米兰体育场:邀您投票｜2025年度钢铁工业十大人机一体化智能系统要闻

  1.基于数字孪生技术的空压系统智能管控平台成功上线日，河钢集团唐钢公司空压系统智能管控平台成功上线。该平台应用数字孪生技术将铁前、钢轧以及冷轧空压站的干压空机组整合到统一的群控系统中，实现了对整个空压机系统的集中监控与管理。系统应用后，唐钢吨钢干压空用量同比降低3.60立方米，降低生产所带来的成本390万元，为公司智能化管理、绿色发展提供了有力支持。唐钢空压系统智能管控平台利用数字孪生技术建立空压机群控系统和数据采集服务器，实现与现场生产的全部过程实时数据的无缝对接，系统通过生产的全部过程中对数据的监管和数据优化处理提升群控联锁的计算精度。岗位操作人能根据各区域压力动态变化来调整压空系统压力，实现压空系统的能耗最优化。

  唐钢将前沿数字化、绿色化技术融入到新一代钢铁制造全流程，通过智能化管控平台的建立，实现能源消耗的逐步优化。唐钢专家攻关小组联合第三方公司通过多维度建模方法，对铁、钢、轧、三个区域压空系统来进行数据收集与预处理，利用压空系统的历史数据和调试数据对数字模型做验证和校准，确保数字孪生模型精确反映各区域空压机系统压力值的动态变化。采用多层次试验评估，确保模型在各个分段系统压力过程中符合压空系统可接受的压力调节范围。该平台的顺利上线，为唐钢在更高标准上推动钢铁绿色智造提供了有力支撑。

  唐钢空压系统智能管控平台成功上线，是钢铁企业在公辅系统领域深化数字孪生与智能控制应用的典型实践。平台将铁前、钢轧及冷轧多区域空压站纳入统一群控体系，实现了跨工序、跨区域的集中监控与协同优化，有效破解了传统空压系统分散运行、能效难以整体优化的难题。通过构建高精度数字孪生模型并与实时数据联动，系统能够动态优化压力调节与机组运行策略，推动压空系统向最优能耗状态运行。实际应用效果非常明显，吨钢干压空用量同比降低3.60立方米，年降本达数百万元，充足表现了智能化改造在“看不见却耗能巨大”的公辅系统中的节能潜力。该项目为钢铁企业以数字化手段推进绿色低碳发展、提升精细化能源管理上的水准提供了可复制示范，具备极其重大推广价值。2.全球首个ESP钢轧全流程智能工厂成功上线月，日照钢铁携手中冶赛迪信息打造的全球首个ESP钢轧全流程智能工厂成功上线月，日照钢铁“超薄带钢无头连铸连轧智能工厂”（ESP）项目成功入选国家卓越级智能工厂，斩获涵盖设计、生产、物流、销售、服务全价值链的智能制造能力成熟度三级认证，标志着日照钢铁在AI应用、系统集成和价值创造方面达到行业领先水平。

  以“数据同源、模型代人”为理念重塑高级计划排程与钢轧协同，项目构建覆盖炼钢、热轧到冷轧的深度集成与智能决策体系，订单平均制程时长缩短5%。系统从浇次计划出发，依据实时数据、规则与现场状态动态编排炉次计划，并整合全流程生产实况，实现全程跟踪、监控与预警，推动炼钢平均轻处理率从约50%提升至60%以上，年降本超过200万元，为下游物流与能源系统提供精准、实时的预测性生产指令，夯实全流程高效协同基础。机器视觉等AI技术深度赋能原料、高炉、炼钢、轧钢关键工序，将零星抽检升级为100%实时全检，毫米级异常检测准确率达98%以上，构建“感知－控制”闭环。

  产运协同实现高级计划排程协同智能配载新突破，成功将单合同配载率从60%提升至84%，明显降低物流成本的组合性效益，可在生产或物流发生异常扰动时实现秒级重规划，保障了下游物流对上游生产计划的柔性响应和执行韧性。

  引领能源闭环控制模型优化，投运行业首套煤气－电力协同优化及智能闭环控制项目，率先把能源调度由“人工经验决策”推向“智能闭环调控”转变，为钢轧一体化生产提供了稳定、最优、低碳的能源基座，将煤气管网压力波动稳定在±1kPa以内，确保了连续生产流程的能源稳定，综合煤气发电利用率提升0.7%，电力最大需量降低3%。

  中冶赛迪信息携手日照钢铁打造的全球首个ESP钢轧全流程智能工厂，建立了高度集成的“AI+模型驱动全价值链”体系，推动日照钢铁在2025年同时获得“国家卓越级智能工厂”和“能力成熟度三级认证”。项目建立了APS-钢轧-物流－能源的闭环协同，其中高级计划排程模型作为“智慧中枢”，为生产提供全局最优指令，同时，其指令直接驱动下游智能配载模型，而能源闭环控制模型则作为“绿色基石”，为整个复杂连续生产系统提供精确稳定的能源保障。充分展示了“数据要素×工业人机一体化智能系统”的高价值转化路径，为中国钢铁行业在落实“双碳”目标和培育新质生产力的背景下，提供了可复制、高回报的引领型数字化转型范式。

  2025年3月25日，中冶南方在“AI赋能 智控未来”工业数字化交流会上正式对外发布GIC通用智能控制器。该产品突破了传统可编程逻辑控制器（PLC）的范式，通过首创性融合“通信－感知－计算－控制－驱动”五大核心能力，将助推工业自动化迈入能够自主感知、决策与执行的“具身智造”新阶段。

  GIC控制器实现三大维度的根本性技术变革：在感知层面，不仅能接入温度、压力等传统工业信号，更能直接处理机器视觉图像、空间位置等复杂多模态信息，为设备装上“眼睛”和“感官”。在算力层面，其内置的专用AI芯片提供充足的边缘算力，保障了视觉分析、预测性算法等智能模型的实时、稳定运行。在决策与控制层面，基于上述感知与计算能力，可依据实时工况自主优化控制策略，实现从僵化程序执行到柔性智能适应的跨越。

  为破解我国高端工业核心控制装备的自主可控难题，GIC控制器展现出三大创新优势：弹性组态实现灵活配置，边缘智能确保实时响应，信创安全保障全栈自主。目前，该控制器已在城市地下综合管廊智能监控、大型钢铁企业水处理全流程集控、高端起重装备多传动物联网及特种机器人等场景完成落地验证。

  GIC控制器将前沿的具身智能理念从实验室引入工业现场，通过将感知、认知与执行能力下沉至设备边缘，真正赋予了机器在开放、动态环境中自主适应与优化的“智能”，为构建柔性、智能的下一代制造系统奠定了核心硬件基础。GIC控制器的发布代表着工业自动化系统架构一次深刻的范式转移。站在产业战略高度，该成果具有双重关键价值。在技术层面，它突破传统控制管理系统的能力边界，为人机一体化智能系统、智慧城市等复杂场景提供了高度集成的一体化解决方案，极大提升了系统的整体智能水平和响应效率。在安全层面，其实现的全栈国产化与技术自主可控，有力保障了国家关键基础设施和重点工业领域核心供应链的安全与韧性，对提升我国高端装备制造业的自主创造新兴事物的能力和产业安全具有无法替代的战略意义。

  作为普锐特冶金技术数字化产品体系的重要组成部分，该系列设备助手可广泛适用于不同生产装置，通过实时信息分析、质量偏差检测和操作知识数字化，为操作人员和冶金工程师提供智能决策支持，逐步提升钢铁生产的安全性、稳定性和效率。

  2025年8月22日，在广西防城港市宏旺新材料科技有限公司的连续退火机组生产线上，一卷崭新的成品钢卷顺利下线。作为产线控制管理系统的核心，宝信软件自主研发的国产大型PLC（可编程逻辑控制器）产品——天行T4，凭借对生产流程的精准、高效、稳定控制能力，保障了产线的顺利投运与高效运营，成功实现规模化工业应用，更在高端工业控制领域展现出与国际巨头同台竞技的实力，实实在在推动了“中国智造”的进程。

  天行系列新产品由宝信软件自主研发，专为高速、高精度、强实时性要求的严苛工业场景而设计，实现从底层硬件到软件平台的完全自主可控，提供技术先进、安全可靠的控制解决方案。作为宝信软件与宏旺集团在广西宏旺项目上的关键合作环节，本次投产的连续退火机组年设计产能达35万吨，其核心控制管理系统部署了七台天行T4产品。本项目还部署了由宝信软件自主研发的“天行DSF数字工业现场平台”，这是中国钢铁行业应用的首个数字工业现场平台，为整条产线的数字化、智能化运营管理提供了强大支撑。

  宏旺集团是专业生产高端冷轧产品和配套精加工产品的公司集团。天行T4在其子公司广西宏旺的规模化成功应用，打破了国外品牌在大型、复杂、可靠性要求高的工业控制领域的长期垄断，证明了国产高端PLC完全能满足现代化大型工业产线的严苛需求。广西宏旺也因此成为国产高端PLC规模化应用的标杆示范。

  天行T3、T4自发布以来，已陆续在宝钢股份104机组（平整机）、新余钢铁风机除尘等工业场景中成功应用。此次天行T4在广西宏旺这一大型连续退火机组落地，较以往部署规模更大、更完整，具有极强的代表性，集中展现了宝信软件在自主可控工业软件领域的技术硬实力，为国内冶金行业大型、高速、连续化生产线的核心控制管理系统国产化树立了标杆，对保障产业链安全、推动产业高端化具备极其重大意义。

  宝信软件天行T4国产大型PLC在广西宏旺连续退火机组实现规模化应用，标志着中国钢铁行业核心工业控制管理系统在“自主可控、稳定可靠”方面取得实质性突破，具有里程碑意义。作为产线控制的“工业大脑”，天行T4在高速、高精度、强实时性的严苛工况下稳定运行，成功支撑年产35万吨连续退火机组投产，充分验证了国产高端PLC在大型、复杂钢铁产线中的工程化与规模化能力。项目同步部署数字工业现场平台，实现了控制层与现场数据、生产管理的深层次地融合，为产线数字化、智能化运行奠定坚实基础。该应用有效打破了国外品牌在高端工业控制领域的长期垄断，为钢铁行业核心装备国产化提供了可复制示范，对提升产业链安全水平、加快智能制造和高端化发展具备极其重大战略意义。

  2025年9月，中冶京诚数字科技（北京）有限公司（以下简称“中冶京诚数科公司”）自主研发的CERIOS・AICORE智简云工业网络站点平台赋能河南济源钢铁、江阴兴澄特钢、石横特钢、太重轨道公司四家企业成功入选工信部2025年度“卓越级智能工厂”。

  作为新一代工业智能数字底座，该平台深层次地融合大数据、数字孪生与工业大模型技术，为公司可以提供统一、开放的数字化基础，支撑企业构建覆盖生产全价值链的完整业务体系，打造全要素联动的智慧化“工业大脑”，有效破解了制造业长期存在的数据孤岛与业务协同难题。在卓越工厂实践中，基于平台构建的集中管控中心与新一代MES、能源、质量分析、物流、检化验等系统统一管控，实现生产全域可视化与集约化调度；通过工业大数据系统与工艺模型的深度结合，推动生产流程持续优化与质量精准控制；借助集成的智慧能碳管理与智能运维系统，实现能源精细管控、碳足迹跟踪与设备预测性维护。各系统协同运作，共同构建了“管理数字化、操控集约化、运维远程化”的人机一体化智能系统新范式。

  工业互联网作为数字化的经济与实体经济深层次地融合的关键底座，是新型工业化的战略性基础设施。CERIOS工业网络站点平台的成功应用验证了“数字底座赋能业务创新”模式的有效性。通过提供坚实的数据智能基础，企业能够系统性地构建覆盖核心业务的智能解决方案，有力推动生产模式向高端化、智能化、绿色化转型，为流程工业智能化升级提供了可推广的成功实践。

  中冶京诚数科公司自主研发的CERIOS・AICORE智简云工业网络站点平台，深挖工业数据全链路价值潜能，弥补了传统技术在跨系统协同、实时化调度、智能化优化等方面的技术盲点，并与生产的基本工艺、管理体系深层次地融合，最大限度支持产线实现全域可视化指挥、全流程效率优化、全要素智能协同、全周期绿色管控等高阶业务应用。平台深层次地融合主流AI大模型，提升AI应用能力，夯实工业数智化底座，切实解决了传统制造业数字化转型难题，对赋能制造业高端化、智能化、绿色化发展具备极其重大引领意义。

  2025年9月16日，工业与信息化部印发《场景化、图谱化推进重点行业数字化转型的参考指引（2025版）》，并同步发布《钢铁行业数字化转型场景图谱2025版》，为钢铁行业数字化、网络化、智能化转型提供系统性、可操作的权威指引。《钢铁行业数字化转型场景图谱2025版》围绕研发设计、生产制造、运维服务、经营管理、供应链管理五大业务领域，系统梳理铁前、炼铁、炼钢、轧钢、设备、能源、环保、安全、质量、业财、采销、物流、人力等13个关键环节，形成覆盖98个典型应用场景的全景式转型图谱，横向展现产业链协同水平，纵向体现“研—产—服—管—供”业务数字化集成深度。图谱以“一图四清单”为核心方法，将行业数字化转型从抽象理念转化为具体场景、技术路径和实施要素，对不同场景的数字化现状、需求与痛点进行组合分析，帮企业明确转型重点、优化实施顺序、降低试错成本，推动钢铁行业由“零散探索”向“系统推进”转变。该图谱由工业与信息化部指导，中国电子信息产业发展研究院牵头，联合中国宝武、河钢集团、鞍钢集团、首钢京唐、中冶赛迪、宝信软件等行业有突出贡献的公司和专业机构一同研究编制，是钢铁行业推进数字化转型的重要公共产品。在中国钢铁行业由“规模扩张”向“质量效益”转型、绿色化与智能化加速推进的背景下，该图谱的发布为钢铁企业破解“不会转、转不对、转不起”等共性难题提供了清晰路径，被业内视为钢铁行业数字化转型的“施工图”和“导航图”。

  推荐理由：《钢铁行业数字化转型场景图谱2025版》由工信部统一部署发布，是钢铁行业数字化转型的重要顶层设计成果，具有高度权威性和指导性。覆盖13个关键环节、98个典型场景，首次以场景图谱形式系统呈现钢铁行业数字化转型的全貌。通过场景拆解、痛点分析和路径指引，将复杂的数字化转型任务转化为可执行项目，明显降低企业转型门槛。图谱强调标准化场景和资源共享，有利于实现“大企业领跑、中小企业协同”的产业链整体升级。建立“政策引导—实践反馈—持续优化”的更新机制，确保图谱始终贴近技术演进和行业需求，具备长期生命力。

  2025年10月10日，抚顺特殊钢股份有限公司高合金板材生产线热负荷试车圆满成功，标志着国内首条智能化高合金板材生产线正式迈入实质运行阶段，中国特钢制造在智能化、无人化、精密化方向取得重大突破。

  在热负荷试车过程中，一支GH4169高温合金坯料顺利完成热轧，实测板材厚度公差仅0.38mm，较国家标准精度提升约65%，板形与表面上的质量均达到国家最高标准，充分验证了智能化轧制系统在高精度、高稳定性特钢板材制造中的显著优势。

  这是国内首条实现高度智能化运行的高合金板材生产线，填补了特钢板材领域“智能轧制”系统化应用的空白，有着非常明显的示范引领作用。项目全面融合大数据、集中控制与无人化运行，是传统冶金制造向“数据驱动型制造”转型的典型案例，代表了钢铁行业人机一体化智能系统的前沿方向。产品面向航空航天、舰船、高端装备等关键领域，对提升我国高端特钢材料自主可控能力具备极其重大现实意义和战略价值。在高精度轧制、流程协同控制、质量在线监测等方面形成成熟技术路径，为其他特钢及板材企业推进智能化改造提供了可借鉴样板。事件节点清晰、成果直观、数据亮眼，适合在人机一体化智能系统、钢铁工业、装备制造等多个领域进行重点传播与深度解读。

  2025年，工业与信息化部会同国家发展改革委、财政部、国务院国资委、市场监管总局、国家数据局等六部门，持续推进智能工厂梯度培育行动，引导制造业分级分类推进数字化、网络化、智能化转变发展方式与经济转型，钢铁行业在领航级、卓越级智能工厂建设方面取得显著进展。

  2025年9月4日，工业与信息化部对2025年度卓越级智能工厂项目进行公示，全国共有274个项目入选，其中钢铁行业共有19家企业项目上榜。叠加年内此前公布的首批项目，钢铁行业累计已建成36家卓越级智能工厂，覆盖汽车板、不锈钢、高品质板材、精品棒线材、无缝钢管、中厚板等多个重点产品领域，呈现出国有企业与非公有制企业齐头并进、全流程与单品类智能工厂协同发展的良好态势。

  10月29日，六部门正式公布2025年度领航级智能工厂项目培育名单，宝钢股份、南钢股份等钢铁企业入选，相关项目在数字化转型、网络化协同和智能化变革方面达到国际领先水平，代表着中国钢铁行业在探索未来制造模式、打造全球领先智能工厂方面迈出关键一步。

  “智能工厂梯度培育行动”由六部门联合推进，构建了清晰的分级培育体系，是我国智能制造推进机制走向成熟的重要标志。宝钢、南钢等企业入选领航级智能工厂，36家钢企建成卓越级智能工厂，充足表现钢铁行业在流程工业智能化领域的引领地位。既包括全流程智能工厂，也包括围绕重点产品的专业化智能工厂，展现出钢铁企业因地制宜、分层推进的转型路径。从卓越级到领航级的跃升，标志着人机一体化智能系统从“达标建设”向“模式创新”和“全球对标”阶段迈进。钢铁行业在设备管控、数据集成、工艺优化和供应链协同方面形成的一批成熟实践，对其他制造业具备极其重大指导意义。

  2025年，山东钢铁集团永锋临港有限公司（以下简称“永锋临港”）联合中冶赛迪信息技术（重庆）有限公司（以下简称“赛迪信息”）立足于解决行业核心痛点，针对行业长期面临生产工序多、工艺复杂、能耗与排碳高、生产环节存在“黑箱”等共性挑战，聚焦多元业务场景，推进AI规模化应用160余项，实现了系列突破。

  此次合作全方位布局“AI+感知/作业/技术/管理/经营”，借助“一个平台+三个一体化”（铁区、钢轧、管控）新型架构，实现了从局部优化到全局协同的跃升。通过这一系列实践，标志着永锋临港的智能化建设已从全面的数字化，迈入了以AI驱动生产全局动态寻优的深度智能化新阶段，推动“AI+钢铁”智能工厂运营水平再升级。

  项目高度契合国家发展新质生产力和推进“人工智能+”行动的战略方向，具有突出的行业引领性和示范价值。项目首次在钢铁这一典型复杂流程工业中实现AI的全流程、规模化、体系化应用，验证了“精益运营+工业互联网+AI深层次地融合”的可行路径，形成了可复制、可推广的人机一体化智能系统成熟范式。同时，通过“AI大模型+智能知识库”将复杂工艺机理和一线经验转化为可沉淀、可迭代的数字资产，有效破解了长期制约行业发展的生产“黑箱”难题。项目成效已在生产效率、成本控制、质量稳定和绿色低碳等方面得到充分体现，人均产钢水平、铁水成本、生产周期和废次率等关键指标达到行业领先水平，生动展现了AI深度应用对钢铁行业提质、降本、增效、绿色、安全发展的现实推动作用，是新质生产力在钢铁领域落地的典型样本。

  该解决方案现已完全适配达涅利森特罗再生事业部的各类破碎及处理生产线。在实际运行中，系统不仅仅可以有效提升生产线自动化程度，还可明显提高金属回收率和产出物料纯度。通过减少传统人工分拣环节，企业能够降低人力成本，同时改善作业环境的安全性。

  ®在人工智能分拣领域的创新技术，与达涅利在全流程金属回收方面的专业经验相结合，为全球金属回收行业提供了更智能、更安全、更高效的转型升级路径。

  2025年，随国家“人工智能+”行动深入实施，人工智能正从单点试验、局部应用，全面迈入与工业体系深层次地融合的新阶段。钢铁行业作为流程制造和实体经济的重要支柱，凭借工序复杂、数据密集、场景丰富等特点，成为AI落地应用最具代表性和牵引力的领域之一。从中央企业到行业龙头，从生产制造到经营管理，从单一模型应用到大模型、智能体和算力平台协同推进，钢铁工业正加速形成以“数据为基础、模型为核心、场景为牵引、生态为支撑”的新型智能制造体系，持续为制造业智能化转型提供可复制、可推广的实践样本。本钢在第六届中国钢铁工业智能制造发展大会上正式对外发布“AI+赋能生产制造场景”，围绕铁前成本优化、能源智能分析和智能问数平台三大核心场景，探索出“管理先行、业务驱动、技术固化”的AI落地路径；南钢联合华为发布“元冶·钢铁大模型”，并推动高质量工业数据集共建与产业链可信数据空间建设；怡源智维发布冶金设备维检大模型，聚焦设备全生命周期智能运维；宝信软件推出“AI+制造”宝联登工业智算云平台，构建覆盖算力、数据、模型、场景与智能体的工业AI全栈能力；河钢集团全面部署“人工智能+”行动，围绕管理、营销、制造、研发和绿色低碳五大维度，加快向“全域智能体”钢铁企业迈进。多方实践共同表明，钢铁行业正从单点智能应用，全面迈向“模型+数据+场景+生态”协同发展的新范式。

  推荐理由：国内AI技术赋能钢铁行业，人工智能从“技术概念”走向“生产力工具”，在钢铁企业核心经营与制造环节中的深度赋能成效。通过将AI嵌入成本管控、能源管理、设备运维、生产调度、经营决策和数据治理等关键场景，钢铁企业正在实现从经验驱动向模型驱动、从事后分析向实时决策、从单点优化向系统优化的根本转变。相关实践不仅直接服务于降本增效、提质增安和绿色低碳目标，更推动企业组织方式、管理模式和业务流程的重构，明显提升了复杂工业体系下的运行韧性和综合竞争力。AI已成为钢铁企业高水平质量的发展和转变发展方式与经济转型的“关键基础能力”，对行业具有鲜明的示范引领和可复制推广价值。

  中信联公布“两化融合管理体系3.0及数字化转型管理体系4A级”评定名单。全国首批仅29家企业获得该项认证，兴澄特钢、中天钢铁、永钢、凌钢等钢企借卓越的数字化实践与系统化的能力建设，成功获评4A级。这一成就，标志着这些钢企在数字化转型和智能制造领域已达到行业领先水平，逐步推动了行业的高水平发展进程。

  两化融合和数字化转型管理体系认证是对企业数字化转型全流程的一次高要求体检，是对企业以数字化战略引领企业价值优化的高度认可，更是企业持续强化高端市场之间的竞争优势的强有力推进；也是我国推动传统产业向数字化、智能化转型，培育新质生产力的重要举措，需历经现场调研、全国首批申请书递交、评定机构评审等多个关键环节，其审核流程之严、标准之高。从试点企业遴选的初步筛选，到宣贯培训的理念统一，再到企业贯标的体系搭建，以及现场打样的实践验证、评定审核的细节核查、合规审查的风险把控，最后到专家答辩的深度质询，所有的环节环环相扣，最终仅 29 家企业从全国众多参评单位中脱颖而出，成为首批认证企业。

  该认证以两化融合管理体系3.0为基础，围绕数字化战略、新型能力培育、治理机制与业务创新等关键维度进行严格评估，代表了当前我国制造业数字化转型管理能力的顶配水平之一。多家钢企获评全国首批数字化转型管理体系4A级认证，标志着其数字化转型已从技术应用层面跃升至体系化、战略化新阶段，具有鲜明的行业标杆意义。在全国仅29家企业入选的背景下，这些钢企脱颖而出，充足表现了行业以数字化引领高端化、差异化发展的实践成效。该成果为钢铁行业由“单项智能应用”向“系统能力建设”转型提供了可借鉴路径，对推动行业高水平质量的发展和培育新质生产力具备极其重大示范意义。

  在2025世界人工智能大会“AI焕新 产业共赢”企业AI发展论坛上，国务院国资委发布了首批40个中央企业人工智能战略性高价值场景，宝武集团“高炉冶炼精准预测和智能控制”场景成功入选，标志着宝武AI与钢铁行业深层次地融合的技术创新成果获得高度认可，也代表着在破解钢铁行业“高炉黑箱”这一难题上取得了实用化突破。

  高炉是钢铁冶金的核心工序，占据了钢铁制作的完整过程中60%以上的成本和碳排放，高炉的稳定和顺行是钢铁制造的核心指标。针对高炉冶炼长期依赖人工经验、能耗居高不下等行业痛点，宝武集团旗下宝钢股份积极探索人工智能与生产的基本工艺深层次地融合的创新路径，采用AI预测大模型技术，通过数据挖掘、特征提取、大模型构建等多种方法，将原本对铁水温度和硅含量的预测从“机理驱动”升级为“数据 AI模型驱动”，提升预测准确率；从“被动响应”转向“主动预测与调控”，提升高炉稳定性；通过炉温预测模型实现精准预测，结合炉热控制模型实现实时调节，形成了完整的“感知－决策－执行”闭环，从而保障高炉冶炼过程稳定顺行，实现高炉生产“高产、优质、低耗、长寿”的目的。

  高炉冶炼精准预测和智能控制场景在宝钢股份试点落地，经过近一年的稳定运行，展现出卓越的实际效果。在工艺优化方面，模型实现预测命中率与控制采纳率均超过90%，炉热控制精度明显提升；在能耗与减碳方面，高炉运行更顺畅，实现了铁水温度、硅含量、燃料比等多项指标的改善。宝钢股份高炉的成功实践经验，为整个钢铁行业的智能化升级提供了具象范本。

  宝武集团“高炉冶炼精准预测和智能控制”成功入选国务院国资委首批中央企业人工智能战略性高价值场景，标志着钢铁行业长期存在的“高炉黑箱”问题在实用化层面取得关键突破。宝武通过引入AI预测大模型，将高炉控制从依赖经验的机理驱动，升级为数据与模型驱动的智能决策，实现对炉温、硅含量等关键指标的高精度预测与主动调控，构建了“感知—决策—执行”闭环控制体系。在宝钢股份的实践中，预测命中率和控制采纳率均超过90%，明显提升了高炉顺行水平并降低能耗与燃料比。该成果为钢铁行业破解复杂工序智能化难题提供了可复制、可推广的范式，对推动行业降本增效、绿色低碳和高水平质量的发展具备极其重大示范意义。

  面对全球“2050碳中和”的严峻考验，中国台湾中钢（以下简称：台湾中钢）近期成功运用AI完成“烧结机智慧机速控制管理系统”开发，应用于烧结车间二号烧结机，大幅度的提高烧结矿生产合格率约4%，助力每年减碳2.2万吨。

  台湾中钢采用高炉－转炉长流程工艺路线，高炉炼铁以铁矿石为主要的组成原材料，为维持高炉内原料的流动性及透气性，铁矿石粉矿必须先在烧结车间制成烧结矿，才能投入高炉生产铁水。烧结矿的生产是将粉矿、助熔石料混拌铺设于履带式烧结机，而为了使生产的全部过程温度稳定，烧结机速度必须依赖操作人员以自身经验精准设定。由于烧结矿的产出温度会受到原料下料量、水分比例、布料高度、点火炉温度、风箱负压等因素影响，在确保合格率的条件下，烧结过程可能会引起额外的燃料消耗。

  台湾中钢为了加速AI技术运用于烧结过程，组成内部专家团队，将烧结机的生产运行数据及操作人员多年累积的专业相关知识数据化，再运用AutoML（自动化机器学习）训练出高性能AI模型，成功开发“烧结机智能机速控制管理系统”，AI模型可根据烧结机的实时操作数据与所需的烧结矿温度自动提供最佳机速，被现场人员称为“烧结AI大师”。

  台湾中钢成功开发并应用“烧结AI大师”系统，实现对烧结机机速的实时智能优化，有效破解了烧结过程对人工经验高度依赖、稳定性难以保障的长期难题。实际运行表明，该系统使烧结矿合格率提升约4%，每年减碳约2.2万吨，在提质增效的同时明显降低能源消耗和碳排放。更重要的是，“烧结AI大师”实现了人机协同与经验传承，为青年操作人员快速胜任岗位提供了技术支撑，体现了AI在传统钢铁工序中的现实价值。该成果为烧结及类似复杂工序的智能化改造提供了可复制路径，对钢铁行业绿色低碳和高水平质量的发展具备极其重大借鉴意义。

  2025年，AI在全球钢铁行业的应用持续深化，成为提升生产效率、降低碳排放和推动技术创新的重要支撑。欧洲钢铁企业、科研机构及国家层面在“AI+钢铁”领域协同发力，钢铁产业智能化升级步入加速期。

  英国中厚板生产商Spartan公司在其纽卡斯尔钢厂引入基于AI的数字孪生技术，将实时传感器数据与材料科学模型相结合，对板坯温度预测、炼钢炉运行规程和能源使用进行智能优化。有关技术显示出近10%的碳减排潜力，目前项目已进入钢厂现场试验阶段。Spartan 表示，能源成本约占钢铁生产所带来的成本的40%，AI驱动的能效提升不仅有助于降低经营成本，也可直接减少二氧化碳排放，增强中厚板产品竞争力。韩国材料研究院（KIMS）开发并运行“自主实验室（Autonomous Lab）”，构建了由AI、机器人和自动化实验设备协同运行的智能科研平台。该系统由AI自动设计实验方案、分析实验结果，并驱动机器人完成样品制备、熔炼、热处理和表征测试，形成“实验—分析—优化”的闭环机制，使原本需要数月甚至数年的新材料研发周期缩短至数周，为钢铁材料及相关领域的技术创新提供了全新范式。韩国政府发布“钢铁产业提升方案（Steel Industry Advancement Plan）”，将AI作为钢铁产业转变发展方式与经济转型的核心工具，提出通过金融支持、市场培育和反倾销措施，引导产业向高的附加价值、低碳排放体系转型。政府计划牵头参与“AI工厂M.AX联盟”，推进钢铁专用 AI 模型研发；通过数字孪生构建虚拟作业环境，将预测性维护、质量管理和安全管理经验转化为数据资产；并推动AI自主预测性维护、高危作业机器人等技术在钢铁产业全流程推广应用。

  从钢铁企业的AI减碳实践，到科研机构推动材料研发范式变革，再到国家层面系统布局“AI工厂”，人工智能正成为全世界钢铁行业应对脱碳压力、成本约束和技术竞争的关键引擎。

  国外案例集中反映了全球钢铁行业在AI应用领域的最新进展，覆盖生产的全部过程优化、材料研发以及产业治理等多个层面，系统呈现出“AI+钢铁”的国际发展的新趋势。同时，以“自主实验室”为代表的新型科研范式，推动钢铁材料研发由传统经验驱动向数据和AI驱动转变，具有突出的技术示范意义。国外AI支撑钢铁行业发展的经验，对我国快速推进钢铁行业AI应用、智能工厂建设以及材料研发智能化具备极其重大的借鉴和启示意义。

  国家有关政策要求，到2026年，我国要建成自主可控的标识解析体系，在制造业及经济社会重点领域初步实现规模应用。为快速推进钢铁行业统一标识体系建立，钢铁行业MA统一标识注册管理中心（以下简称“中心”）应运而建，中心设在冶金工业信息标准研究院，负责钢铁行业一级节点下各类节点的分配管理和MA统一标识的注册管理。

  以此为基础，产业协同生态持续深化——组建的“钢铁行业MA标识场景设计与应用联盟”汇聚产学研用多方力量，形成从场景设计到落地推进的完整创新链条。标识平台功能实现重大创新，钢铁行业MA标识公共服务平台不仅集成“产品数字护照”与全链条质量追溯体系，同步满足欧盟出口合规要求与国内重点产品监管需求，更率先上线CBAM（碳边境调节机制）线上填报功能，推动行业低碳管理走向数字化、国际化。

  钢铁行业MA标识体系的应用推广完成了从概念验证到规模化复制的关键一步，标识已超越单一技术或工具范畴，演进为驱动全行业人机一体化智能系统协同、质量追溯、低碳转型与合规管理的数字化基座。通过标识正在构建一个贯通企业内部、连接上下游产业链、对接国内外市场与监督管理要求的“数字化治理新生态”，为钢铁行业高水平质量的发展提供了至关重要的共性支撑，标志着行业级数字化身份管理基础设施进入实质性共建与广泛应用阶段。钢铁行业MA标识应用的规模化推广与生态化发展，是行业顺应全球数字化、绿色化浪潮，系统性提升治理能力、竞争韧性和协同效率的里程碑事件。它不仅解决了当前的质量追溯与合规痛点，更布局了未来以数据驱动产业协同的新模式，对全行业具有深远的示范价值和战略意义。

  2025年，我国智能制造业标准发布数量呈现迅速增加，累计数量达到21项，覆盖机械、电子、通信、钢铁、有色、电力等关键行业，涵盖数字化设计、智能生产、智能管控、系统集成等核心环节，呈现出“全链条覆盖、分领域深耕”的鲜明特征，精准破解不一样的行业智能化转型的痛点难点。

  其中，原材料工业作为人机一体化智能系统的重点领域，此次发布的标准达到10项，呈现出“精准化管控、绿色化导向”的显著特点。钢铁行业的《加热炉燃烧智能控制管理系统技术方面的要求》，聚焦钢铁生产核心能耗环节，通过规范智能燃烧控制的技术参数、算法模型和系统集成要求，助力钢铁公司实现节能降碳与提质增效的双重目标。有色金属行业则形成了全产业链覆盖的智能工厂标准体系，从采选、冶炼、加工到贵金属专项生产，均出台了针对性技术规范，其中《有色金属冶炼智能工厂通用技术方面的要求》《有色金属加工智能工厂通用技术方面的要求》明确了不同生产环节的智能装备配置、数据交互标准和智能管控要求，《散装有色重金属精矿智能取样系统技术规范》《有色金属矿山矿用车联网管控平台技术规范》则聚焦产业链前端的质量管控和安全生产环节，为有色金属行业智能化转型提供全流程指引，加速产业模式变革。

  装备制造领域3项，其中《小型断路器数字化车间技术方面的要求》的出台填补了低压电器领域数字化车间建设标准的空白，从车间布局、智能装备选型、数据采集传输到生产调度优化，形成全流程技术规范，为中小装备制造企业数字化转型提供可复制的实施路径。

  电子信息领域6项，其中《人机一体化智能系统 雷达和类似用途的电子信息装备数字化设计》系列标准（共4部分）构建起体系化的数字化设计标准体系，分别从总体要求、电讯建模、结构建模、装配工艺建模四个维度，确立了雷达类电子信息装备数字化研发的技术基准，将有效缩短研发周期、提升产品可靠性，助力高端电子信息装备产业自主可控发展。

  2025年多行业智能制造标准的密集出台，与国家层面的智能制造发展的策略形成精准呼应，通过构建统一的技术规范，破解不一样的行业、不同企业间的“数据孤岛”和“标准壁垒”，为大中小企业协同升级提供支撑。2025年发布的这批行业标准，是我国智能制造标准体系从“基础构建”向“应用深化”转型的重要标志，为推进新型工业化、培育新质生产力提供了关键支撑。

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