人民网北京8月20日电 （记者杜燕飞）日前，在东北大学联合冶金工业信息标准研究院联合举办的“AI+钢铁”技术发布会上，与会嘉宾表示，钢铁工业已成为新一代人工智能（AI）深度赋能的实践场景，目前已在生产流程优化、质量控制、供应链管理方面取得积极进展。下一步，要建立政产学研用协同创新生态，进一步推进“AI+钢铁”工作，推动钢铁行业迈向高端化、智能化、绿色化。
中国工程院院士王国栋表示，要发挥我国钢铁材料领域和AI领域专家的优势，将近年发展的新一代AI技术与钢铁行业深度结合，利用钢铁行业丰富的大数据、钢铁领域专家的理论与经验，以及信息领域先进的生成式人工智能技术，实施“数据密集、智能涌现、人机协同”的三元认知方法论，建立人机混合人工智能体，人机协同，跨界融合，共创分享，向钢铁行业赋能。
中国钢铁工业协会副会长兼秘书长姜维表示，钢铁产业是我国重要基础产业，拥有庞大的产业规模、深厚的应用积淀和高质量发展的迫切需求，是新一代人工智能深度赋能的实践场景。在国家一系列“人工智能+”政策的指引下，一大批钢铁企业，推动数字化转型取得实质性进展，并依托数字化支撑了高端化、绿色化发展。展望未来，钢铁行业将以“AI+智能技术应用”为核心，全面转向新一代人工智能技术驱动的生产力重塑，“AI+钢铁”必将焕发出更强劲的活力与韧性，成为新质生产力实践的标杆领域。
“未来，‘AI+钢铁’有更为广阔的发展空间。”冶金工业信息标准研究院院长张龙强表示，随着大模型技术的深入应用，将进一步穿透钢铁生产流程的“黑箱”，贯通数据孤岛，破解资源调度困局，实现钢铁生产全流程的智能化和精细化管理。同时，“AI+钢铁”的发展也将推动钢铁行业绿色可持续发展，实现节能减排和环境保护的目标。此外，跨企业、跨行业的AI生态系统构建也将成为趋势，促进钢铁企业与上下游企业、科研机构、技术服务商等的深度合作与协同创新，推动钢铁行业向高端化、智能化、绿色化迈进。
中国金属学会常务副理事长田志凌表示，当前，第三代人工智能正在成为钢铁行业跨越瓶颈、实现高质量发展的关键抓手。面向未来，学会将深化产学研协同，建设开放数据与算法生态，培育复合型人才，推进示范线与可复制方案落地，服务“人工智能+”战略。
以炼铁领域为例，东北大学教授储满生介绍，要以混合智能为核心理念，创新融合大规模工业数据、冶金工艺机理与专家经验知识，实现对炼铁工序从数据治理、过程建模到智能决策的全流程优化，构建“数据—机理—知识”多元驱动的高炉智能控制体系。通过混合智能赋能炼铁，推动炼铁过程从“经验驱动”向“智能决策”转变，为钢铁工业绿色低碳转型提供可复制、可推广的技术范式。
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