人工智能攻入高炉“黑箱”，传统产业有了“新武器”

来源：滚动播报

（来源：新华日报）

□ 本报记者 何玥颐

记者8日从江苏省钢铁行业协会2026会员代表大会暨人工智能赋能钢铁行业高质量发展大会上获悉，2025年江苏钢铁行业的利润率明显高出全国平均水平1.23个百分点，划出一道逆势上扬的曲线。省钢铁行业协会数据显示，截至2025年底，全省33家钢铁企业投入近2000亿元，全面完成超低排放改造并通过公示。眼下，江苏钢铁作为最传统的国民支柱产业，正通过高质量数据集建设、代码、模型等重构，迭代升级为绿色低碳产业的新基石。

数据“搬迁”，把钢铁厂“装进”服务器

在很长一段时间，五花八门的设备协议、不同年代上线又各自为政的软件系统以及采到用不了的数据，成为钢铁企业进行数据治理时的绊脚石。省钢铁行业协会会长陈洪冰表示，想要实现数智化，底层数据建设法人抓取、清洗、提炼等是关键。

“数据优先，这是AI发挥作用的关键，必须基于真实数据才能提供有效的解决方案。这一步做不好，就变成垃圾数据进、垃圾数据出。”镔钢集团副总裁、数智应用研究院院长吴明德直言，这一观点得到了不少同行的认可。

此次大会上，多家企业集中展示了数字化转型破题的阶段性成果。

沙钢集团建设了统一数据中台，将原本分散在铁区、炼钢、轧钢、冷轧等各工序、各业务系统的数据，经采集、入湖、清洗、转换和融合后，沉淀为高价值数据资产。江苏沙钢高科信息技术有限公司总经理助理贾陈介绍，数据中台已完成28个业务系统接入、350余个业务对象和2000多张数据表的标准化治理，形成核心指标1500多个。“这为数据真正服务于企业运营决策提供了坚实的技术底座。”他说。

永钢集团打造的高质量数据集，覆盖铁前、炼钢、轧钢、能源、设备全链条，成为大模型训练的基础底座。该集团总裁助理吉建国坦言，“懂场景的数据”与“懂推理的算法”缺一不可，数据底座越厚，模型才能越聪明。

数据治理也成为高校科研力量的发力点。南京大学智能科学与技术学院高阳教授团队正针对钢铁产业“数据成本高、样本规模小”的痛点，开发了小样本目标检测模型。“对全新缺陷类别只需10至20个样本，即可达到传统方法上千个样本约80%的性能，已在铜排检测、发电厂安全监控等场景落地。”该团队代表、博士生导师范琦表示，钢铁产线频繁切换品种，不可能为每种产品采集海量缺陷数据，小样本学习是刚需。

AI正式“上岗”，控成本优工艺“两手抓”

有了数据底座，智能化应用才有机会向核心工序渗透。镔钢集团的成本管理AI智能体（AI Agent）引发不少参会企业的关注。

该智能体干的活儿很具体：每天自动从成本数据平台抓取最新高炉制造成本和烧结矿等原料成本，对比历史数据，拆解价差、量差、结构差，定位波动原因，生成趋势图和分析报告，直接推送至飞书。整个过程全自动，日成本分析从人工数小时大幅压缩，实现成本“日清日结”。

成本管控是“看得见的钱”，工艺优化则是“看不见的钱”。吉建国现场分享了永钢集团的一组数据：铁前工序累计部署智能配矿、漏风监测、烧结终点预判等模型后，年降本超亿元，铁水成本排名从2025年的全国第7位跃升至2026年的第3位，吨铁成本相比两年前再次下降，成本每吨下降约70元。高炉炉型智能监测系统以每秒5万多个数据点的频率进行秒级响应，让这座“黑箱”逐步透明化。

高校的技术供给也在加码。安徽工业大学冶金工程学院龙红明教授团队展示了12项烧结智能化场景和6项球团智能化场景的研发进展，其中混合料水分智能控制系统已在多台烧结机上投用，水分波动范围大幅收窄，年产400万吨烧结机可降低加工成本每年约240万元。“我们自研的带式焙烧机APC先进过程控制模型通过多变量预测控制，实时优化燃烧状况和热风系统平衡，已在部分企业应用验证。”该团队代表余正伟副教授表示。

精算降碳账本，用一度绿电都要好好算

江苏钢企的绿色账本正在变“细”。冶金工业规划研究院副院长郜学表示，工业绿色微电网建设正成为钢铁行业低碳转型的关键路径，通过部署分布式光伏、风电，配合储能系统和智慧能源管控平台，企业可实现“源网荷储”协同优化。

以一个500万吨级钢铁企业为例，若自建30%新能源并全部消纳，每年可降低外购电费约3500万元，每年可减少绿证支出约700万元。江苏靖江率先建设国内首个“全绿电近零碳炼钢示范工厂”，通过风光储协同耦合电炉负荷，预计减少二氧化碳排放约5.2万吨。

永钢集团能源智能管理平台上线后，高峰时段自发电供电占比超过70%，吨钢综合能耗累计下降3.3%，年减碳超49万吨，外购能源成本较2024年下降1.03亿元。沙钢集团通过AI+能源智慧调度系统，煤气、蒸汽、电力、压缩空气等介质实现分钟级异常响应，综合能源效率提升3至5个百分点。

安徽工业大学团队通过智能脱硝控制系统，精准控制喷氨流量，在氮氧化物、氨逃逸稳定超低排放的前提下，氨气消耗量降低3.92%，单台烧结机节约喷氨量、电耗及催化剂寿命延长的年均效益在100万元以上，并且该技术已联合元琛科技推广至燃煤电力、水泥等行业。

“过去炼钢靠经验，现在炼钢靠数据。这不是选择题，是生存题。”陈洪冰说，AI赋能下，传统产业正在重写。