淬炼百年钢铁“AI智心”,云+AI如何开启产业跃升新纪元?
作者：微信文章2025
淬炼百年钢铁“AI智心”
云+AI如何开启产业跃升新纪元？
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近年来，人工智能、大数据、云计算等创新技术突飞猛进，各行各业都掀起了数智化转型浪潮。钢铁行业，作为国民经济的重要支柱，也逐步摆脱“高能耗、高污染、高隐患”的传统形象，走上了一条高质量、可持续的智能化发展之路。
技术破局：云+AI成钢铁智能化“金钥匙”
钢铁行业作为国民经济的“脊梁”，是支撑汽车、建筑、制造等千行百业发展的筋骨。多年来，我国钢铁行业已形成了最完备的产业链、最大的产业规模和最丰富的产品品种系列，钢铁产量和消费量全球居首，但长期依赖规模扩张的模式也已触及瓶颈。
在规模红利消退、“双碳”目标倒逼与全球产业链重塑的背景下，钢铁行业的高端化、智能化、绿色化转型已非选择题，而是关乎产业链安全与国际话语权的必答题——这场变革亟需一把破局的“金钥匙”。
以云和AI为核心的数智技术，正成为这一进程中不可或缺的驱动力量。尤其是大模型技术的不断深入应用，为解决钢铁生产制造中的复杂问题提供了可行路径：凭借卓越的理解能力、生成能力和泛化能力，并结合行业知识、场景数据进行训练微调，大模型技术能有效应对钢铁行业碎片化和多样化的需求。
这精准切中了钢铁行业的三大命脉：一是穿透流程“黑箱”。钢铁产业生产流程及场景复杂且IT系统较为沉重，传统钢铁生产如高炉冶炼长期处于“经验炼钢”状态，老师傅的手艺随退休流失。借助AI平台和大模型，通过融合工业机理与海量数据，专家经验知识沉淀并快速复制推广成为可能，将“黑箱”变为“透明工厂”；二是贯通数据孤岛。过往“烟囱式建设”难以打通各设备及系统间的数据融合，形成众多的数据孤岛，数据+AI融合的协同架构能够实现工艺、参数、物流的深度耦合；三是破解资源调度困局。钢铁企业大多为集团化企业，历经多年发展历程，各业务单元之间处于各自为战的状态，缺乏统一的顶层设计，无法做到统筹统建，实现公司内资源共享。
通过沉淀数据资产、增强市场竞争能力，云+AI正在帮助钢铁企业练就更快、更准、更省的“真本事”，为行业提质增效注入内生动力。
场景深入：技术赋能钢铁生产“燎原之势”
钢铁行业在智能化转型方面有着丰富的应用场景、强大的数据基础等显著优势，以湘钢、宝钢、南钢为代表的越来越多的钢铁企业都在积极探索，将云和AI技术融入生产环节，进入核心生产流程，打造“AI+钢铁”的示范标杆，目前正在炼焦配煤、轧制、质检等方面撕开突破口，形成行业智能化的“燎原之势”。
炼焦配煤不仅影响生产效率，还直接关系钢质品质。传统模式依赖人工经验和小焦炉试验调整配方，这使行业深陷配煤周期长、比例不精确、质量不可控的困境。通过大数据、预测大模型、求解器等技术的应用，湘钢实现了数据的采集更新、模型建立及使用，通过智慧配煤来进行原料煤质量评价、焦炭质量评估预测等，配煤方案从3天缩短为1分钟，既跑赢了时间、也降低了成本。
炼钢，是整个钢铁生产中最为核心的过程。这一环节涉及转炉、精炼、连铸等众多复杂工艺，人工调度难度大，且操作不规范极易造成物料和能源的浪费——同一钢种不同班组间辅料添加量相差超2000公斤之多！为提高生产效率和节约原料成本，湘钢联合华为云孵化了精炼AI预测与优化系统，可快速获取各道工序的冶炼情况，减少人工操作差异化带来的低精度问题，炼钢合金成分和温度预计命中率预计达90%以上，原料成本预计每年可降低超200万元。
热轧是钢铁行业的高危场景，在这一工序中，轧制压力的预测需要根据钢种成分、温度、压下率以及目标规格等条件进行综合评估，准确率却仍难以得到保证。而AI大模型技术的应用，正在为热轧生产控制带来更大的价值。在宝钢的热轧1880产线，其热轧自然宽展小模型成功接入华为云盘古预测大模型，将±2毫米宽展预测准确率提升至83%。目前，宝钢已有三条产线应用了该AI大模型，总年化效益提高超千万元。
在峰谷发电场景中，传统人工调度往往依赖经验判断，预测准确性低且响应滞后，难以实现最优效益。面对这一挑战，南钢携手华为云Stack构建了智能调度系统，将能源管理从经验驱动升级为数据驱动，从被动响应转变为实时优化。该系统上线后，峰谷发电效益同比提升4.24倍，年增收益突破2005万元，为行业树立了智能化转型标杆。
钢铁作业现场环境复杂，安全生产是重中之重。高温、高压环境下钢材产品和设备的状态监测、烧刚温度等关键信息的实时获取以及异常设备的发现定位，都是企业面临的现实挑战。通过引入大模型技术，实现自动化、智能化监控和异常监测，辅助安全生产，降低人工抵近恶劣工作环境引发安全事故的可能性，企业能够确保安全生产的基线不被突破。
行业引领：华为云Stack为钢铁行业
提供更优平台
从上述实例不难看到，钢铁行业正加速从单点智能迈向全域协同。在这一进程中，华为云Stack混合云正逐步展现出其赋能价值：以高韧性和安全合规，高效支撑数据+AI+应用开发，并且具备丰富行业实践，为钢铁行业提供更优平台，成为支撑行业转型的关键基座。
多年来，华为云Stack持续战略投入，打造坚实韧性、安全稳定的云平台，支撑钢铁企业从办公应用上云逐步向核心业务上云切入，并向未来AI应用创新迈进。钢铁企业可以基于华为云Stack建设统一云基础设施，构建多级的工业云边协同部署架构，实现云边端一体化设备管理协同，以及工业应用、数据模型、AI模型等生产应用的部署协同，满足工业企业生产边缘差异化建设需求。“中心训练、边缘推理”，实现中心资源池的最大化共享和复用，提升资源利用率；同时支持将中心云上开发的AI算法分钟级推送到边缘进行快速部署，降低应用管理难度。
在数据治理与数据流通方面，华为云持续投入数据湖、数据工程、数据空间可信交换等关键技术，支持钢铁企业为大模型高质量供数。钢铁企业可以构建工业大数据湖及数仓，与工业云边协同系统进行交互，通过数据链路集成和多源数据协同分析，形成全链路工业数据治理及资产沉淀；通过OT和IT数据融合，可以对各类采集数据进行治理和对外提供服务能力，促进数据价值的挖掘，为AI大模型提供高质量数据支撑。
在AI领域，华为积极打造计算架构、学习框架、核心算法等核心根技术能力，持续强化AI开发平台及模型竞争力。通过建设一站式AI开发平台，钢铁企业可以实现模型开发从传统的作坊式生产转向现代工业化流水线生产，将专家经验知识和模型开发过程以工作流的方式沉淀在大模型平台上，快速复制推广到生产过程中。
目前，华为云Stack已与包括湘钢、南钢、宝钢等国内主要钢铁企业在内的伙伴携手，打造了多样化的产品和场景化解决方案，帮助钢铁企业进行产品方案创新、产业创新以及商业模式创新，为“AI+钢铁”的长远发展蹚出了一条路。
路径探索：钢铁行业智能化跃迁“六大要素”
钢铁行业的数智化转型并非一蹴而就的技术升级，而是一场考验战略定力与体系化推进的“持久战”，战略+组织+场景+架构+人才+运营六大核心要素，缺一不可。
首先，战略指引、统一思想。钢铁企业要坚定拥抱数智化趋势，制定明确的数智化转型战略，并对准公司中长期战略方向，保证统一思想，力出一孔。
其次，明确组织及运作模式。构建领导组、项目管理组、AI项目组+场景专班三层组织，并基于此建立常态化运作机制，高效协同推动落地。
第三，以价值场景为中心，明确短、中、长期作战地图。场景规划是钢铁企业走向智能化的业务蓝图，是支撑AI战略目标达成的具体分解。钢铁企业需要坚持“场景+落地”的双向规划，一方面采用“辅助先行、核心渐进”的双轨策略，从生产辅助环节入手，预测模型应用对生产环节的影响，长期试运行稳定后再上线。另一方面场景选取要考虑具备大规模推广复制的泛化性，遵循“单点验证到规模推广”的路径。
第四，架构先行。钢铁集团企业可使用云边协同架构，总部统筹规划，统一架构和标准，建设统一的AI平台和算力中心，并进行通用场景的训练开发，实现集团内部能力共享、统一运营；子公司则训练专用场景或在通用场景上做二次微调。
第五，人才培养。对管理团队和技术团队两个层面的主要人员开展持续赋能，同时基于试点项目，通过“传”、“帮”、“带”逐步形成一批参与项目的“种子队”，再由这些“种子队”带动其它人员能力的提升，逐步构建AI人才梯队。
第六，开展持续运营。三分建设七分运营，构建持续运营能力是成功的关键。钢铁集团总部AI规划设计和实施项目组需要做好规范流程的发布，开展模型持续运营和运维体系的建立；而在子公司或业务单位则需要关注模型日常使用情况及运行状态的监管，并对异常样本及时提交，让模型越用越好。
云+AI在钢铁行业的真正价值，是通过技术创新和模式变革，解决行业痛点、释放增长潜力，从而迈向更高效、更智能、更绿色的发展新阶段。我们有理由相信，通过在数智化关键能力上的持续投入，并长期扎根一线场景，以华为云为代表的云厂商将协同更多钢铁企业，开启更广阔的未来。
《冶金自动化》
《冶金自动化》创刊于1976年，是由中国钢铁工业协会主管，冶金自动化研究设计院有限公司、北京钢研柏苑出版有限责任公司主办，冶金行业（包括钢铁和有色金属）国内外公开发行的自动化技术应用科技期刊。主要报道自动控制理论、人工智能、5G、工业互联网、电气传动自动化、检测技术在国内外冶金过程（包括钢铁和有色金属）控制与科学管理中应用的新理论、新技术、新成果。
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