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鋼鐵行業(yè)加速推進AI驅(qū)動的生產(chǎn)力重塑

“AI重構鋼鐵產(chǎn)業(yè)核心生產(chǎn)力!8月18日,中國鋼鐵工業(yè)協(xié)會副會長姜維在“AI+鋼鐵”技術發(fā)布會上表示,在國家一系列“人工智能+”政策的指引下,鋼鐵行業(yè)正迎來以AI驅(qū)動高端化躍遷的歷史性機遇。

中國工程院院士王國棟指出,鋼鐵工業(yè)作為典型的大型復雜流程工業(yè),全流程各工序均呈現(xiàn)“黑箱”特性,存在大量不完全信息、不確定性及動態(tài)環(huán)境下的各類問題。尤其是材料“黑箱”內(nèi)部的演變過程與最終的目標控制變量,目前尚無法實現(xiàn)在線實時連續(xù)監(jiān)測,單純依靠數(shù)字時代的大數(shù)據(jù)、機器學習等統(tǒng)計方法,難以突破現(xiàn)有瓶頸。

對此,王國棟提出破解之道,即整合我國鋼鐵材料領域與AI領域?qū)<业膬?yōu)勢,充分利用鋼鐵行業(yè)豐富的大數(shù)據(jù)、鋼鐵領域?qū)<业睦碚撆c經(jīng)驗,以及信息領域先進的生成式人工智能技術,建立人機混合人工智能體,為鋼鐵行業(yè)精準賦能。

以煉鐵環(huán)節(jié)為例,煉鐵過程涉及的物理化學冶金反應極為復雜,全流程“黑箱”操作,不僅數(shù)據(jù)維度高、耦合性與非線性強,還存在明顯的時間滯后性;同時,煉鐵工業(yè)長期存在的工序孤島式控制問題,導致單元間界面銜接性差、資源配置困難、實時分析效率低下。

東北大學“AI+鋼鐵”大模型便是通過基于鐵前大數(shù)據(jù)的智能配礦系統(tǒng),不僅能夠有效降低噸鐵能源消耗,減少碳排放,還可對渣鐵性能成分實現(xiàn)提前預測,大幅提升爐熱穩(wěn)定率、爐缸活躍性。

“AI作為數(shù)字時代的前沿技術,為鋼鐵行業(yè)突破發(fā)展瓶頸、實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展帶來了新的曙光!币苯鸸I(yè)信息標準研究院院長張龍強表示,智能算法能夠精準預測設備故障,大幅減少停機時間,提高生產(chǎn)效率。在質(zhì)量控制領域,AI圖像識別技術可以對鋼材表面缺陷進行高精度檢測,確保產(chǎn)品質(zhì)量符合標準。此外,在供應鏈管理環(huán)節(jié),人工智能還能夠根據(jù)市場需求、原材料價格波動等多因素預測,優(yōu)化采購與生產(chǎn)計劃,降低運營成本,提升企業(yè)競爭力,激活新動能。

在此背景下,鋼鐵行業(yè)正在加速推動“AI+鋼鐵”相關標準制定工作。張龍強透露,在工信部科技司的指導下,我國已開展《人工智能 鋼鐵大模型技術要求》等6項大模型標準的研制。同時,聚焦人工智能在鋼鐵行業(yè)的典型應用場景,以需求為牽引,開展了《人工智能 鋼鐵行業(yè)應用場景分類指南》等10余項標準的研制。

展望未來,姜維指出,鋼鐵行業(yè)將繼續(xù)以“AI+智能技術應用”為核心,全面轉(zhuǎn)向新一代人工智能技術驅(qū)動的生產(chǎn)力重塑,通過政策引導、標準建設、標桿推廣推動行業(yè)轉(zhuǎn)型。重點聚焦產(chǎn)業(yè)鏈智能協(xié)同、低碳智能融合及低成本技術推廣,支撐鋼鐵行業(yè)高端化、智能化、綠色化發(fā)展。(經(jīng)濟參考報)

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