對(duì)話

鋼鐵工業(yè)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的重要基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)，是建設(shè)現(xiàn)代化強(qiáng)國(guó)的重要支撐，也是推進(jìn)新型工業(yè)化的重要領(lǐng)域和關(guān)鍵環(huán)節(jié)。當(dāng)前，行業(yè)發(fā)展已經(jīng)進(jìn)入由規(guī)模效益向質(zhì)量效益轉(zhuǎn)變加速演進(jìn)期。隨著黨的二十屆四中全會(huì)的勝利召開(kāi)，“十五五”規(guī)劃藍(lán)圖將“加快高水平科技自立自強(qiáng)，引領(lǐng)發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力”作為戰(zhàn)略任務(wù)進(jìn)行專章部署，為鋼鐵這一傳統(tǒng)支柱產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)指明了智能化、綠色化的發(fā)展方向。

中國(guó)科協(xié)之聲邀您一起對(duì)話壓力加工專家，中國(guó)工程院院士王國(guó)棟，看他和他的團(tuán)隊(duì)如何以“人機(jī)協(xié)同”走出一條獨(dú)特的中國(guó)式智能煉鋼之路。

人物簡(jiǎn)介

王國(guó)棟，壓力加工專家，中國(guó)工程院院士，東北大學(xué)教授，“學(xué)術(shù)科協(xié)”科學(xué)智能專家委員會(huì)委員。長(zhǎng)期以來(lái)從事鋼鐵材料軋制理論、工藝、自動(dòng)化、數(shù)字化轉(zhuǎn)型等領(lǐng)域的應(yīng)用基礎(chǔ)和工程技術(shù)的研究。

在新一代人工智能深度賦能實(shí)體經(jīng)濟(jì)的背景下，鋼鐵行業(yè)作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)支柱產(chǎn)業(yè)，數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型關(guān)乎工業(yè)現(xiàn)代化進(jìn)程，鋼鐵行業(yè)的價(jià)值標(biāo)尺正在重塑。一些頂尖鋼鐵產(chǎn)品已不再以“噸”為單位進(jìn)行交易，而是進(jìn)入論“克”賣的精微價(jià)值體系。

王國(guó)棟團(tuán)隊(duì)堅(jiān)持產(chǎn)學(xué)研深度融合、科技創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新深度融合、人工智能技術(shù)創(chuàng)新與鋼鐵產(chǎn)業(yè)深度融合，深耕“AI+鋼鐵”領(lǐng)域數(shù)十年，從20世紀(jì)80年代末探索鋼材熱軋組織性能預(yù)測(cè)起步，歷經(jīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用、大數(shù)據(jù)融合到混合智能創(chuàng)新，形成了一套契合鋼鐵行業(yè)特性的智能升級(jí)路徑，為破解行業(yè)“黑箱”困境、實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展提供了關(guān)鍵思路。

破解“黑箱”難題

我國(guó)鋼鐵行業(yè)經(jīng)過(guò)數(shù)十年技術(shù)引進(jìn)與自主創(chuàng)新，已實(shí)現(xiàn)裝備與信息化水平的國(guó)際領(lǐng)先，可滿足國(guó)民經(jīng)濟(jì)90%以上的用鋼需求，并且在“雙碳”目標(biāo)推動(dòng)下探索出多條綠色化路徑。但王國(guó)棟指出，鋼鐵行業(yè)在數(shù)字時(shí)代面臨著全流程的“黑箱”難題，這是智能化升級(jí)的最大瓶頸。

所謂“黑箱”，是指生產(chǎn)過(guò)程中材料內(nèi)部物理化學(xué)變化極其復(fù)雜，具有“多相共存、多變量、強(qiáng)耦合、非線性和大滯后”等特征，“看不見(jiàn)，摸不著，測(cè)不了”，難以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與控制，導(dǎo)致生產(chǎn)過(guò)程存在巨大不確定性，嚴(yán)重影響產(chǎn)品質(zhì)量、生產(chǎn)效率與能源消耗。王國(guó)棟指出，由于鋼鐵生產(chǎn)的“黑箱性”，傳統(tǒng)依靠經(jīng)驗(yàn)與理論建模的方法難以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)控制。

早在20世紀(jì)80年代末，王國(guó)棟團(tuán)隊(duì)便開(kāi)始關(guān)注國(guó)際上前沿的“組織性能預(yù)測(cè)”研究，嘗試將物理冶金模型引入熱軋過(guò)程。進(jìn)入90年代，隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的興起，他們開(kāi)始將AI方法與傳統(tǒng)模型結(jié)合，逐步走向“數(shù)據(jù)+機(jī)理”雙驅(qū)動(dòng)的路徑。2014年后，隨著大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)的成熟，團(tuán)隊(duì)進(jìn)一步采用“混合智能”理念，即將數(shù)據(jù)智能、物理智能與人類生物智能相結(jié)合，構(gòu)建“人機(jī)協(xié)同”的智能系統(tǒng)。

在實(shí)際應(yīng)用中，團(tuán)隊(duì)在鞍鋼5.5米厚板軋機(jī)、冷軋廠和硅鋼廠等生產(chǎn)線建設(shè)中試基地，建立邊緣側(cè)的人機(jī)協(xié)同的數(shù)據(jù)處理與控制系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)“黑箱”過(guò)程的“透明化解析”和生產(chǎn)過(guò)程的短時(shí)延、高精度自主無(wú)人控制。在煉鐵環(huán)節(jié)，通過(guò)人機(jī)協(xié)同的AI優(yōu)化高爐操作，提高了鐵水質(zhì)量，減少了焦炭消耗與二氧化碳排放，每噸鐵水成本降低約30元。這些成果不僅驗(yàn)證了AI技術(shù)在鋼鐵主流程中落地的可行性，也為全行業(yè)提供了可復(fù)制的技術(shù)路徑。

讓AI和人類“搭伙干”

面對(duì)鋼鐵行業(yè)的復(fù)雜性，傳統(tǒng)的“純理論/經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)”與AIGC的“純數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”這兩種技術(shù)路徑都存在局限。王國(guó)棟強(qiáng)調(diào)，新一代人工智能不再是簡(jiǎn)單的工具性應(yīng)用，而是一種新型科研范式的核心驅(qū)動(dòng)力，這就是“數(shù)據(jù)密集、智能涌現(xiàn)、人機(jī)協(xié)同”的三元方法論。這一范式突破了傳統(tǒng)“觀察-假設(shè)-驗(yàn)證”的線性科研模式，通過(guò)多源數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、交叉融合智能涌現(xiàn)，以及人機(jī)協(xié)同，實(shí)現(xiàn)了對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)認(rèn)知的質(zhì)的飛躍。

在具體實(shí)踐中，“人機(jī)協(xié)同”成為關(guān)鍵抓手。王國(guó)棟表示，單純依賴大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)在鋼鐵這類流程工業(yè)中“行不通”，必須引入人類的理論知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)判斷，形成“知識(shí)引導(dǎo)+數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”的雙輪驅(qū)動(dòng)。

“例如，在軋制過(guò)程中，通過(guò)建立人機(jī)協(xié)同的軋制力預(yù)測(cè)與多智能體協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了厚度、張力、板形等多目標(biāo)的動(dòng)態(tài)優(yōu)化，提升了成材率與控制精度?！蓖鯂?guó)棟表示。

此外，王國(guó)棟還將“端到端”解法應(yīng)用到鋼鐵等流程工業(yè)，將生產(chǎn)過(guò)程輸入的操作量直接映射到輸出，避開(kāi)了中間復(fù)雜的物理化學(xué)變化，顯著降低了建模難度，提高了控制效率。該方法已成功應(yīng)用于熱軋、冷軋、連鑄等各個(gè)環(huán)節(jié)，形成了具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的工業(yè)軟件體系。

在系統(tǒng)架構(gòu)上，團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了“云-邊-端”三級(jí)協(xié)同的數(shù)字化底座?！岸?邊”的人機(jī)協(xié)同負(fù)責(zé)操作量的數(shù)據(jù)處理與實(shí)時(shí)過(guò)程控制，云-端的人機(jī)協(xié)同負(fù)責(zé)資源配置與管理，通過(guò)“邊-端”“云-端”的數(shù)據(jù)同步與智能分析實(shí)現(xiàn)閉環(huán)優(yōu)化。這一架構(gòu)不僅響應(yīng)快、精度高，還具有較強(qiáng)的保密性與適應(yīng)性，符合鋼鐵工業(yè)控制的高可靠性要求。

構(gòu)建AI+鋼鐵的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)

經(jīng)過(guò)多年實(shí)踐，“AI+鋼鐵”已從技術(shù)探索走向規(guī)?；涞兀诮当?、提質(zhì)、增效、綠色化等方面成效顯著，但在王國(guó)棟看來(lái)，目前距離習(xí)近平總書(shū)記提出的“堅(jiān)持自立自強(qiáng)，突出應(yīng)用導(dǎo)向”仍有很大距離。他指出，一些企業(yè)仍存在“應(yīng)用碎片化”“場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)”“非數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”等問(wèn)題，對(duì)AI的理解還停留在“機(jī)器人”“無(wú)人小車”等外圍，未能深入核心環(huán)節(jié)和全流程、全生產(chǎn)要素應(yīng)用。

為推動(dòng)AI技術(shù)在鋼鐵行業(yè)的規(guī)?；涞?，王國(guó)棟提出應(yīng)構(gòu)建“企業(yè)主導(dǎo)、產(chǎn)學(xué)研用深度融合”的創(chuàng)新生態(tài)。政府應(yīng)發(fā)揮引導(dǎo)作用，在政策制定中不僅關(guān)注產(chǎn)品“精度”，更要強(qiáng)調(diào)“性能”與“組織”控制，推動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)體系與評(píng)價(jià)機(jī)制的更新。行業(yè)組織如鋼協(xié)應(yīng)牽頭成立“AI+鋼鐵”協(xié)同創(chuàng)新聯(lián)盟，整合資源、匯聚隊(duì)伍、統(tǒng)一方向，避免重復(fù)建設(shè)。

在人才培養(yǎng)方面，團(tuán)隊(duì)早在四年前便開(kāi)始在東北大學(xué)開(kāi)設(shè)AI與鋼鐵融合的課程，覆蓋本科生與研究生，并吸引校內(nèi)外專家參與。他強(qiáng)調(diào)，未來(lái)鋼鐵行業(yè)需要的是既懂鋼鐵專業(yè)知識(shí)、又懂?dāng)?shù)據(jù)技術(shù)的復(fù)合型人才，高校應(yīng)加快學(xué)科交叉與課程重構(gòu)，推動(dòng)“人工智能+”通識(shí)教育貫穿全程。

展望2025-2035年，王國(guó)棟提出“AI+鋼鐵”行動(dòng)的三階段規(guī)劃：2025-2026年重點(diǎn)打造全流程一體化樣板生產(chǎn)線，制定標(biāo)準(zhǔn)與驗(yàn)收體系；2027-2030年推廣至30條以上產(chǎn)線；2031-2035年實(shí)現(xiàn)全行業(yè)覆蓋，最終建成“人機(jī)協(xié)同、跨界融合、共創(chuàng)分享”的智能鋼鐵新形態(tài)。

“鋼鐵行業(yè)的AI轉(zhuǎn)型，不是‘推倒重來(lái)’，而是以最低成本激活數(shù)據(jù)價(jià)值。”王國(guó)棟強(qiáng)調(diào)，這一路徑不僅能推動(dòng)鋼鐵行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，更將為工業(yè)領(lǐng)域智能化轉(zhuǎn)型提供可復(fù)制、可推廣的“中國(guó)方案”。

責(zé)　　編：高雅麗　鄧涵文

審　　核：張敬一

值班編委：宋玉榮