摘要：在数字化转型与智能化升级的浪潮中，中国钢铁行业正经历一场从“制造”到“智造”的范式革命。《院长智慧谈》栏目旨在以“智慧”为双关内核——既对话钢铁企业研究院的掌舵者，萃取其战略智慧；亦聚焦“智造”发展前沿，解码智能化进程中的战略选择、技术攻坚与范式重构。通过院长
在数字化转型与智能化升级的浪潮中，中国钢铁行业正经历一场从“制造”到“智造”的范式革命。《院长智慧谈》栏目旨在以“智慧”为双关内核——既对话钢铁企业研究院的掌舵者，萃取其战略智慧；亦聚焦“智造”发展前沿，解码智能化进程中的战略选择、技术攻坚与范式重构。通过院长视角的智慧碰撞，为行业高质量发展提供兼具前瞻性与实操性的思想图谱。
中国冶金报社
记者 樊三彩 报道
在8月份举办的第十四届中国国际钢铁周期间，中国钢铁企业的智能化水平收获诸多国际领袖“全球领先”的一致肯定评价。然而对内，我们的智能化发展仍有诸多细节需要推敲。围绕中国钢企如何受益于智能化浪潮、当前的误区、未来的智能工厂等话题，《中国冶金报》记者与首钢技术研究院党委书记、第一副院长王松涛进行了一场深度对话。
图为王松涛
中国钢铁为AI技术提供最丰富的场景
《中国冶金报》记者：您认为中国钢企的智能化水平已处于全球领先地位吗？据您观察，国内龙头钢铁企业在AI技术应用上有哪些进展、短板？
王松涛：提到这个问题，我作为一名钢铁人，还是非常骄傲的。当前，中国、美国在人工智能大模型领域处于领先地位。中国钢铁工业拥有全球最丰富的场景，在与人工智能融合方面也处于世界最前沿。需要注意的是，包括各种物理冶金模型在内的所谓小模型，欧洲、日本在这方面的应用实绩和创新能力依然处于领先地位。
对中国钢企而言，AI（人工智能）大模型技术的引入，不仅可以解决传统生产经营中的诸多痛点，还将推动行业头部企业更快向高端化、智能化、绿色化转型。从首钢、中国宝武等龙头企业在生产排程、质量管控、能耗优化等环节的成功实践，到行业整体向“全域智能体”迈进的战略布局可以看出，AI技术正在重塑钢铁行业的生产模式、决策机制和价值创造体系。
以首钢为例。首钢集团党委提出以“一引领两融合”作为发展新质生产力的战略路径，在AI研发和应用方面成果丰硕。“十四五”期间，首钢实现了从智能工厂建设到全流程自动化、数字化的系统性升级，部署了集成大模型的AI平台，为垂直场景的智能化应用提供算力与模型基础。2025年，2个生产基地入选工信部第一批卓越级智能制造示范工厂，顺义冷轧被评选为全球“灯塔工厂”。其中，在大模型应用方面，顺义冷轧精整计划排程实现100%全自动完成，机组分配准确率超99.2%，排程规则符合率达100%，成品头尾切废率降低10个百分点，成材率提升0.3个百分点，为大模型赋能钢铁制造探索了可行的道路。
中国宝武、南钢、鞍钢等企业的智能化转型也备受瞩目。2025年2月，中国宝武启动了“2526”工程，全面部署DeepSeek（深度求索）大模型，用AI重新定义钢铁。在实际应用中，AI技术显著提升了生产效率和质量，如高炉控制中的炉温预测命中率达到95%，硅含量命中率达到92%，预测2小时后炉温和硅含量的命中率达到90%以上，大幅降低了燃料消耗。南钢在大模型开发与场景落地方面成效显著。2025年6月，南钢正式发布元冶·钢铁大模型，可处理冶金机理、设备运维、供应链优化等复杂问题。比如，炼焦配煤模型采用多目标优化算法，将配煤方案生成时间从1天~2天压缩至1分钟~2分钟，吨焦成本降低5元~10元，年节约成本超750万元；智慧炼铁方面，应用智能配矿模型、高炉体检模型和炉身镜像技术，连续刷新高炉零悬料纪录，年降成本超亿元。鞍钢集团与辽宁移动、中兴通讯合作，打造了全球首个经由4.9GHz频段的5G智慧一键炼钢场景应用，实现单炉冶炼时间从40分钟缩短至30分钟，效率提高33%。
当前，钢铁行业的AI应用已进入增强工具期向协作伙伴期过渡的阶段，头部企业正通过系统性AI应用实现对全流程的优化和控制，而中小企业则更关注单点优化和效率提升。同时必须指出，我们的产业基础还不太牢固，最大的短板是数字化基础设施，在传感器、仪器仪表、工业控制系统、二级模型等基础能力方面，国内相关厂商的产品技术水平和研发能力还需要努力提升。
更好运用AI技术的企业将主导行业发展
《中国冶金报》记者：您认为AI技术在未来3年~5年内将如何重塑行业格局？
王松涛：未来，我国钢铁行业的确面临各种前所未有的变量，不过可以确定的是，包括AI在内的科技创新将是重塑行业格局的最重要变量。
首先，组织与人才结构变革，管理效率显著提升。领先企业将自觉推动由AI驱动的组织变革，使企业从“人力红利”向“智力红利”跃迁，实现管理更加精细化、扁平化、去中心化。而能否成功的关键，不仅在于技术本身，还取决于企业能否构建“AI增强人类能力”的协同生态——让“碳基人”的创造力、战略思维与“硅基人”的计算力、执行效率形成互补。未来的企业竞争，将是“碳硅协作效率”的竞争。而这一效率的提升空间，可能远超当前的技术想象，不同企业之间可能会形成断层式的分化。
其次，供应链与客户管理智能化，产业链协同深化。AI技术优化供应链和客户管理，推动行业从“制造能力”竞争全面转向“制造+服务能力”的竞争。钢铁行业要构建“全覆盖、全业务、全聚合、全流程”的业财一体化平台，不仅全面贯通内部业务流程，还要与上下游形成更深、更广的融合共生关系，向“共生型”数字化发展模式转变。未来，具备全链条AI能力的企业将在供应链和客户管理方面占据优势，推动产业链协同深化。
再其次，技术研发效能跃升，技术创新更加重要。企业将研发适用于钢铁行业的AI工具，赋能钢铁行业的技术创新。如果把钢铁产品从材料研发到用户应用的全过程，由低到高分为数据分析、工艺优化、材料优化、新材料研发4个层次的话，前3个层次主要由数据驱动，第4个层次主要由物理驱动。当前的AI主要由数据驱动，在前3个层次可发挥巨大作用，但同时，还要大力开展基础研究，研发物理驱动的AI工具，实现颠覆性的金属材料原始创新。未来，拥有以AI工具赋能技术创新能力的钢铁企业将在市场竞争中占据主导地位。
最后，掌握技术标准主导权，中国钢企国际竞争力提升。首个钢铁智能制造国际标准ISO 21763《钢铁行业智能制造指南》已成功立项，将有助于钢铁行业的智能制造升级，规范钢铁行业智能制造系统功能及产品质量，同时也将为实现改善工作环境、工人安全与福利、生产安全、减少温室气体排放等联合国可持续发展目标做出贡献。中国钢铁企业通过AI技术的应用，正在构建具有国际竞争力的智能制造体系。未来，钢铁企业将与各类外部研发团队合作推进AI全领域深度合作，在钢铁行业率先建立数实融合发展的新标准、新模式。
未来3年~5年，AI技术将重塑钢铁企业和行业格局。在AI与钢铁融合发展上更迅速、更务实、更坚决的企业，将在未来引领行业发展，形成以传统产业升级和新兴产业崛起协同发展为核心竞争力的新格局。这一格局的形成，将为中国钢铁行业在全球竞争中赢得主动权，推动行业高质量发展。
探索AI技术应用要更务实、更包容
《中国冶金报》记者：当前，钢铁企业对于AI的认识或实践有哪些误区？您有怎样的提醒、建议？
王松涛：这个问题很好，也是当前企业或多或少都存在的问题。有一点必须说明，当前，全社会正处在AI技术快速迭代与AI技术融入千行百业相互交织的过程中，这就决定了当前对于AI的认识和对AI赋能的路径大家都在探索，探索过程中有误区、失败的现象很正常，应该给予更多包容和鼓励。
当前，行业也的确存在一些典型的现象，需要大家关注。比如，有的企业急于求成，认为大模型应用能一下解决所有的问题，花巨资投入；也有的满怀希望，本地化部署大模型之后发现不好用，就悲观失望地认为大模型一无是处；还有的认为，需要千卡甚至万卡的算力投入，导致望而却步；也有好大喜功的、漠不关心的、暂时观望的等等，不一而足。这些现象可能导致企业投入浪费、人员信心受挫，甚至错失真正的机遇。
出现这些现象的原因也有很多种，比如，一些媒体和供应商过度宣传，成功案例被放大，技术局限性和实施复杂性被弱化；有的企业对技术本质理解不足，不了解大模型是基于概率的生成式AI，擅长模式识别、内容生成和一定程度的推理；有的企业低估落地成本，忽略了模型调优、系统集成、业务流程改造、人员技能提升等隐性成本；有的企业有“银弹”思维定式，期望找到一劳永逸的解决方案，忽视企业问题的复杂性和系统性；有的企业混淆“模型训练”与“模型应用”，对人工智能落地应用路径研究不够，盲目迷信权威，人云亦云，丧失企业战略自主能力；有的企业有“模型中心论”思维，过度关注模型本身，忽视了“数据是AI的燃料”，数据治理基础薄弱，企业内部数据分散、格式不一、质量参差不齐；有的企业技术主导、业务缺位，业务部门参与度低或不理解，项目目标与核心业务需求脱节，解决方案设计不符合实际工作流程。
首钢本身也在探索过程中。我每周都会跟核心团队交流研讨，我会问大家两个数，一个是进度到百分之多少了，一个是信心指数到多少了。如果让我给建议的话，我认为，第一，企业要有愿意深入学习行业知识和AI知识的人。要亲自学，带着团队一起学，在实践探索中学，并不断地回答3个问题：AI是什么？AI能干什么？我能用AI干什么？第二，态度要端正。首钢集团党委书记、董事长赵民革总讲要回归企业经营本质，遵循“三个规律”办企业。技术创新也是一样，要遵循科学规律，徒慕虚名、好大喜功的做法大概率不会走太远。第三，要对企业有正确的判断。AI赋能的效果与企业的发展阶段、能力水平、发展战略密切相关，不同的业务场景和目标对基础设施、数据治理、人才储备的需求差别很大。第四，要做好长期坚持的思想准备。当然，业务层面也还有很多需要解决的具体问题，就不一一赘述了，以上这4个方面可能是最重要的。
努力学习 持续创新 拥抱未来
《中国冶金报》记者：请您畅想一下未来中国钢铁企业的生产经营场景。
王松涛：这个问题有点科幻的色彩，但我想还是更务实一点，把这个“未来”限定在10年左右的范围吧。习近平总书记指出，制造业未来的发展方向是高端化、智能化、绿色化，钢铁行业也不例外。有的企业还会再加上高效化。这些都要依靠科技创新和产业创新深度融合，所以我先说说科技创新核心能力的基本判断吧。
未来10年，数据驱动和物理驱动的人工智能大模型都将成为现实，但具身智能还有很长的路要走。基于这个判断，现在偏管理类的工作和大部分技术工作，AI都能完成，但大部分技能工作还要靠人。所以，未来钢铁生产经营场景可能是这样的：一是组织架构极度扁平化，由少量的管理精英和科技精英、大量的数字人岗位以及比较多的运行维护技术人员组成；二是企业管理极度精细化，管理的边界触达所有数据的边界，管理的颗粒度细化至数据的颗粒度，管理的穿透能力直达最末端；三是数据极端重要，数据的质量、数据的使用、数据的安全直接决定企业的生存，企业用不好数据就会被降维打击，失去数据控制权就是失去企业控制权；四是风控能力极大增强，尤其是人为失误的风险、主观故意的风险，都将通过基于规则和数据的智能决策系统最大限度地得到控制；五是对人的能力要求大幅提高。这就如同一位乐手必须精通乐理，才能与乐器合奏出交响乐，我们也需要通过持续学习，不断提高驾驭人工智能的能力。
当然，这是个开放的话题，我也愿意跟同行、各领域专家持续深入探讨，让未来更加可期，更加可控。
来源：中国冶金报社
