高爐異常有AI“放哨”，鋼卷直徑交給智能體計算．....鋼鐵行業這場“智”變，正在拉開企業間的效率差距。記者采訪調研發現，AI正加速滲透至鋼鐵生產核心工序，一批率先布局的鋼企已嘗到“數據紅利”，為行業轉型升級打開了新的利潤空間。

近日，南京鋼鐵宣布與飛書合作共建全鏈路“卓越運營體系”，將AI能力落地更多業務場景。南京鋼鐵人工智能研究院院長李瑾彥在接受采訪時表示，繼與華為聯合開發“元冶·鋼鐵大模型”后，企業又與飛書合作，目標是推動人工智能技術深度融入鐵鋼軋全流程，將AI能力下沉至每一位基層員工。

李瑾彥表示，當前AI已深度賦能南京鋼鐵的高爐煉鐵、軋鋼溫控等環節。以高爐煉鐵為例，當運行出現異常時，AI智能體系統能及時推送預警并精準定位問題根源，變“事后追溯”為“事中糾偏”，大幅降低生產風險。

永卓控股有限公司也在加速以AI賦能核心產線。公司首席信息官林錦斌介紹，企業已將AI智能體賦能于鋼鐵行業最核心的高爐煉鐵環節，力求破解這一“工業黑箱”長期依賴經驗操作的難題。

“高爐內部高溫、高壓，被稱為‘工業黑箱’。過去，操作全憑爐長的經驗判斷，不僅容易出現偏差，而且發現問題時，往往已錯過最佳調整時機。如今，企業將爐長們長期積累的經驗轉化為標準化規則，與實時生產數據一同輸入大模型，利用其高通量信息獲取和計算能力，為操作、監控、管理等各崗位人員提供高價值的決策參考。這不僅降低了崗位工作的難度和門檻，也推動高爐運行水平趨于最優。”林錦斌說。

在更細分的生產環節，AI也在突破傳統手段難以克服的瓶頸。中天鋼鐵數字化負責人兼皓鳴科技總經理夏竹青介紹，在鋼簾線生產中，“濕拉”后的半成品質量檢測工作通過AI提高了效率。“過去的方法是，在每盤絲滿盤后，人工剪下一小段，用鉗子測量自然形成的圓圈半徑，不僅耗時長、有材料浪費，且剪斷后需打結，可能引入新的質量問題。現在我們不再剪絲，而是直接測量絲的‘翹角’角度，將數據輸入AI智能體即可獲得圈徑預測，這種方法比人工預判的準確度更高。”

“過去兩三年，飛書觀察到，眾多制造業企業正通過推動AI在組織內快速普及，實現制造升級。”飛書制造業解決方案專家羅紅鋼表示，在鋼鐵行業，從鐵、鋼、軋各工序到生產運營全過程，普遍面臨“黑箱”難題，而AI為破解這一難題、實現精益運營提供了路徑。

中國鋼鐵工業協會副會長李毅仁表示，當前中國鋼鐵工業已進入減量調整、存量優化、提質升級的新發展階段。那些利潤率大幅領先行業平均水平的企業，往往是在智能制造、尤其是“AI+鋼鐵”領域的推動者和實踐者。他指出，面對行業深度調整，加快實現智能化、綠色化、融合化發展是必由之路。

中央財經大學中國互聯網經濟研究院副院長、中國市場學會副會長歐陽日輝表示，行業大模型與高質量工業數據之間相互賦能、協同進化，對行業發展產生飛輪效應。

“高爐煉鐵等環節之所以被稱為‘工業黑箱’，是因為內部高溫高壓、物理化學反應極其復雜，并且極度依賴老師傅的經驗直覺。如今，通過AI模型對海量傳感器數據進行實時分析、學習和預測，將‘模糊的經驗’轉化為了‘可視化的數字洞察’，實現了從經驗驅動到數據驅動的范式轉移。”歐陽日輝說。