企业生产过程中的全部规律,是数字技术所需要的宝贵资源和关键要素。
02
AI赋能
带来无限想象空间
目前,钢铁行业与AI的深度融合正成为全球制造业转型的核心方向之一。钢企对技术应用的积极也从局部探索迈向全面布局,未来行业将呈现更多想象空间。
一是全流程智能化生产,实现感知—认知—决策闭环。未来,AI将覆盖炼铁、炼钢、轧钢等全工序,可以实时感知火焰状态、炉温变化等复杂工况,实时高清成像和动态细节还原,各种异常情况,如溢渣、喷溅等。如中冶赛迪的CISDigitalAIjin金睛系统已覆盖100余场景,准确率达99.5%,在国内50余家钢厂落地,实现从经验驱动到数据驱动。
二是数字孪生与虚拟工厂。利用AI构建高炉轧机等设备的虚拟镜像,模拟不同参数下的生产效果,减少物理试错成本。以沙钢“3D数字孪生系统”为例,该系统全面采集、汇总和展示工艺管理及产量、技术、质量、绿色低碳等实时数据;通过UI画面接入现场监控视频流,实现对整条产线的1∶1精细模拟。
三是供应链与市场协同创新,实现动态供需匹配。AI通过分析市场需求、库存及物流数据,优化生产排程与采购决策。例如,梅钢的“一体化排程系统”自动编制炼钢、轧制计划,减少人工干预导致的效率损失。
03
兰格“钢铁智策”数据终端
钢铁行业的“最强大脑”
当下,数字化转型不是选择题,而是生死题。那些敢于将AI植入生产DNA的企业,正用数据重构钢铁的“骨骼”。
基于多年积累和挖掘的海量多元化经济数据,结合机器学习、人工神经网络等AI算法,对各类指标构建算法模型,兰格集团倾力打造的“兰格 ‘ 钢铁智策’ 数据终端”平台,通过对宏观经济指标、上下游行业运行指标、钢铁原材料指标、钢铁价格指标进行短期周度预测及中长期月度预测,为企业提供经营决策提供参考。
▷兰格“钢铁智策”数据终端平台:北京三级螺纹钢价格预测走势图(例)
在去年12月举行的“第二届人工智能产业应用大会暨人工智能应用标杆TOP100发布仪式”上,“兰格‘钢铁智策’数据终端-SteelGPT”荣膺“2024年中国人工智能应用标杆TOP100”榜单,充分展现了兰格在我国钢铁领域科技创新、技术研发以及成果转化的综合实力。
作为国内首个钢铁行业 AI 大数据辅助决策系统,其重要性正通过技术创新与行业需求的深度融合日益凸显。
如在价格预测上,该系统曾在市场普遍看跌的背景下,提前预测北京地区螺纹钢价格上涨走势,验证了 AI 模型在复杂市场环境中的决策优势。
可以预见,在AI 技术深刻重塑传统产业的时代背景下,其必将成为精准预判行业未来趋势的 “最强大脑”。
兰格集团总裁刘陶然表示:“通过整合海量行业数据与前沿人工智能技术,兰格‘钢铁智策’数据终端已经成为我国钢铁产业链企业进行精准预测和科学决策的核心工具,标志着行业进入智能预测与高效协同的新纪元。”
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