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、虛(xu)實(shi)結(jie)合(he)的(de)智(zhi)能(neng)優(you)化(hua)以(yi)及(ji)綠(lv)色(se)低(di)碳(tan)的(de)可(ke)持(chi)續(xu)發(fa)展(zhan)等(deng)特(te)征(zheng)。抓(zhua)住(zhu)此(ci)次(ci)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)政(zheng)策(ce)的(de)有(you)利(li)契(qi)機(ji)
，我(wo)國(guo)鋼(gang)鐵(tie)工(gong)業(ye)有(you)望(wang)實(shi)現(xian)從(cong)規(gui)模(mo)領(ling)先(xian)到(dao)技(ji)術(shu)引(yin)領(ling)的(de)跨(kua)越(yue)式(shi)發(fa)展(zhan)。

　　《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）。比(bi)如(ru)鞍(an)本(ben)重(zhong)組(zu)時(shi)，人(ren)力(li)資(zi)源(yuan)領(ling)域(yu)存(cun)在(zai)崗(gang)位(wei)分(fen)類(lei)標(biao)準(zhun)差(cha)異(yi)，若(ruo)不(bu)將(jiang)規(gui)則(ze)標(biao)準(zhun)統(tong)一(yi)
，人(ren)力(li)資(zi)源(yuan)係(xi)統(tong)則(ze)無(wu)法(fa)全(quan)麵(mian)覆(fu)蓋(gai)
，後(hou)續(xu)全(quan)流(liu)程(cheng)管(guan)理(li)也(ye)會(hui)陷(xian)入(ru)困(kun)境(jing)。這(zhe)說(shuo)明(ming)重(zhong)組(zu)不(bu)是(shi)“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4.0級(ji)

，鞍(an)鋼(gang)股(gu)份(fen)鋼(gang)鐵(tie)流(liu)程(cheng)大(da)數(shu)據(ju)體(ti)係(xi)創(chuang)新(xin)與(yu)實(shi)踐(jian)入(ru)選(xuan)國(guo)家(jia)數(shu)據(ju)局(ju)首(shou)批(pi)數(shu)字(zi)中(zhong)國(guo)建(jian)設(she)典(dian)型(xing)案(an)例(li)。本(ben)鋼(gang)開(kai)發(fa)的(de)供(gong)應(ying)鏈(lian)金(jin)融(rong)數(shu)據(ju)產(chan)品(pin)，在(zai)貴(gui)陽(yang)和(he)浙(zhe)江(jiang)數(shu)據(ju)交(jiao)易(yi)所(suo)登(deng)記(ji)，並(bing)成(cheng)功(gong)創(chuang)效(xiao)。

　　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、高(gao)效(xiao)配(pei)送(song)，降(jiang)低(di)供(gong)應(ying)鏈(lian)成(cheng)本(ben)。生(sheng)產(chan)效(xiao)率(lv)層(ceng)麵(mian)
，大(da)量(liang)自(zi)動(dong)化(hua)設(she)備(bei)與(yu)智(zhi)能(neng)控(kong)製(zhi)係(xi)統(tong)投(tou)入(ru)使(shi)用(yong)，生(sheng)產(chan)過(guo)程(cheng)的(de)連(lian)續(xu)性(xing)與(yu)穩(wen)定(ding)性(xing)大(da)幅(fu)提(ti)高(gao)，生(sheng)產(chan)周(zhou)期(qi)顯(xian)著(zhu)縮(suo)短(duan)，企(qi)業(ye)的(de)市(shi)場(chang)競(jing)爭(zheng)力(li)有(you)效(xiao)提(ti)升(sheng)。研(yan)發(fa)效(xiao)率(lv)層(ceng)麵(mian)，利(li)用(yong)自(zi)研(yan)的(de)冶(ye)金(jin)材(cai)料(liao)研(yan)發(fa)大(da)數(shu)據(ju)平(ping)台(tai)
，通(tong)過(guo)全(quan)流(liu)程(cheng)數(shu)字(zi)化(hua)管(guan)理(li)
，大(da)幅(fu)縮(suo)短(duan)傳(chuan)統(tong)模(mo)式(shi)的(de)研(yan)發(fa)周(zhou)期(qi)
，減(jian)少(shao)中(zhong)試(shi)和(he)生(sheng)產(chan)的(de)試(shi)錯(cuo)成(cheng)本(ben)與(yu)理(li)化(hua)檢(jian)驗(yan)成(cheng)本(ben)。

　　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、shengchanjiagongdaochengpinbaozhuang，quanliuchengyouzhinengxitongjingzhunkongzhi，shengchanxiaolvyuchanpinzhiliangweijuxingyeqianlie。ershichanyexietongnengliqiang

，yituoangangzizhugongyehulianwangpingtai，bujinshixianjituanneibugeziqiyejiandegaoxiaoxietong，hainengweigangtie、kuangshandengshidaxingyetigongzhinenghuajiejuefanganyufuwu，goujianqihuligongyingdechanyeshengtai。sanshijingenguojiazhengcebufa
，zaishuzihuazhuanxingguochengzhong，jijiguancheluoshiguojiazhanlve，chongfenliyongzhengcezhichi，jiakuaizhinenghuajianshejincheng。

　　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(zhe)AI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、AI技(ji)術(shu)，以(yi)項(xiang)目(mu)和(he)委(wei)托(tuo)方(fang)式(shi)貫(guan)穿(chuan)材(cai)料(liao)研(yan)發(fa)從(cong)設(she)計(ji)到(dao)生(sheng)產(chan)試(shi)製(zhi)的(de)全(quan)流(liu)程(cheng)。同(tong)時(shi)，我(wo)們(men)還(hai)依(yi)靠(kao)管(guan)理(li)製(zhi)度(du)和(he)管(guan)理(li)手(shou)段(duan)，限(xian)製(zhi)並(bing)鼓(gu)勵(li)研(yan)發(fa)人(ren)員(yuan)利(li)用(yong)數(shu)字(zi)化(hua)+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。