四位院士力挺，钢铁产业的出路是AI吗？

2025年05月22日,11时42分21秒科技新知阅读 5 views 次

文 | 万联万象，作者 | 时楠，编辑 | 小峰

2025年5月，第二届钢铁工业数字化发展高端论坛上，殷瑞钰、柴天佑、王国栋、桂卫华四位中国工程院院士围绕"AI+钢铁"的主题展开深度探讨，为行业智能化转型指明方向。

钢铁工业作为国民经济的重要基础产业，正面临前所未有的转型压力。多位院士的力挺，揭示了AI技术与钢铁产业深度融合的巨大潜力，更为行业突破发展瓶颈提供了创新思路。

那么，钢铁与AI要如何融合？实际效果又是怎样？两者擦出的火花，是否能够照亮钢铁产业的新前方？万联万象带你寻找答案。

01发展新趋势

全球钢铁产业正经历深刻变革，呈现出多方面的发展新趋势。从全球视角看，绿色低碳已成为不可逆转的主流方向。

根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%，在碳中和目标下，各国钢铁企业纷纷加大减排技术研发投入。电弧炉短流程工艺因其显著的低排放优势获得更多关注，预计到2030年，全球电炉钢比例将从目前的28%提升至35%以上。与此同时，氢能冶金等突破性技术逐步从实验室走向产业化示范，为钢铁产业深度脱碳提供了全新路径。

在市场需求方面，个性化、高品质成为新特征。随着高端装备制造、新能源汽车等下游产业的快速发展，对特种钢材的需求持续增长。据统计，2024年我国高端钢材进口量仍保持在高位，反映出供需结构的不平衡。这种变化倒逼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。

智能制造技术的渗透正在重塑钢铁生产模式。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深度融合，推动产业向数字化、网络化、智能化方向发展。以国内某大型钢铁集团为例，其建设的智能工厂通过全流程数据采集和优化，使能耗降低12%，生产效率提升20%，产品质量稳定性显著提高。这种示范效应正加速行业整体的数字化转型步伐。

产业链协同创新成为提升竞争力的关键。钢铁企业不再局限于单一生产环节，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，实现从原材料到终端产品的全链条优化。特别是在当前供应链不稳定性增加的背景下，这种协同效应对于保障产业安全运行显得尤为重要。

国际竞争格局也在发生深刻变化。发达国家通过技术创新保持高端产品优势，新兴经济体则凭借成本优势扩大市场份额。中国钢铁工业正面临"前有堵截、后有追兵"的竞争态势，亟需通过智能化升级实现从规模优势向质量效益的转变，巩固全球钢铁强国的地位。

02AI带来的变革

AI技术在钢铁产业的应用，正从单点突破向全流程覆盖扩展，为这一传统产业带来全方位的变革。

在生产工艺优化方面，AI算法通过分析海量生产数据，能够建立高精度的工艺参数与产品质量关联模型。以热轧过程为例，基于深度学习的温度预测系统可将控制精度提高30%，显著减少因温度波动导致的性能偏差。在炼钢环节，机器视觉技术应用于转炉火焰分析，实现了终点碳含量的实时判断，替代了传统依赖人工经验的方法。

质量管控体系因AI技术而变得更加智能高效。传统的质量检测通常采用抽样方式，存在漏检风险。而现在，通过部署在线监测系统和AI缺陷识别算法，可实现钢材表面和内部缺陷的全检。某企业应用的钢板表面缺陷检测系统，识别准确率达到99.5%，远超人工检测的85%水平。同时，基于生产全过程数据的质量追溯和预测分析，使质量问题可预警、可预防，大幅降低了质量损失成本。

在设备管理领域，AI驱动的预测性维护正在替代传统的定期检修模式。通过实时采集设备振动、温度、电流等多维信号，结合机器学习算法，可准确判断设备健康状态并预测剩余使用寿命。实践表明，这种模式能将非计划停机时间减少50%以上，维修成本降低30%。某大型高炉应用的智能诊断系统，成功预警了多起潜在故障，避免了重大生产事故的发生。

供应链管理也因AI技术而实现质的飞跃。钢铁行业供应链具有多环节、长周期、高波动等特点，传统管理方式难以应对市场变化。现在，通过需求预测算法和智能排产系统，企业可动态调整采购、生产和物流计划。特别是在当前原料价格波动加剧的背景下，AI驱动的采购决策支持系统能综合考虑库存、价格趋势、生产需求等多重因素，提出最优采购策略，使原料成本降低3%-5%。

能源管理和减排方面，AI技术同样展现出强大潜力。钢铁生产是典型的高耗能过程，能源成本占总成本20%以上。智能能源系统通过实时监测和优化调控，实现了能源介质的动态平衡和高效利用。某企业应用的智能电网管理系统，使自发电利用率提升8个百分点，年节约电费数千万元。

在碳排放管理上，AI模型可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科学依据。

最深刻的变革发生在决策模式上。传统钢铁企业决策高度依赖个人经验和部门数据，存在信息不对称和滞后问题。AI赋能的智能决策支持系统整合全厂数据，通过模拟仿真和多目标优化，为管理层提供全方位、实时的决策建议。这种数据驱动的决策模式显著提高了企业应对市场变化的能力，使战略决策更加科学精准。

03钢铁+AI的现实挑战

AI热但落地难，是当下一个普遍性问题。尽管AI技术为钢铁产业带来巨大机遇，但在实际推进智能化转型过程中，企业仍面临多方面的现实挑战。

数据基础薄弱是首要障碍。钢铁生产流程长、设备种类多，导致数据采集存在大量盲区。据统计，目前大多数钢铁企业仅有30%-40%的关键设备实现了数据自动采集，且数据质量参差不齐。不同时期建设的系统采用各异的标准和协议，形成严重的数据孤岛现象。数据治理体系缺失、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。

技术人才短缺是另一大瓶颈。钢铁行业智能化转型需要既懂生产工艺又掌握AI技术的复合型人才，这类人才在市场上极为稀缺。高校培养的AI专业人才往往缺乏对钢铁工艺的理解，而传统钢铁工程师又大多不具备编程和算法能力。企业内部培养周期长、成本高，难以满足快速发展需求。

某企业智能工厂项目曾因缺乏合格人才而延期半年，额外支出培训费用数百万元。同时，传统钢铁企业的工作环境和薪酬水平对高端数字人才缺乏吸引力，人才流失率居高不下。

投资回报周期长影响了企业推进智能化的积极性。AI项目前期需要大量基础设施投入，包括传感器网络、计算平台、软件系统等，单个工厂的数字化改造成本往往达数亿元。而钢铁行业本就面临产能过剩、利润微薄的困境，资金压力巨大。实际案例显示，大多数AI项目的投资回收期在3-5年，远长于企业期望的1-2年。特别是在技术快速迭代的背景下，设备和技术存在短期内被淘汰的风险，进一步增加了投资不确定性。

技术适用性也是现实难题。当前AI技术多源于互联网领域，直接应用于钢铁生产场景存在适配问题。钢铁生产过程具有多变量耦合、非线性、大滞后等特点，通用算法往往效果不佳。某企业引进的国外先进控制系统就因未考虑本地原料特性而效果大打折扣。此外，高温、粉尘、电磁干扰等恶劣工业环境对硬件设备可靠性提出极高要求，现有商用产品难以完全满足需求。

安全风险随着智能化推进而凸显。工业控制系统联网后，面临更严峻的网络攻击威胁。钢铁生产是连续性过程，一旦遭受攻击可能导致重大安全事故。某钢厂就曾因病毒入侵导致生产线瘫痪8小时，直接经济损失超千万元。同时，数据所有权、算法透明度等问题也引发新的法律和伦理考量。如何在享受AI红利的同时有效管控风险，成为企业管理者的新课题。