魏志江

（河钢宣钢）

摘要：本文探讨了知识驱动与智能管控双轮驱动模式下，钢铁行业实现高质量发展的路径与策略。通过分析人工智能、大数据、数字孪生等新一代信息技术在钢铁行业的应用现状，结合日照钢铁、建龙北满特钢、南钢等企业的实践案例，阐述了知识驱动与智能管控的理论基础、关键技术及实践应用。研究表明，通过数据知识化与知识数字化相互促进，钢铁企业能够实现生产效率提升15%-30%、能耗降低10%-25%、成本下降8%-20%的综合效益。最后，本文针对当前转型过程中的挑战提出对策建议，并展望未来发展方向。

关键词：知识驱动；智能管控；钢铁工业；数字化转型；人工智能；高质量发展

1  前言

钢铁工业作为国家基础工业的重要组成部分，近年来面临着节能减排、提质增效、转型升级的多重压力。在数字化浪潮席卷全球的背景下，钢铁行业正处于百年未有之大变局之中。材料科学的研究范式，从早期的经验驱动、理论驱动、计算驱动，演进到如今"数据+AI"驱动。AI作为数字时代的前沿技术，为钢铁行业突破发展瓶颈、实现高质量发展带来了新的曙光。传统钢铁生产模式依赖"老师傅"经验和人工判断，存在生产效率低、能耗高、质量稳定性差等问题。随着市场竞争加剧和环保要求提高，钢铁企业必须通过知识驱动和智能管控相结合的方式，实现生产过程的精细化、智能化和绿色化转型。本文从知识驱动与智能管控融合的角度出发，探讨钢铁行业高质量发展的实现路径，旨在为行业转型升级提供理论参考和实践借鉴。

2  知识驱动与智能管控的理论基础

2.1  知识驱动内核与智能管控架构

（1）知识驱动是指将工业知识、技术经验和管理方法通过数字化手段转化为可计算、可应用、可传承的数字资产，并通过这些知识资产推动业务创新的过程。在钢铁行业中，知识驱动主要体现在将教师傅的炼钢经验、设备操作技巧、故障处理方案等隐性知识转化为显性知识，并通过算法和模型嵌入到智能管控系统中。

（2）智能管控则是基于物联网、云计算、人工智能等技术，构建覆盖生产全流程的感知、分析、决策和执行体系。它通过实时采集生产数据、动态优化控制参数、自主调整运行状态，实现生产过程的智能化管理。智能管控系统通常包括感知执行层（数据采集与设备控制）、网络传输层（工业互联网）、平台支撑层（云计算与大数据平台）和应用服务层（智能应用系统）四大层次。

传统制造模式与智能制造模式对比见表1。

表1  传统制造模式与智能制造模式对比

2.2  知识驱动与智能管控的融合框架

（1）知识驱动与智能管控的深度融合形成了"数据-知识-决策-执行"的闭环体系。该体系通过数据采集获取原始生产信息，通过知识化处理提取有价值的知识规律，通过智能决策生成优化指令，最后通过执行机构实现生产过程的精准控制。这一闭环体系使得钢铁企业能够将分散的知识经验系统化、隐性的知识显性化、个体的知识组织化，从而实现知识的高效传承和创新应用。

（2）在这一框架下，钢铁企业的核心竞争力从传统的资源能源优势转变为知识和数据优势。如日照钢铁控股集团将二十余年积累的炼钢经验与技术，"翻译"成数字化语言，"喂"给人工智能大模型，检测设备实时采集火焰形态、烟气成分等关键信息，大模型据此自动计算最优加料量与时机，精准调控转炉冶炼。这种基于知识驱动的智能管控系统，如同神经中枢通过解析百万级实时数据点，将老师傅的经验转化为毫秒级的精准指令。

3  钢铁行业智能转型的关键技术

3.1数据采集与治理技术

(1)数据是知识驱动的基础，钢铁企业需要通过广泛部署传感器、物联网设备和数据采集系统，构建覆盖全流程的数据感知网络。如建龙北满特钢部署了56313个数据采集点，实时捕捉风、水、电、气的每一次波动，以及炼钢温度、轧钢压力的每一个细微变化，数据自采率达到92%，比行业平均水平高出15个百分点。

(2)数据治理包括数据清洗、整合、分类、标注等过程，是确保数据质量的关键环节。鞍山钢铁集团在推进智能管控过程中，重点开发专业ETL（提取、转换、加载）工具链，建立数据标准体系，解决数据质量多源异构的问题，为知识驱动提供高质量数据基础。

3.2数字孪生与建模技术

(1)数字孪生技术通过构建物理实体的虚拟映射，实现生产过程的可视化、可分析和可预测。东北大学钢铁共性技术协同创新中心团队针对热轧过程，利用力学性能的实测值为指导，进行单模态的机器学习；利用显微组织图像为指导，进行多模态的机器学习；利用符号回归等方法为指导，进行数学模型的机器学习，建立了热轧过程数字孪生模型。

(2)数字孪生模型的开发和应用，使得钢铁企业能够在虚拟空间中对生产过程进行仿真模拟和优化分析，从而找出最优的生产参数和控制策略。这一技术尤其适用于钢铁生产这种全流程各工序均为"黑箱"的场景，能够解决材料内部大量数据无法实时、连续、在线获取的难题。

3.3  人工智能与机器学习算法

人工智能算法是知识驱动的核心工具，能够从海量数据中挖掘知识规律，构建智能决策模型。在钢铁行业中，应用广泛的AI算法包括如下方面。

（1）深度学习网络。用于质量预测、设备故障诊断等复杂模式识别任。

（2）强化学习算法。用于生产过程优化控制，如炼钢参数实时调整。

（3）知识图谱技术。用于构建领域知识库，支持智能决策。

（4）多智能体系统。用于协同优化多个生产环节和设备。

王国栋院士指出，要利用钢铁行业丰富的大数据、专家的理论与经验，以及生成式人工智能（AIGC）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，向钢铁行业赋能。

钢铁行业智能转型关键技术应用效果见表2。

表2  钢铁行业智能转型关键技术应用效果

4  知识驱动与智能管控的实践应用

4.1智能生产管控系统

(1)智能生产管控系统通过集成生产计划、调度、执行和监控功能，实现全流程的协同优化。日照钢铁控股集团打造了全流程智能工厂的核心模块，包括铁前区域集中控制（铁区集控）、智能炼钢、智慧能源、低碳环保等，并荣获省级智能工厂称号。该系统通过智能化工艺控制体系，确保比人工更高效、精准、全面的质量控制。

(2)建龙北满特钢则构建了覆盖铁、钢、轧、锻四大主产线的数字化管控系统，实现从销售端到发运端"一键下单、全程可视"的智能化管理。通过453个自主开发的精细化模块，如轧钢躲头喷淋控制系统、转炉测温取样机器人等，实现了生产效率的显著提升。其中，转炉测温取样机器人仅需17秒完成高温作业，比人工效率提升5倍。

4.2  供应链协同优化平台

(1)供应链协同优化平台通过整合上下游资源信息，实现需求预测、采购决策、库存管理和物流调度的智能化。鞍山钢铁集团在供应链管理中，利用AI实时监控库存水平，预测需求变化，从而帮助企业降低库存成本，提高响应速度。

(2)南钢集团通过与华为联合研发的"元冶·钢铁大模型"，覆盖研发、生产、营销、管理四大场景，上线20个智能应用，实现了供应链全流程的协同优化。该平台通过AI技术分析市场需求、供应商绩效、物流能力等多维因素，生成最优的供应链决策方案，显著提升了供应链的韧性和效率。

4.3  质量全过程管理系统

(1)质量全过程管理系统通过对原材料、生产工艺、设备状态和产品性能的全面监控和分析，实现产品质量的持续改进。日照钢铁控股集团有限公司技术中心主任郑旭涛解释："钢铁生产的每道工序都包含众多工艺点，往往需要多轮试验来不断完善。以往，试验偏差主要依赖有经验的老师傅人工捕捉，但人工监测难免百密一疏。如今，借助数智化平台的大模型，一旦试验出现偏差，系统立即自动预警"。

(2)更先进的是，上游工序的异常信息能自动传达至下游工序，让下游工序在同一次试验中有机会及时补救，使产品质量控制精准度大大提升。这种基于知识驱动的质量管控模式，不仅提高了产品质量的一致性，也减少了质量损失和生产成本。

4.4  设备预测性维护系统

(1)设备预测性维护系统通过实时监测设备运行状态，分析设备故障特征，预测设备寿命和故障风险，实现从"事后维修"到"预防性维护"再到"预测性维护"的转变。湘钢与湘潭华菱云创、华为公司联合研发的"基于AI大模型的智慧钢铁应用"项目，聚焦设备故障预警，实现了设备管理的智能化。

(2)该系统通过分析设备运行数据、历史维护记录和故障案例，构建设备健康状态评估模型和故障预测模型，能够在故障发生前提前发出预警，并推荐最优维护方案。这不仅减少了非计划停机时间，提高了设备综合效率，也延长了设备使用寿命，降低了维护成本。

5  数据比对与效益分析

5.1  经济效益分析

(1)钢铁企业通过实施知识驱动和智能管控，获得了显著的经济效益。日照钢铁控股集团通过数智化炼铁和数智化生产管控，年可降本近2亿元、降低能耗约6万吨标准煤、减少二氧化碳排放约17万吨，设备事故停机时间降低10%，钢材订单平均制程时长提升至6.5天，产成品超期库存降低10%。

(2)南钢集团的AI优化系统直接贡献降本3.07亿元，其先进钢铁材料毛利率达20.26%。建龙北满特钢在数字化转型方面累计投入约2.7亿元，实现了"自动化覆盖率95%、数据自采率92%"的硬核革新，带来了显著的投资回报。

5.2  环境效益分析

(1)在环境效益方面，知识驱动和智能管控助力钢铁企业实现绿色低碳转型。日照钢铁的ESP（无头带钢）技术实现吨钢能耗降低70%以上、二氧化碳排放降低80%以上，产品具备优异的"以热代冷"特性、显著的结构轻量化优势和突出的节能减排效益，年节约标准煤超50万吨，减排二氧化碳约140万吨。

（2）河钢推出的WesCarber碳中和数字化平台，以"能碳+AI"为核心，涵盖碳管理、碳足迹、碳链管理等八大子平台，实现全产业链碳流可视化。这一平台通过精准测算碳足迹、优化碳排放策略，帮助钢铁企业实现碳中和目标。

5.3  生产指标对比

通过实施知识驱动和智能管控，钢铁企业的各项生产指标得到了显著改善。表3展示了主要生产指标在传统模式和智能模式下的对比情况。

表3  钢铁生产传统模式与智能模式指标对比

数据来源：根据各企业公开资料整理

6  面临的挑战与对策

6.1  数据质量与治理挑战

(1)数据质量多源异构是钢铁行业实施知识驱动和智能管控面临的首要挑战。钢铁生产过程复杂，数据来源多样，包括设备传感器、生产管理系统、实验室检测系统等，数据格式、采样频率、精度等存在较大差异，导致数据融合和分析困难。

(2)为解决这一挑战，钢铁企业需要开发专业ETL工具链，建立统一的数据标准和管理规范，实施全流程的数据治理。建龙北满特钢通过构建覆盖全厂的数据采集网络，新敷设光缆65300米，新增桥架7900米，实现生产环网全覆盖，核心网络数据吞吐量提升3倍，彻底打通了曾经分散在各车间的"数据孤岛"。

6.2  复合型人才短缺挑战

(1)钢铁行业智能化转型面临既懂钢铁工艺又熟悉信息技术的复合型人才短缺的问题。传统钢铁企业以冶金专业人才为主，IT人才比例较低，尤其缺乏同时掌握钢铁知识和AI技术的跨界人才。

(2)针对这一挑战，王国栋院士建议加强校企联合培养，促进企业间经验分享与技术合作，开展针对性数字人才培训，提升员工数字素养。鞍山钢铁集团坚持"高端化、智能化、绿色化"发展方向，全力推动"鞍云智鼎"AI大模型平台落地生根，各级领导干部积极主动学习使用数字化工具，推动工作方式从"经验驱动"向"数据驱动"转变。

6.3  模型泛化能力不足挑战

(1)AI模型泛化能力不足是钢铁行业智能应用面临的又一挑战。由于不同钢铁企业的生产工艺、设备条件和产品结构存在差异，在一个企业效果良好的模型直接应用到另一个企业往往效果不佳。

(2)为解决这一问题，研究人员提出了"通用模型+个性数据"的迁移学习方案。东北大学储满生教授团队与上海梅山钢铁股份有限公司开展深入合作，针对高炉过程的极为复杂的生产过程，采用新时代材料科学研究范式，深化数据与人工智能驱动，赋能高炉冶炼过程。他们采用"通用模型+个性数据"，研发梅钢智慧高炉系统，针对高炉复杂的冶炼过程及数据难表征、状态难描述、操作难调控等痛点难点，融合大数据、人工智能与冶炼机理及经验知识，构建了高效率、低成本、高保真的智慧高炉模型。

6.4  安全与风险管控挑战

(1)随着智能化水平的提升，网络安全和数据安全风险也成为钢铁企业面临的重要挑战。工业互联网的广泛应用使得生产系统与外部网络的连接更加紧密，增加了受到网络攻击的风险。

(2)钢铁企业需要深化工业互联网安全管理，保障数据与生产安全。建龙北满特钢的安全联锁管理系统聚焦设备系统，全面统计连锁解除情况，实时查看非法解除明细，确保数据准确。规范的解除投入申请与审批流程，借助高效算法和实时传输技术，提升设备运行的安全性与可靠性，为安全生产筑牢防线。

7  结语与展望

（1）知识驱动与智能管控的深度融合正在推动钢铁行业向高质量方向发展。通过数据知识化和知识数字化的双向赋能，钢铁企业实现了生产效率、产品质量、能源利用和环境保护水平的全面提升。日照钢铁、建龙北满特钢、南钢等企业的实践表明，知识驱动和智能管控已成为钢铁行业转型升级的核心动力。

（2）未来随着人工智能、数字孪生、工业互联网等技术的不断发展，知识驱动和智能管控在钢铁行业的应用将进一步深化和扩展。钢铁企业应加快工业互联网、大数据、AI等技术融合，搭建能、环、碳全流程一体化管控平台，实现从末端治理向源头和全过程人机协同、自主无人控制延伸，协同推进降碳、减污、扩绿、增长。

（3）同时钢铁行业需要建立完善的数据标准和数据库，为数字化和绿色化协同发展提供数据支持。通过构建开放创新的产业生态，促进产学研用深度融合，加速科技成果转化和应用推广，推动钢铁行业实现高端化、智能化、绿色化的高质量发展目标。

（4）在新时代背景下，中国钢铁行业应把握数字化、智能化发展机遇，通过知识驱动和智能管控双轮驱动，打造具有全球竞争力的世界一流钢铁企业，为实现制造强国战略目标奠定坚实基础。

参考文献

[1]  日照岚山区委宣传部. 日照钢铁控股集团："智""绿"融合淬炼钢铁新动能. 2025.

[2]  王国栋，孙杰. "AI+钢铁"助力钢铁行业中国式现代化. 2025.

[3]  鞍山钢铁集团. 数见未来，AI驱动业务流程变革——鞍山钢铁集团从看数、用数到智脑实践过程. 2025.

[4]  建龙北满特钢. 建龙北满特钢50000+数据搭建全链条"数字神经网络". 2025.

[5]  建龙北满特钢. 揭秘藏在建龙北满特钢全链条"数字神经网络"的那些"APP". 钢之家，2025.

[6]  陈小武. 基于知识组元的钢铁生产多扰动优化调度知识挖掘及其系统研究. 武汉科技大学，2022.

[7]  南钢股份. 南钢："人工智能+钢铁"深度布局，显著优势. 2025.

[8]  王国栋. AI赋能钢铁行业向"新"向"绿"而行. 人民网，2025.

[9]  湘钢. 湘钢获全国人工智能应用创新大赛特等奖. 湖南省工业和信息化厅，2025.