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中国电子技术标准化研究院近日发布的《人工智能钢铁行业标准化发展研究报告》（以下简称《报告》）明确指出，人工智能带来了钢铁生产制造的范式转变，推动行业从传统的“体验型”向“数据化、模型化”转变，加速向高端化、智能化、绿色化转变，重构了全球钢铁行业的竞争环境。这种变化趋势非常符合国家战略方向。国务院发布的《关于进一步实施安全行动‘人工智能+’的意见》明确勾勒发展路线人工智能带动的重点产业，为人工智能与实体经济深度融合提供重要引领，为产业转型注入前所未有的发展机遇和创新驱动。报告分析，我国钢铁工业推进智能化现代化具备良好基础。通过长期的生产过程，行业积累了大量的生产数据、质量数据、设备数据等基础资源，可以有效满足行业内大型模型、场景智能体等特殊AI的训练需求。但同时，钢铁行业又是典型的大型复杂流程工业，整个流程的每一步都具有“黑匣子”的特点。动态环境存在大量的信息不完全、不确定性以及各种问题，直接影响产品质量的稳定性、提高生产效率、控制生产成本，并优化环境影响。 《报告》强调，大模型技术的综合应用，可以有效穿透钢铁生产流程“黑匣子”，连接数据孤岛，解决资源调度问题，助力实现全流程智能化、精细化管理。目前，人工智能已成为钢铁行业全产业链智能化转型的核心驱动力，其应用正逐步从孤立、分布式、单点努力向系统化、集成化方向发展。尽管应用场景不断扩大，但I报告并未包含行业情报。它还指出，管理流程继续面临多重结构性挑战。应用场景高度碎片化，行业内缺乏具有通用性的高价值解决方案体系，限制了大规模的实现勒好处。关键共性技术支持薄弱，人工智能模型与独特的冶金机理和钢铁生产工艺知识的全面融合不够，造成技术供给与核心产业需求之间的差距。数据库和知识支撑能力不足，导致大规模、多模态、异构结构生产数据的质量、标注和集成等问题。行业专家长期积累的集体经验和知识尚未形成标准化的数字供应体系，限制了高质量产业模型的培训和迭代。更重要的是，缺乏系统的智能化转型方法论，传统的业务驱动模式难以适应人工智能技术重新设计业务流程、创造价值的整体要求。在此背景下，报告明确指出尤为重要对典型场景进行智能分类和标准化。此举旨在系统表征不同环节的智能化水平，为企业提供清晰的转型路径和评估基准，解决场景碎片化的困境。这是行业走出孤岛的基础性工作，实现从“创新”到“绿色共建”的协同推进，为构建数据、模型、应用、部署等行业标准体系奠定基础，引导钢铁行业实现从局部增效到全球智能的转变。人工智能也正在重塑钢铁行业的研发范式，推动传统试错法向数据驱动的精准设计转型。 AI大模型借助深度学习和机器学习技术进行分析和对钢材成分、显微组织、工艺参数等进行详细建模，准确预测新产品的强度、韧性、耐磨性、耐腐蚀性等关键性能。该模型还支持研究。通过支持您的开发人员，您可以显着加速新产品的开发。此外，在绿色低碳转型领域，人工智能技术可以通过构建能源和碳排放全过程的一体化管控平台，实现能源消耗和碳排放的精准监测、预测和优化。作为动态调节炉温的智能燃烧模型，智能高炉系统可减少碳排放等，推动工艺源节能减排。人工智能通过引入智能算法、计算机视觉和数字孪生技术，实现实时监控、精准预测和动态优化。生产流程自动化，显着减少非计划停机时间，提高设备利用率和效率。生产线效率。报告指出，钢铁行业推进人工智能的核心是构建引导行业系统化智能化转型的框架和支撑体系，其中对典型场景的智能化分类和标准化发挥重要作用，而建立分层评价框架可以让企业准确定位智能化水平，找出差距和改进方向。标准化的实施体系和规范将引导企业制定有针对性的优化策略，促进技术创新与业务场景紧密结合，人工智能技术将重塑钢铁行业的产业生态系统和发展范式，促进企业间的互联互通。企业跨界协同创新，加快构建上下游一体化的人工智能生态系统。这不仅有利于个别企业的转型和提升，也将改变整个行业对规模的关注。从效率导向、要素驱动到创新驱动、高端化，终端化、智能化、绿色化可持续发展之路将全面推进，未来，随着标准体系的不断完善和技术应用的不断深入，“AI+钢铁”将实现跨越式发展，全面提升行业运营效率、产品质量和核心竞争力。
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