當下，我們正站在一場產業深刻變革的起點。全球人工智能競賽的號角已然吹響，從大洋彼岸的戰略布局到國家層麵《關於深入實施“人工智能+”行動的意見》的重磅出台，無不預示著AI（人工智能）賦能實體經濟的宏大序幕已徐徐拉開。“AI+鋼鐵”已然成為行業熱詞，但真正理解其內核者仍在少數。鋼鐵行業應如何跨越從概念到價值的鴻溝？《中國冶金報》記者於11月初專訪了鞍鋼集團鋼鐵研究院院長王軍生。

圖為王軍生

　　“AI+鋼鐵”

　　《中國冶金報》記者：2025年7月23日，特朗普政府簽署發布《贏得AI競賽：美國AI行動計劃》；8月份，國務院印發《關於深入實施“人工智能+”行動的意見》（下稱《意見》）。您如何看待我國《意見》發布的時機及目的
？對鋼鐵行業將產生怎樣的影響？

　　王軍生：《意見》的發布正值關鍵節點。特朗普政府發布《贏得AI競賽：美國AI行動計劃》，標誌著全球主要經濟體已圍繞人工智能主導權展開係統性競爭。我國此舉旨在搶占AI賦能實體經濟的戰略先機，構築新一輪產業革命中的核心競爭力。從國內產業發展視角看
，鋼鐵行業麵臨著生產效率提升、成本控製
、綠色低碳轉型等諸多挑戰
，《意見》的出台為鋼鐵行業提供了清晰的轉型方向與強有力的政策支撐
，是推動產業邁向高質量發展的關鍵一環。

　　新出台的《意見》是在行業近幾年實踐經驗之上的升級指引。對鋼鐵行業而言
，這標誌著行業正從單點的智能應用向全流程、係統化的應用實踐邁進。未來的鋼鐵生產，將呈現數據驅動的精準製造
、xushijiehedezhinengyouhuayijilvseditandekechixufazhandengtezheng。zhuazhucicirengongzhinengzhengcedeyouliqiji，woguogangtiegongyeyouwangshixiancongguimolingxiandaojishuyinlingdekuayueshifazhan。

　　《中國冶金報》記者：最近一段時間
，“AI+鋼鐵”成為鋼鐵行業的熱門提法
，您認為有哪些概念需要厘清？在您看來，“AI+”在哪些場景應用潛力最大？請談談您對於正確推進“AI+鋼鐵”的建議。

　　王軍生：“AI+鋼鐵”絕非淺嚐輒止的“技術嫁接”
，而是AI技術與鋼鐵全產業鏈的深度融合與創新變革。它是一個係統性工程


，全麵涵蓋了從原料采購、生產製造、質量管控到產品銷售及售後服務等各個環節
，必須杜絕為了應用AI而盲目跟風的現象
，確保AI技術的應用與實際生產需求緊密結合，從而創造出真正的價值。

　　在鋼鐵行業，AI有諸多適用場景。在生產優化方麵
，鞍鋼集團在智能製造進程中，借助AI技術對3D（危險、髒亂、困難）崗位作業進行優化
，顯著提升生產效率與安全性；在質量管控層麵

，視覺AI檢測在冷軋板表麵檢測等場景得到廣泛應用，大幅增強產品質量穩定性；在綠色低碳領域

，AI用於能源調度優化

，依據生產工況實時調整能源分配，有效降低鋼鐵生產過程中的能源消耗與碳排放。另外
，AI在工藝模型的參數優化
，材料研發過程中成分、組織和性能分析等領域也有實際效果。

　　然而，整體觀之
，以大語言模型為代表的AI技術，目前仍主要應用在管理和辦公輔助領域
，在生產、質量、能源等鋼鐵行業現場應用方麵正在開展積極的應用探索。基於行業實踐，筆者對推進“AI+鋼鐵”有如下建議。

　　一是築牢數據根基。鋼鐵企業要構建統一、規範的數據標準體係，整合礦山開采、煉鐵、煉鋼、軋鋼等全流程數據
，提高數據質量與可用性，為AI模型訓練提供優質“養料”。

　　二是從小範圍場景試點起步。鋼企應選取痛點突出、效益易評估的環節（如高爐風口診斷、鋼材表麵缺陷檢測等），驗證技術可行性與效益後再逐步推廣複製
，避免大規模鋪開帶來的風險。

　　三是構建“老工匠+新專家”的協同團隊。安排經驗豐富的鋼鐵工藝專家與AI技術人才結對，工藝專家傳授行業知識、實際操作要點，AI人才助力將經驗轉化為算法模型，實現優勢互補。

　　四是緊盯價值創造。每個AI項目都要設定明確的效益目標與回本周期
，嚴格評估投入產出比，確保智能化改造切實為企業降本增效

、提升競爭力。

　　總之，“AI+鋼鐵”並非簡單的技術疊加，而是深度融合、協同創新的過程。唯有理性厘清概念
、精準匹配場景
、優化數據質量、科學推進實施，方能真正為鋼鐵行業注入新動能，達成智能化轉型升級的目標。

　　《中國冶金報》記者：有專家認為，智能化可對行業兼並重組發揮大作用
，您有何看法？麵對綠色低碳、成本控製等行業轉型升級的難題，智能化將如何展現價值
？

　　王軍生：麵對當前鋼鐵行業重組整合的核心痛點，鞍鋼在實踐中探索形成了“以法律程序為基礎、以管理整合為靈魂”的理念。

　　從企業重組整合底層邏輯看，法律程序是“骨架”
，管理融合是“血肉”。法律層麵的股權調整、資產置換解決“完成重組”的形式問題，搭建了新機體的骨架，但要讓新機體“煥發生機”，關鍵在於落實管理的五大職能（計劃
、組織
、指揮、協調、控製）。biruanbenzhongzushi，renliziyuanlingyucunzaigangweifenleibiaozhunchayi
，ruobujiangguizebiaozhuntongyi
，renliziyuanxitongzewufaquanmianfugai，houxuquanliuchengguanliyehuixianrukunjing。zheshuomingzhongzubushi“簽署協議即結束”
，而是要統一“人
、財
、物、產、供、銷”管理規則，讓資源從“物理疊加”變為“化學反應”，實現1+1＞2的協同效應。

　　要實現管理深度融合，信息係統是必要的“神經中樞”。若無信息係統統一覆蓋
，管理整合將難以實現。因此，在鞍本重組實踐中
，我們秉持“先固化
，再優化”“管理不順則調整管理
，絕不采用兩套係統”原則，優先推動核心管控領域係統統一，如人力資源管理先固化鞍鋼規則、調整本鋼標準，再優化細節；財務係統統一科目和核算規則。依托信息係統，被重組企業能融入集團管控體係，雖有局部調整成本，但從行業全局看
，“短期陣痛”是實現長期協同的必要代價
，要堅決執行。

　　未來，鋼鐵行業的兼並重組
，必然是“法律程序+管理整合+數字底座”三位一體；而智能化的深化應用，也將從“單點場景優化”邁向“全產業鏈智慧協同”。例如

，通過工業互聯網平台，重組後的各基地能實現產能、庫存、訂單的動態調度，讓“兄弟關係”切實轉變為“利益共享、風險共擔”的協同共同體。鋼鐵企業也會持續在重組整合的管理方法論
、智能化技術的場景落地方麵發力，為鋼鐵行業高質量發展提供更多實踐方案。

　　智能化對鋼鐵行業轉型升級意義重大
，它不僅是技術工具，更是破解綠色低碳、成本控製、高端化發展等難題的“核心引擎”。習近平總書記強調
，製造業要堅持高端化、智能化
、綠色化方向。對鋼鐵行業而言，三者相互關聯，智能化是串聯高端化與綠色化的紐帶，能使生產效率等“同步提升”。

　　《中國冶金報》記者：今年是“十四五”收官之年
，鞍鋼集團智能化規劃的完成度如何
？“十五五”將重點突破哪些方麵？

　　王軍生：鞍鋼集團自2021年開始“握指成拳”推進數字鞍鋼建設，聚焦“產業數字化
、數字產業化、數據價值化”3條主線重點攻堅，曆經5年時間，全麵完成了“十四五”規劃既定的“智慧製造取得成效、數字產業創新發展、數字鞍鋼初步建成”的目標任務。

　　一是產業數字化水平大幅提升。鞍鋼集團參與製定數字化轉型相關的國家、行業標準32項，174項數字鞍鋼建設成果獲評各類獎項/示範，其中部委級達59項。西昌鋼釩
、淩鋼股份、本鋼板材

、齊大山鐵礦4家工廠入選工信部卓越級智能工廠，集團3D崗位機器換人率達49%，主業關鍵工序數控化率達86%
，主業產線智能化改造完成率為37%
，數字鞍鋼價值創造能力明顯。

　　二是數字產業化實現飛速發展。鞍鋼集團組建鞍鋼數科、礦業數智2家專業化數字產業公司
，積極打造具有影響力的數字化轉型服務企業。羽嘉平台成功入選工信部“跨行業、跨領域”工業互聯網平台名單，實現東北地區零的突破。自主研發的PLC（可編程邏輯控製器）產品在矽鋼拚焊處理線等場景成功應用。AI視覺檢測、地質信息係統等軟件產品成功輸出，得到客戶高度認可。

　　三是數據要素價值逐步釋放。全麵推進數據規範治理工作，建成“1+N”大數據平台
，支撐數據融通共享。鞍鋼集團公司數據管理能力成熟度達4.0ji，anganggufengangtieliuchengdashujutixichuangxinyushijianruxuanguojiashujujushoupishuzizhongguojianshedianxinganli。bengangkaifadegongyinglianjinrongshujuchanpin，zaiguiyanghezhejiangshujujiaoyisuodengji，bingchenggongchuangxiao。

　　智能化在鞍鋼集團的價值體現在多個維度：綠色低碳方麵
，鞍鋼利用AI技術對能源消耗進行精準建模與優化控製，有效降低單位產值能耗。以鞍山鋼鐵為例，2024年噸鋼綜合能耗、萬元產值綜合能耗分別為561千克標準煤


、1.76噸標準煤，比“十三五”末分別降低3.4%、9.7%。成本控製方麵，借助AI優化供應鏈管理
，如“汽車鋼智聯雲平台供應鏈係統”
，通過對物流、庫存、采購等數據的深度分析
，實現精準采購、gaoxiaopeisong，jiangdigongyinglianchengben。shengchanxiaolvcengmian，daliangzidonghuashebeiyuzhinengkongzhixitongtourushiyong，shengchanguochengdelianxuxingyuwendingxingdafutigao
，shengchanzhouqixianzhusuoduan，qiyedeshichangjingzhengliyouxiaotisheng。yanfaxiaolvcengmian，liyongziyandeyejincailiaoyanfadashujupingtai
，tongguoquanliuchengshuzihuaguanli，dafusuoduanchuantongmoshideyanfazhouqi，jianshaozhongshiheshengchandeshicuochengbenyulihuajianyanchengben。

　　此外，鞍鋼集團還立足於“AI服務於人

、AI融入業務、AI賦能經營提效”的核心理念，讓智能化成果切實服務於企業生產經營的各個環節。目前，已完成多個通用場景建設
，為全員開發應用奠定基礎。

　　展望“十五五”，鞍鋼集團將以“數智化建設賦能新鞍鋼高質量發展”為主線，依托“人工智能+”“數據要素×”兩個引擎，在新一代人工智能技術與企業經營管理
、研發設計、生產製造等業務場景深度融合上重點突破。鞍鋼將聚焦AI大模型在鋼鐵全產業鏈的深度應用，推動AI大模型與傳統機理模型、數據模型相融合，計劃到2030年產線關鍵工序人工智能應用普及率達80%以上

；持續加強數據價值化挖掘，完善數據治理體係，構建可信數據空間，有效支撐穿透式監管、數字化管控目標實現
，讓更多數據資產實現市場變現；強化網信安全體係建設
，加大網絡安全防護平台研發與人才培養力度
，提升應對網絡安全風險的能力
，為智能化轉型保駕護航。

　　《中國冶金報》記者：相較於浦項
、日本製鐵等國際鋼企的智能化水平，鞍鋼的優勢與差距體現在哪些方麵？智能化如何助力鞍鋼參與全球競爭？

　　王軍生：鞍鋼集團在智能化建設方麵已形成自身獨特優勢。一是場景應用豐富且深入
，在智能製造

、智慧管理
、智慧運營等多領域均打造了成熟應用案例。例如，鞍鋼股份冷軋廠彩塗工區實現整條生產線無人化運作，從原料上料

、生sheng產chan加jia工gong到dao成cheng品pin包bao裝zhuang
，全quan流liu程cheng由you智zhi能neng係xi統tong精jing準zhun控kong製zhi，生sheng產chan效xiao率lv與yu產chan品pin質zhi量liang位wei居ju行xing業ye前qian列lie。二er是shi產chan業ye協xie同tong能neng力li強qiang，依yi托tuo鞍an鋼gang自zi主zhu工gong業ye互hu聯lian網wang平ping台tai
，不bu僅jin實shi現xian集ji團tuan內nei部bu各ge子zi企qi業ye間jian的de高gao效xiao協xie同tong

，還hai能neng為wei鋼gang鐵tie
、礦(kuang)山(shan)等(deng)十(shi)大(da)行(xing)業(ye)提(ti)供(gong)智(zhi)能(neng)化(hua)解(jie)決(jue)方(fang)案(an)與(yu)服(fu)務(wu)
，構(gou)建(jian)起(qi)互(hu)利(li)共(gong)贏(ying)的(de)產(chan)業(ye)生(sheng)態(tai)。三(san)是(shi)緊(jin)跟(gen)國(guo)家(jia)政(zheng)策(ce)步(bu)伐(fa)，在(zai)數(shu)字(zi)化(hua)轉(zhuan)型(xing)過(guo)程(cheng)中(zhong)

，積(ji)極(ji)貫(guan)徹(che)落(luo)實(shi)國(guo)家(jia)戰(zhan)略(lve)，充(chong)分(fen)利(li)用(yong)政(zheng)策(ce)支(zhi)持(chi)，加(jia)快(kuai)智(zhi)能(neng)化(hua)建(jian)設(she)進(jin)程(cheng)。

　　然而，與浦項
、日本製鐵相比，我們存在兩方麵核心差距：一是數據規範治理與價值轉化“最後一公裏”未打通。我們雖有數據平台和治理體係
，但數據效能未完全釋放
，如財務、人力數據未與生產
、銷售數據深度關聯，數據標準未覆蓋全產業鏈；而浦項已實現全產業鏈數據“端到端貫通”。二是AI賦能深度和廣度不足。我們AI應用處於起步階段，場景集中於基礎層麵，高價值應用落地少；而日本製鐵AI應用已深入至決策層麵。此外，“高附加值產品智能化研發”“國際標準話語權”差距依然存在
，根源是數據未貫通、AI應用不深入。

　　針對差距
，“十五五”核心策略將聚焦發揮“數據要素”作用，分兩步實施：第一步，攻克“數據協同治理”難題，夯實數據基礎
，秉持“業務先行、源頭治理”理念，完善數據標準體係
，建立“多主體協同機製”。第二步，利用數據讓AI融入全業務場景，構建“多維度立體化大數據體係”，整合數據形成資源池，開放數據開發端口，推動AI應用升級至決策層麵。

　　為縮小差距，提升智能化水平，鞍鋼將加大核心技術研發投入，重點推進工業控製領域自主可控係統研究，如完成基於國產處理器的PLC等設計，實現關鍵技術國產化替代；加強與國際先進企業、高校及科研機構的交流合作
，積極引進先進技術與經驗，通過聯合研發
、技術引進消化再創新等方式，提升自身技術水平；加強內部人才培養與團隊建設
，打造一支具備國際視野、掌握核心技術的智能化研發與應用人才隊伍。

　　《中國冶金報》記者：在AI時代
，鞍鋼研究院將如何重構科研團隊的人才結構
？

　　王軍生：麵mian對dui鋼gang鐵tie行xing業ye智zhi能neng化hua發fa展zhan對dui複fu合he型xing人ren才cai的de迫po切qie需xu求qiu，鞍an鋼gang研yan究jiu院yuan積ji極ji推tui進jin科ke研yan團tuan隊dui知zhi識shi結jie構gou重zhong構gou。鞍an鋼gang研yan究jiu院yuan作zuo為wei鋼gang鐵tie行xing業ye研yan究jiu院yuan所suo的de典dian型xing代dai表biao，現xian有you的de人ren才cai結jie構gou主zhu要yao以yi材cai料liao研yan發fa的de高gao層ceng次ci人ren才cai為wei主zhu。這zhe類lei人ren才cai在zai本ben領ling域yu的de研yan發fa能neng力li是shi毋wu庸yong置zhi疑yi的de
，但dan隨sui著zheAI時代的到來，學科的交叉、專業的融合成為必然選擇。因此，有必要通過引入高端IT（信息技術）人才、擴大IT研發隊伍，來補充材料專業在AI技術應用研發上的不足，再通過IT與OT（運營技術）的不斷知識融合，打造適合研究院自身的AI+SCIENCE的全新人才結構，實現AI為材料研發賦能提效。

　　主要包括兩方麵工作：

　　一方麵，打造一支能力過硬的材料數字化研發團隊。去年研究院進行了機構調整，通過引入高端IT人ren才cai

，將jiang原yuan來lai的de科ke技ji情qing報bao研yan究jiu所suo轉zhuan型xing為wei信xin息xi技ji術shu研yan究jiu所suo，將jiang研yan發fa重zhong點dian改gai為wei材cai料liao研yan發fa數shu字zi化hua和he科ke研yan管guan理li信xin息xi化hua兩liang大da方fang向xiang。同tong時shi
，在zai原yuan有you數shu字zi化hua團tuan隊dui的de基ji礎chu上shang，不bu斷duan引yin入ru高gao素su質zhi的de算suan法fa工gong程cheng師shi、數據分析師等前沿AI專業人才。

　　另一方麵
，“平台+管理”推動數字化研發深度持續應用。鞍鋼研究院依托自身的材料研發大數據平台
，推動科研人員利用信息化平台
、AIjishu
，yixiangmuheweituofangshiguanchuancailiaoyanfacongshejidaoshengchanshizhidequanliucheng。tongshi，womenhaiyikaoguanlizhiduheguanlishouduan
，xianzhibingguliyanfarenyuanliyongshuzihua+AI技術來提升研發效率和研發能力。今年
，鞍鋼研究院召開了鞍本北淩四院的數字化研發案例分享會，精挑細選了100多個項目參賽，選取40個項目進入決賽，並將進入決賽的項目編製出版了《數字化應用分享會優秀案例彙編》。此舉大幅激發與調動了科研人員開展數字化研發的主動性與積極性。

　　此外，鞍鋼還建立參賽激勵機製，積極鼓勵數字化研發項目參與各級比賽

；搭建產學研合作平台，與國內外知名高校、科研機構建立長期穩定的合作關係
，選派科研人員到合作單位進修學習，為鞍鋼智能化發展源源不斷地輸送高素質複合型人才。