魏志江

（河鋼宣鋼）

摘要：本文探討了知識驅(qū)動與智能管控雙輪驅(qū)動模式下，鋼鐵行業(yè)實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的路徑與策略。通過分析人工智能、大數(shù)據(jù)、數(shù)字孿生等新一代信息技術(shù)在鋼鐵行業(yè)的應(yīng)用現(xiàn)狀，結(jié)合日照鋼鐵、建龍北滿特鋼、南鋼等企業(yè)的實踐案例，闡述了知識驅(qū)動與智能管控的理論基礎(chǔ)、關(guān)鍵技術(shù)及實踐應(yīng)用。研究表明，通過數(shù)據(jù)知識化與知識數(shù)字化相互促進，鋼鐵企業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)生產(chǎn)效率提升15%-30%、能耗降低10%-25%、成本下降8%-20%的綜合效益。最后，本文針對當(dāng)前轉(zhuǎn)型過程中的挑戰(zhàn)提出對策建議，并展望未來發(fā)展方向。

關(guān)鍵詞：知識驅(qū)動；智能管控；鋼鐵工業(yè)；數(shù)字化轉(zhuǎn)型；人工智能；高質(zhì)量發(fā)展

1  前言

鋼鐵工業(yè)作為國家基礎(chǔ)工業(yè)的重要組成部分，近年來面臨著節(jié)能減排、提質(zhì)增效、轉(zhuǎn)型升級的多重壓力。在數(shù)字化浪潮席卷全球的背景下，鋼鐵行業(yè)正處于百年未有之大變局之中。材料科學(xué)的研究范式，從早期的經(jīng)驗驅(qū)動、理論驅(qū)動、計算驅(qū)動，演進到如今"數(shù)據(jù)+AI"驅(qū)動。AI作為數(shù)字時代的前沿技術(shù)，為鋼鐵行業(yè)突破發(fā)展瓶頸、實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展帶來了新的曙光。傳統(tǒng)鋼鐵生產(chǎn)模式依賴"老師傅"經(jīng)驗和人工判斷，存在生產(chǎn)效率低、能耗高、質(zhì)量穩(wěn)定性差等問題。隨著市場競爭加劇和環(huán)保要求提高，鋼鐵企業(yè)必須通過知識驅(qū)動和智能管控相結(jié)合的方式，實現(xiàn)生產(chǎn)過程的精細(xì)化、智能化和綠色化轉(zhuǎn)型。本文從知識驅(qū)動與智能管控融合的角度出發(fā)，探討鋼鐵行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的實現(xiàn)路徑，旨在為行業(yè)轉(zhuǎn)型升級提供理論參考和實踐借鑒。

2  知識驅(qū)動與智能管控的理論基礎(chǔ)

2.1  知識驅(qū)動內(nèi)核與智能管控架構(gòu)

（1）知識驅(qū)動是指將工業(yè)知識、技術(shù)經(jīng)驗和管理方法通過數(shù)字化手段轉(zhuǎn)化為可計算、可應(yīng)用、可傳承的數(shù)字資產(chǎn)，并通過這些知識資產(chǎn)推動業(yè)務(wù)創(chuàng)新的過程。在鋼鐵行業(yè)中，知識驅(qū)動主要體現(xiàn)在將教師傅的煉鋼經(jīng)驗、設(shè)備操作技巧、故障處理方案等隱性知識轉(zhuǎn)化為顯性知識，并通過算法和模型嵌入到智能管控系統(tǒng)中。

（2）智能管控則是基于物聯(lián)網(wǎng)、云計算、人工智能等技術(shù)，構(gòu)建覆蓋生產(chǎn)全流程的感知、分析、決策和執(zhí)行體系。它通過實時采集生產(chǎn)數(shù)據(jù)、動態(tài)優(yōu)化控制參數(shù)、自主調(diào)整運行狀態(tài)，實現(xiàn)生產(chǎn)過程的智能化管理。智能管控系統(tǒng)通常包括感知執(zhí)行層（數(shù)據(jù)采集與設(shè)備控制）、網(wǎng)絡(luò)傳輸層（工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)）、平臺支撐層（云計算與大數(shù)據(jù)平臺）和應(yīng)用服務(wù)層（智能應(yīng)用系統(tǒng)）四大層次。

傳統(tǒng)制造模式與智能制造模式對比見表1。

表1  傳統(tǒng)制造模式與智能制造模式對比

2.2  知識驅(qū)動與智能管控的融合框架

（1）知識驅(qū)動與智能管控的深度融合形成了"數(shù)據(jù)-知識-決策-執(zhí)行"的閉環(huán)體系。該體系通過數(shù)據(jù)采集獲取原始生產(chǎn)信息，通過知識化處理提取有價值的知識規(guī)律，通過智能決策生成優(yōu)化指令，最后通過執(zhí)行機構(gòu)實現(xiàn)生產(chǎn)過程的精準(zhǔn)控制。這一閉環(huán)體系使得鋼鐵企業(yè)能夠?qū)⒎稚⒌闹R經(jīng)驗系統(tǒng)化、隱性的知識顯性化、個體的知識組織化，從而實現(xiàn)知識的高效傳承和創(chuàng)新應(yīng)用。

（2）在這一框架下，鋼鐵企業(yè)的核心競爭力從傳統(tǒng)的資源能源優(yōu)勢轉(zhuǎn)變?yōu)橹R和數(shù)據(jù)優(yōu)勢。如日照鋼鐵控股集團將二十余年積累的煉鋼經(jīng)驗與技術(shù)，"翻譯"成數(shù)字化語言，"喂"給人工智能大模型，檢測設(shè)備實時采集火焰形態(tài)、煙氣成分等關(guān)鍵信息，大模型據(jù)此自動計算最優(yōu)加料量與時機，精準(zhǔn)調(diào)控轉(zhuǎn)爐冶煉。這種基于知識驅(qū)動的智能管控系統(tǒng)，如同神經(jīng)中樞通過解析百萬級實時數(shù)據(jù)點，將老師傅的經(jīng)驗轉(zhuǎn)化為毫秒級的精準(zhǔn)指令。

3  鋼鐵行業(yè)智能轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵技術(shù)

3.1數(shù)據(jù)采集與治理技術(shù)

(1)數(shù)據(jù)是知識驅(qū)動的基礎(chǔ)，鋼鐵企業(yè)需要通過廣泛部署傳感器、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，構(gòu)建覆蓋全流程的數(shù)據(jù)感知網(wǎng)絡(luò)。如建龍北滿特鋼部署了56313個數(shù)據(jù)采集點，實時捕捉風(fēng)、水、電、氣的每一次波動，以及煉鋼溫度、軋鋼壓力的每一個細(xì)微變化，數(shù)據(jù)自采率達(dá)到92%，比行業(yè)平均水平高出15個百分點。

(2)數(shù)據(jù)治理包括數(shù)據(jù)清洗、整合、分類、標(biāo)注等過程，是確保數(shù)據(jù)質(zhì)量的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。鞍山鋼鐵集團在推進智能管控過程中，重點開發(fā)專業(yè)ETL（提取、轉(zhuǎn)換、加載）工具鏈，建立數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系，解決數(shù)據(jù)質(zhì)量多源異構(gòu)的問題，為知識驅(qū)動提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

3.2數(shù)字孿生與建模技術(shù)

(1)數(shù)字孿生技術(shù)通過構(gòu)建物理實體的虛擬映射，實現(xiàn)生產(chǎn)過程的可視化、可分析和可預(yù)測。東北大學(xué)鋼鐵共性技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新中心團隊針對熱軋過程，利用力學(xué)性能的實測值為指導(dǎo)，進行單模態(tài)的機器學(xué)習(xí)；利用顯微組織圖像為指導(dǎo)，進行多模態(tài)的機器學(xué)習(xí)；利用符號回歸等方法為指導(dǎo)，進行數(shù)學(xué)模型的機器學(xué)習(xí)，建立了熱軋過程數(shù)字孿生模型。

(2)數(shù)字孿生模型的開發(fā)和應(yīng)用，使得鋼鐵企業(yè)能夠在虛擬空間中對生產(chǎn)過程進行仿真模擬和優(yōu)化分析，從而找出最優(yōu)的生產(chǎn)參數(shù)和控制策略。這一技術(shù)尤其適用于鋼鐵生產(chǎn)這種全流程各工序均為"黑箱"的場景，能夠解決材料內(nèi)部大量數(shù)據(jù)無法實時、連續(xù)、在線獲取的難題。

3.3  人工智能與機器學(xué)習(xí)算法

人工智能算法是知識驅(qū)動的核心工具，能夠從海量數(shù)據(jù)中挖掘知識規(guī)律，構(gòu)建智能決策模型。在鋼鐵行業(yè)中，應(yīng)用廣泛的AI算法包括如下方面。

（1）深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)。用于質(zhì)量預(yù)測、設(shè)備故障診斷等復(fù)雜模式識別任。

（2）強化學(xué)習(xí)算法。用于生產(chǎn)過程優(yōu)化控制，如煉鋼參數(shù)實時調(diào)整。

（3）知識圖譜技術(shù)。用于構(gòu)建領(lǐng)域知識庫，支持智能決策。

（4）多智能體系統(tǒng)。用于協(xié)同優(yōu)化多個生產(chǎn)環(huán)節(jié)和設(shè)備。

王國棟院士指出，要利用鋼鐵行業(yè)豐富的大數(shù)據(jù)、專家的理論與經(jīng)驗，以及生成式人工智能（AIGC）技術(shù)，實施"數(shù)據(jù)密集、智能涌現(xiàn)、人機協(xié)同"的三元認(rèn)知方法論，建立人機混合人工智能體，向鋼鐵行業(yè)賦能。

鋼鐵行業(yè)智能轉(zhuǎn)型關(guān)鍵技術(shù)應(yīng)用效果見表2。

表2  鋼鐵行業(yè)智能轉(zhuǎn)型關(guān)鍵技術(shù)應(yīng)用效果

4  知識驅(qū)動與智能管控的實踐應(yīng)用

4.1智能生產(chǎn)管控系統(tǒng)

(1)智能生產(chǎn)管控系統(tǒng)通過集成生產(chǎn)計劃、調(diào)度、執(zhí)行和監(jiān)控功能，實現(xiàn)全流程的協(xié)同優(yōu)化。日照鋼鐵控股集團打造了全流程智能工廠的核心模塊，包括鐵前區(qū)域集中控制（鐵區(qū)集控）、智能煉鋼、智慧能源、低碳環(huán)保等，并榮獲省級智能工廠稱號。該系統(tǒng)通過智能化工藝控制體系，確保比人工更高效、精準(zhǔn)、全面的質(zhì)量控制。

(2)建龍北滿特鋼則構(gòu)建了覆蓋鐵、鋼、軋、鍛四大主產(chǎn)線的數(shù)字化管控系統(tǒng)，實現(xiàn)從銷售端到發(fā)運端"一鍵下單、全程可視"的智能化管理。通過453個自主開發(fā)的精細(xì)化模塊，如軋鋼躲頭噴淋控制系統(tǒng)、轉(zhuǎn)爐測溫取樣機器人等，實現(xiàn)了生產(chǎn)效率的顯著提升。其中，轉(zhuǎn)爐測溫取樣機器人僅需17秒完成高溫作業(yè)，比人工效率提升5倍。

4.2  供應(yīng)鏈協(xié)同優(yōu)化平臺

(1)供應(yīng)鏈協(xié)同優(yōu)化平臺通過整合上下游資源信息，實現(xiàn)需求預(yù)測、采購決策、庫存管理和物流調(diào)度的智能化。鞍山鋼鐵集團在供應(yīng)鏈管理中，利用AI實時監(jiān)控庫存水平，預(yù)測需求變化，從而幫助企業(yè)降低庫存成本，提高響應(yīng)速度。

(2)南鋼集團通過與華為聯(lián)合研發(fā)的"元冶·鋼鐵大模型"，覆蓋研發(fā)、生產(chǎn)、營銷、管理四大場景，上線20個智能應(yīng)用，實現(xiàn)了供應(yīng)鏈全流程的協(xié)同優(yōu)化。該平臺通過AI技術(shù)分析市場需求、供應(yīng)商績效、物流能力等多維因素，生成最優(yōu)的供應(yīng)鏈決策方案，顯著提升了供應(yīng)鏈的韌性和效率。

4.3  質(zhì)量全過程管理系統(tǒng)

(1)質(zhì)量全過程管理系統(tǒng)通過對原材料、生產(chǎn)工藝、設(shè)備狀態(tài)和產(chǎn)品性能的全面監(jiān)控和分析，實現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量的持續(xù)改進。日照鋼鐵控股集團有限公司技術(shù)中心主任鄭旭濤解釋："鋼鐵生產(chǎn)的每道工序都包含眾多工藝點，往往需要多輪試驗來不斷完善。以往，試驗偏差主要依賴有經(jīng)驗的老師傅人工捕捉，但人工監(jiān)測難免百密一疏。如今，借助數(shù)智化平臺的大模型，一旦試驗出現(xiàn)偏差，系統(tǒng)立即自動預(yù)警"。

(2)更先進的是，上游工序的異常信息能自動傳達(dá)至下游工序，讓下游工序在同一次試驗中有機會及時補救，使產(chǎn)品質(zhì)量控制精準(zhǔn)度大大提升。這種基于知識驅(qū)動的質(zhì)量管控模式，不僅提高了產(chǎn)品質(zhì)量的一致性，也減少了質(zhì)量損失和生產(chǎn)成本。

4.4  設(shè)備預(yù)測性維護系統(tǒng)

(1)設(shè)備預(yù)測性維護系統(tǒng)通過實時監(jiān)測設(shè)備運行狀態(tài)，分析設(shè)備故障特征，預(yù)測設(shè)備壽命和故障風(fēng)險，實現(xiàn)從"事后維修"到"預(yù)防性維護"再到"預(yù)測性維護"的轉(zhuǎn)變。湘鋼與湘潭華菱云創(chuàng)、華為公司聯(lián)合研發(fā)的"基于AI大模型的智慧鋼鐵應(yīng)用"項目，聚焦設(shè)備故障預(yù)警，實現(xiàn)了設(shè)備管理的智能化。

(2)該系統(tǒng)通過分析設(shè)備運行數(shù)據(jù)、歷史維護記錄和故障案例，構(gòu)建設(shè)備健康狀態(tài)評估模型和故障預(yù)測模型，能夠在故障發(fā)生前提前發(fā)出預(yù)警，并推薦最優(yōu)維護方案。這不僅減少了非計劃停機時間，提高了設(shè)備綜合效率，也延長了設(shè)備使用壽命，降低了維護成本。

5  數(shù)據(jù)比對與效益分析

5.1  經(jīng)濟效益分析

(1)鋼鐵企業(yè)通過實施知識驅(qū)動和智能管控，獲得了顯著的經(jīng)濟效益。日照鋼鐵控股集團通過數(shù)智化煉鐵和數(shù)智化生產(chǎn)管控，年可降本近2億元、降低能耗約6萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤、減少二氧化碳排放約17萬噸，設(shè)備事故停機時間降低10%，鋼材訂單平均制程時長提升至6.5天，產(chǎn)成品超期庫存降低10%。

(2)南鋼集團的AI優(yōu)化系統(tǒng)直接貢獻(xiàn)降本3.07億元，其先進鋼鐵材料毛利率達(dá)20.26%。建龍北滿特鋼在數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面累計投入約2.7億元，實現(xiàn)了"自動化覆蓋率95%、數(shù)據(jù)自采率92%"的硬核革新，帶來了顯著的投資回報。

5.2  環(huán)境效益分析

(1)在環(huán)境效益方面，知識驅(qū)動和智能管控助力鋼鐵企業(yè)實現(xiàn)綠色低碳轉(zhuǎn)型。日照鋼鐵的ESP（無頭帶鋼）技術(shù)實現(xiàn)噸鋼能耗降低70%以上、二氧化碳排放降低80%以上，產(chǎn)品具備優(yōu)異的"以熱代冷"特性、顯著的結(jié)構(gòu)輕量化優(yōu)勢和突出的節(jié)能減排效益，年節(jié)約標(biāo)準(zhǔn)煤超50萬噸，減排二氧化碳約140萬噸。

（2）河鋼推出的WesCarber碳中和數(shù)字化平臺，以"能碳+AI"為核心，涵蓋碳管理、碳足跡、碳鏈管理等八大子平臺，實現(xiàn)全產(chǎn)業(yè)鏈碳流可視化。這一平臺通過精準(zhǔn)測算碳足跡、優(yōu)化碳排放策略，幫助鋼鐵企業(yè)實現(xiàn)碳中和目標(biāo)。

5.3  生產(chǎn)指標(biāo)對比

通過實施知識驅(qū)動和智能管控，鋼鐵企業(yè)的各項生產(chǎn)指標(biāo)得到了顯著改善。表3展示了主要生產(chǎn)指標(biāo)在傳統(tǒng)模式和智能模式下的對比情況。

表3  鋼鐵生產(chǎn)傳統(tǒng)模式與智能模式指標(biāo)對比

數(shù)據(jù)來源：根據(jù)各企業(yè)公開資料整理

6  面臨的挑戰(zhàn)與對策

6.1  數(shù)據(jù)質(zhì)量與治理挑戰(zhàn)

(1)數(shù)據(jù)質(zhì)量多源異構(gòu)是鋼鐵行業(yè)實施知識驅(qū)動和智能管控面臨的首要挑戰(zhàn)。鋼鐵生產(chǎn)過程復(fù)雜，數(shù)據(jù)來源多樣，包括設(shè)備傳感器、生產(chǎn)管理系統(tǒng)、實驗室檢測系統(tǒng)等，數(shù)據(jù)格式、采樣頻率、精度等存在較大差異，導(dǎo)致數(shù)據(jù)融合和分析困難。

(2)為解決這一挑戰(zhàn)，鋼鐵企業(yè)需要開發(fā)專業(yè)ETL工具鏈，建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和管理規(guī)范，實施全流程的數(shù)據(jù)治理。建龍北滿特鋼通過構(gòu)建覆蓋全廠的數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)，新敷設(shè)光纜65300米，新增橋架7900米，實現(xiàn)生產(chǎn)環(huán)網(wǎng)全覆蓋，核心網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)吞吐量提升3倍，徹底打通了曾經(jīng)分散在各車間的"數(shù)據(jù)孤島"。

6.2  復(fù)合型人才短缺挑戰(zhàn)

(1)鋼鐵行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型面臨既懂鋼鐵工藝又熟悉信息技術(shù)的復(fù)合型人才短缺的問題。傳統(tǒng)鋼鐵企業(yè)以冶金專業(yè)人才為主，IT人才比例較低，尤其缺乏同時掌握鋼鐵知識和AI技術(shù)的跨界人才。

(2)針對這一挑戰(zhàn)，王國棟院士建議加強校企聯(lián)合培養(yǎng)，促進企業(yè)間經(jīng)驗分享與技術(shù)合作，開展針對性數(shù)字人才培訓(xùn)，提升員工數(shù)字素養(yǎng)。鞍山鋼鐵集團堅持"高端化、智能化、綠色化"發(fā)展方向，全力推動"鞍云智鼎"AI大模型平臺落地生根，各級領(lǐng)導(dǎo)干部積極主動學(xué)習(xí)使用數(shù)字化工具，推動工作方式從"經(jīng)驗驅(qū)動"向"數(shù)據(jù)驅(qū)動"轉(zhuǎn)變。

6.3  模型泛化能力不足挑戰(zhàn)

(1)AI模型泛化能力不足是鋼鐵行業(yè)智能應(yīng)用面臨的又一挑戰(zhàn)。由于不同鋼鐵企業(yè)的生產(chǎn)工藝、設(shè)備條件和產(chǎn)品結(jié)構(gòu)存在差異，在一個企業(yè)效果良好的模型直接應(yīng)用到另一個企業(yè)往往效果不佳。

(2)為解決這一問題，研究人員提出了"通用模型+個性數(shù)據(jù)"的遷移學(xué)習(xí)方案。東北大學(xué)儲滿生教授團隊與上海梅山鋼鐵股份有限公司開展深入合作，針對高爐過程的極為復(fù)雜的生產(chǎn)過程，采用新時代材料科學(xué)研究范式，深化數(shù)據(jù)與人工智能驅(qū)動，賦能高爐冶煉過程。他們采用"通用模型+個性數(shù)據(jù)"，研發(fā)梅鋼智慧高爐系統(tǒng)，針對高爐復(fù)雜的冶煉過程及數(shù)據(jù)難表征、狀態(tài)難描述、操作難調(diào)控等痛點難點，融合大數(shù)據(jù)、人工智能與冶煉機理及經(jīng)驗知識，構(gòu)建了高效率、低成本、高保真的智慧高爐模型。

6.4  安全與風(fēng)險管控挑戰(zhàn)

(1)隨著智能化水平的提升，網(wǎng)絡(luò)安全和數(shù)據(jù)安全風(fēng)險也成為鋼鐵企業(yè)面臨的重要挑戰(zhàn)。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的廣泛應(yīng)用使得生產(chǎn)系統(tǒng)與外部網(wǎng)絡(luò)的連接更加緊密，增加了受到網(wǎng)絡(luò)攻擊的風(fēng)險。

(2)鋼鐵企業(yè)需要深化工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全管理，保障數(shù)據(jù)與生產(chǎn)安全。建龍北滿特鋼的安全聯(lián)鎖管理系統(tǒng)聚焦設(shè)備系統(tǒng)，全面統(tǒng)計連鎖解除情況，實時查看非法解除明細(xì)，確保數(shù)據(jù)準(zhǔn)確。規(guī)范的解除投入申請與審批流程，借助高效算法和實時傳輸技術(shù)，提升設(shè)備運行的安全性與可靠性，為安全生產(chǎn)筑牢防線。

7  結(jié)語與展望

（1）知識驅(qū)動與智能管控的深度融合正在推動鋼鐵行業(yè)向高質(zhì)量方向發(fā)展。通過數(shù)據(jù)知識化和知識數(shù)字化的雙向賦能，鋼鐵企業(yè)實現(xiàn)了生產(chǎn)效率、產(chǎn)品質(zhì)量、能源利用和環(huán)境保護水平的全面提升。日照鋼鐵、建龍北滿特鋼、南鋼等企業(yè)的實踐表明，知識驅(qū)動和智能管控已成為鋼鐵行業(yè)轉(zhuǎn)型升級的核心動力。

（2）未來隨著人工智能、數(shù)字孿生、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的不斷發(fā)展，知識驅(qū)動和智能管控在鋼鐵行業(yè)的應(yīng)用將進一步深化和擴展。鋼鐵企業(yè)應(yīng)加快工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、AI等技術(shù)融合，搭建能、環(huán)、碳全流程一體化管控平臺，實現(xiàn)從末端治理向源頭和全過程人機協(xié)同、自主無人控制延伸，協(xié)同推進降碳、減污、擴綠、增長。

（3）同時鋼鐵行業(yè)需要建立完善的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)庫，為數(shù)字化和綠色化協(xié)同發(fā)展提供數(shù)據(jù)支持。通過構(gòu)建開放創(chuàng)新的產(chǎn)業(yè)生態(tài)，促進產(chǎn)學(xué)研用深度融合，加速科技成果轉(zhuǎn)化和應(yīng)用推廣，推動鋼鐵行業(yè)實現(xiàn)高端化、智能化、綠色化的高質(zhì)量發(fā)展目標(biāo)。

（4）在新時代背景下，中國鋼鐵行業(yè)應(yīng)把握數(shù)字化、智能化發(fā)展機遇，通過知識驅(qū)動和智能管控雙輪驅(qū)動，打造具有全球競爭力的世界一流鋼鐵企業(yè)，為實現(xiàn)制造強國戰(zhàn)略目標(biāo)奠定堅實基礎(chǔ)。

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[5]  建龍北滿特鋼. 揭秘藏在建龍北滿特鋼全鏈條"數(shù)字神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)"的那些"APP". 鋼之家，2025.

[6]  陳小武. 基于知識組元的鋼鐵生產(chǎn)多擾動優(yōu)化調(diào)度知識挖掘及其系統(tǒng)研究. 武漢科技大學(xué)，2022.

[7]  南鋼股份. 南鋼："人工智能+鋼鐵"深度布局，顯著優(yōu)勢. 2025.

[8]  王國棟. AI賦能鋼鐵行業(yè)向"新"向"綠"而行. 人民網(wǎng)，2025.

[9]  湘鋼. 湘鋼獲全國人工智能應(yīng)用創(chuàng)新大賽特等獎. 湖南省工業(yè)和信息化廳，2025.