钢铁工业作为国民经济的重要基础产业，正值“高端化、智能化、绿色化”的关键转型升级期。在人工智能技术驱动下，钢铁产业正经历“制造”到“智造”的深刻变革，长期制约行业发展的“黑箱”问题将逐步破解。从传统的冶炼车间到算法驱动的智能工厂，“AI+钢铁”将助力行业实现“规模扩张”向“质量效益”的根本性转变，持续打造新质生产力。
一、AI赋能钢铁高质量发展政策背景
当前，智能制造已成为大国竞争的战略制高点。近年来，国家出台系列政策文件，从数据基础建设到人工智能+，有序推动人工智能与工业产业融合发展。钢铁工业作为工业领域的重要场景，正在深入推进AI+行动。
2023年12月，国家数据局等17部门印发《“数据要素×”三年行动计划（2024-2026年）》，在“数据要素×工业制造”领域提出，通过“创新研发模式、推进协同制造、提升服务能力、强化区域联动、开发使能技术”五项行动推进数据流通、整合、应用和创造价值，为AI发展夯实数据基座。
2025年8月，我国首部“人工智能 ”行动政策《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》印发，其中“‘人工智能+’产业发展”部分提出，培育智能原生新模式新业态，助力传统产业改造升级，推进工业全要素智能化，深化AI与工业互联网融合，为包括钢铁行业在内的工业领域数字化转型提供了顶层设计。
2025年8月，工信部等5部门联合印发《钢铁行业稳增长工作方案（2025-2026）》，明确提出加快数字化转型，一是要落实《钢铁行业数字化转型实施指南》，制定评估标准、开展诊断，培育典型场景与标杆；二是推动“人工智能 钢铁行业”发展，支持多方共建高质量数据集，推进智能化适配性改造与大、小模型应用，加快重点企业工业操作系统更新替代。
2025年10月，二十届四中全会通过的“十五五”规划建议提出，要全面实施“人工智能 ”行动，以人工智能引领科研范式变革，加强人工智能同产业发展、文化建设、民生保障、社会治理相结合，抢占人工智能产业应用制高点，全方位赋能千行百业。
总的来看，政策方向呈现出三个显著转变特征，一是从“点的突破”转向“系统能力提升”，二是从“技术应用”转向“生态构建”，三是从“追赶模仿”转向“原创引领”。三大转变为AI与钢铁产业的深度融合提供了有力的制度保障和明晰的发展方向。
二、三维驱动“AI+钢铁”智造跃升
（一）标准引领——钢铁行业智能制造标准体系持续完善
标准是产业协同与技术融合的通用语言，也是发展新质生产力的重要基础支撑。自2020年1月全国钢标准化技术委员会冶金智能制造工作组成立以来，钢铁行业全面启动“钢铁+智能”融合型标准化体系建设。截至2025年9月，已统筹推进155项智能制造相关标准，构建起涵盖国际、国家、行业与团体标准的协同体系，贯通智能装备、数据管理、流程管控等产业链关键环节，标志着我国钢铁智能制造标准体系从“框架搭建”迈入“系统完善、动态迭代”的新阶段，形成“标准引领、实践驱动、反哺升级”的良性循环。
当前，我国已初步构建起覆盖基础共性、关键技术、行业应用的多维度标准架构。未来将沿三大方向重点推进：一是加快关键急需标准布局，聚焦工业互联网、数字孪生、人工智能应用与数据治理等前沿领域，迅速填补标准空白；二是强化标准落地应用与效能评估，通过试点示范与评估体系建设，切实支撑企业提质、降本、增效；三是推动标准协同与国际化，加强跨行业标准衔接，支持更多企业特别是龙头企业牵头制定国际标准，推动“中国方案”走向全球，增强我国在智能制造领域的国际影响力与规则主导力。
（二）技术突破——夯实数字基础建设发挥AI价值
AI技术已从钢铁行业的辅助工具逐渐升级为核心生产要素，在钢铁制造的多个业务环节形成新质生产力并实现价值创造，但在数据治理和模型打造方面还需进一步夯实基础。
在数据治理方面，钢铁企业在数据资源禀赋方面具有明显优势，但仍存在碎片化、不可用、不准确和不完全等问题，各系统数据因标准不一形成孤岛，难以支撑AI大模型的全流程数据训练。破解之道在于构建企业级数据平台，建立覆盖全流程的数据治理体系，实现“标准采集+共享利用”的数据管理新模式。
在模型打造方面，AI算法在实验室已经表现出明显的优异性，但在工业现场复杂工况中应用效果有较大幅度衰减。具体表现为，一是工业级适配性不足，普通传感器、边缘计算设备等通用AI硬件无法适应钢铁高温、高振动环境，故障率较高；二是小样本泛化能力弱，小批量特种钢生产等场景数据样本少，模型通用性差。
未来突破方向要聚焦工业级AI研发，重点攻关适应钢铁生产环境的特种硬件，同时研发“小样本学习”算法，通过迁移学习、机理融合等技术，降低模型对数据量的依赖。
（三）模式创新——AI重塑钢铁制造关键环节管控模式
AI在钢铁场景的应用已对提升效率、降本增效等方面带来积极进展，现正渐入“重塑生产逻辑、提升产品价值”的深层阶段，聚焦绿色低碳、质量升级、效率革命三大关键领域，持续催生新质生产力。
在绿色低碳方面，AI可以实现动态监测、精准调控，助力减排降耗与生产运行平衡。一是能效优化，借助能源智能分析模型对各工序、产线、班组的能源消耗精准核算，厘清能源数据并实现精细化管理；二是排放监控，依托AI视觉技术实时监测烟气排放，结合深度学习算法动态优化环保设施运行参数，实现污染物排放达标；三是资源循环利用，借助AI可识别废钢形状、杂质等，以及实时监控打包压块过程，为废钢采购成本核算、质量监管和冶炼炉料计算提供支撑。
在质量升级方面，AI可推动产品开发从“经验驱动”向“数据驱动”转变，解决人工经验“试错法”的研发周期长、废品率高等问题。一是质量管控，构建“数据驱动+智能应用”模式，实现从“配料-冶炼-轧制-检测-交付”全流程质量追溯与管控，提升产品一致性和稳定性；二是缺陷检测，通过部署AI视觉检测系统，动态智能识别钢材表面缺陷并进行根因分析，从而提高质量判定准确率，并为设备参数修正提供指引；三是工艺优化，利用AI算法建立材料成分-工艺-组织-性能的映射关系，智能匹配最优路线，缩短研发周期，实现从“试错法”到“精准设计”的转变。
在效率革命方面，借助AI可实现全流程感知动态优化，提升全流程协同效果，破解钢铁生产工序衔接不畅等问题。一是智能调度优化，通过AI算法动态优化生产计划、物流路线等，提高库存周转率、缩短交货期，实现资源全局优化配置；二是预测性维护，通过AI大模型构建的设备故障预警系统，可实现对关键设备运行状态的实时监控与故障预测，减少设备非计划停机时间；三是工艺过程优化，通过多源信息感知和深度学习，优化参数，动态调整，提高轧制规程的精准控制能力，进而提高成材率。
三、结语
综上，“AI+钢铁”在政策支撑、标准引领、技术突破、模式创新等多个方面，已具备较好的推进基础。下一步，钢铁行业将按照“总体规划、分步实施、迭代优化”的实施路径，从痛点明确、回报率高的场景切入，通过快速实施验证、标准落地推广等逐步扩大应用范围，以全要素生产率大幅提高和产品全球竞争力提升为目标，打造AI时代的中国钢铁工业新质生产力。
