近年来，随着技术的迅猛发展，人工智能（AI）逐渐成为各行各业转型升级的重要驱动力。尤其在传统制造业中，钢铁行业作为基础产业的一环，正在积极推进与人工智能的深度融合，以实现产业的全面智能化和绿色转型。
国务院近期印发的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确了推动产业全要素智能化发展的战略方针，钢铁行业自然成为实施该方针的重要领域。记者在走访多家钢铁企业时发现，传统的高温炼钢场景正在被智能化的“算法决策”所取代——企业通过智能集控中心实时分析上万条生产数据，优化生产工艺，以提升生产效率和产品质量。例如，热风炉智能燃烧系统利用AI技术动态调节炉温，以确保燃烧过程的高效和稳定。
根据中国钢铁工业协会的统计数据，当前已有95.1%的钢铁企业将数字化转型纳入企业的发展战略，其中82.9%的企业建立了智能集控中心，63.4%的企业通过三维可视化仿真系统建设数字化工厂。这样的转型不仅仅体现在生产过程的技术升级上，更涵盖了产品质量和生产效率的显著提升。
以中信泰富特钢集团为例，该公司的总裁罗元东表示，借助AI质量预测模型，公司的产品缺陷率已降低45%。同时，采用数字孪生技术的高端轴承钢研发周期也缩短了30%。这些数智化技术的应用，使得中信泰富特钢在航空航天和新能源装备等高端领域的定制化服务能力大幅提高，产品质量的稳定性得到了显著改善。
钢铁行业的智能转型也紧密与绿色生态发展相结合。许多企业正在谋求在经济效益与生态效益之间寻求平衡。梅钢智慧高炉系统的推行，使其碳排放降低5%、吨铁成本下降30元。而河钢集团也推出了升级版碳中和数字化，旨在通过数据智能化实现能耗的精准预测和碳配额需求的高效分析。在绿色转型的推动下，钢铁行业的“智变”不仅提高了生产效率，更发挥了环保效益。
中国工程院院士王国栋指出，钢铁行业应加快工业互联网、大数据与人工智能等技术的深度融合，搭建能、环、碳全流程一体化管控，构建人机协同、自主无人控制的新模式，以实现从末端治理向源头和全过程的转变。他强调在降碳、减污、扩绿、增长的背景下，传统制造业的转型不仅是技术的再应用，更是基因层面的再造。
尽管钢铁行业在智能化转型过程中有着丰富的数据资源，但由于其作为大型复杂流程工业的特性，各个环节却常呈现出“黑箱”特性，面临着信息不完全和动态不确定性等挑战。因此，王国栋建议利用行业内丰富的大数据、专业的理论与专家经验，结合先进的生成式人工智能技术，建立人机混合人工智能体，从而实现更精准的赋能。
东北大学冶金学院教授储满生指出，通过混合智能赋能炼铁，可以将传统的“经验驱动”转变为“智能决策”，为钢铁工业的可复制、可推广的技术范式提供有力支持。人工智能不仅重新定义了钢铁的生产流程，也为传统制造业的转型升级提供了有力的探索手段。
钢铁行业还在加快推进“人工智能+钢铁”标准的制定工作，已有超过10项相关标准在研，以此推动行业的规范化与标准化发展。展望未来，中国钢铁工业协会副会长姜维表示，钢铁行业将继续围绕“AI+智能技术应用”核心，加快向新一代人工智能技术驱动的生产力重塑转型，重点关注产业链的智能协同、低碳融合以及低成本技术的推广，力求在推动钢铁行业高端化、智能化、绿色化的发展方向上走得更远。
钢铁行业的“人工智能+”转型不仅是技术的革新，更是传统制造业面对时代挑战的积极应对。未来，随着科技的持续进步与应用的深化，钢铁行业将迎来新的发展机遇，助力传统制造业实现智变升级，迈向更加智能化、绿色化的未来。