高炉异常有AI“放哨”，钢卷直径交给智能体计算．....钢铁行业这场“智”变，正在拉开企业间的效率差距。记者采访调研发现，AI正加速渗透至钢铁生产核心工序，一批率先布局的钢企已尝到“数据红利”，为行业转型升级打开了新的利润空间。

近日，南京钢铁宣布与飞书合作共建全链路“卓越运营体系”，将AI能力落地更多业务场景。南京钢铁人工智能研究院院长李瑾彦在接受采访时表示，继与华为联合开发“元冶·钢铁大模型”后，企业又与飞书合作，目标是推动人工智能技术深度融入铁钢轧全流程，将AI能力下沉至每一位基层员工。

李瑾彦表示，当前AI已深度赋能南京钢铁的高炉炼铁、轧钢温控等环节。以高炉炼铁为例，当运行出现异常时，AI智能体系统能及时推送预警并精准定位问题根源，变“事后追溯”为“事中纠偏”，大幅降低生产风险。

永卓控股有限公司也在加速以AI赋能核心产线。公司首席信息官林锦斌介绍，企业已将AI智能体赋能于钢铁行业最核心的高炉炼铁环节，力求破解这一“工业黑箱”长期依赖经验操作的难题。

“高炉内部高温、高压，被称为‘工业黑箱’。过去，操作全凭炉长的经验判断，不仅容易出现偏差，而且发现问题时，往往已错过最佳调整时机。如今，企业将炉长们长期积累的经验转化为标准化规则，与实时生产数据一同输入大模型，利用其高通量信息获取和计算能力，为操作、监控、管理等各岗位人员提供高价值的决策参考。这不仅降低了岗位工作的难度和门槛，也推动高炉运行水平趋于最优。”林锦斌说。

在更细分的生产环节，AI也在突破传统手段难以克服的瓶颈。中天钢铁数字化负责人兼皓鸣科技总经理夏竹青介绍，在钢帘线生产中，“湿拉”后的半成品质量检测工作通过AI提高了效率。“过去的方法是，在每盘丝满盘后，人工剪下一小段，用钳子测量自然形成的圆圈半径，不仅耗时长、有材料浪费，且剪断后需打结，可能引入新的质量问题。现在我们不再剪丝，而是直接测量丝的‘翘角’角度，将数据输入AI智能体即可获得圈径预测，这种方法比人工预判的准确度更高。”

“过去两三年，飞书观察到，众多制造业企业正通过推动AI在组织内快速普及，实现制造升级。”飞书制造业解决方案专家罗红钢表示，在钢铁行业，从铁、钢、轧各工序到生产运营全过程，普遍面临“黑箱”难题，而AI为破解这一难题、实现精益运营提供了路径。

中国钢铁工业协会副会长李毅仁表示，当前中国钢铁工业已进入减量调整、存量优化、提质升级的新发展阶段。那些利润率大幅领先行业平均水平的企业，往往是在智能制造、尤其是“AI+钢铁”领域的推动者和实践者。他指出，面对行业深度调整，加快实现智能化、绿色化、融合化发展是必由之路。

中央财经大学中国互联网经济研究院副院长、中国市场学会副会长欧阳日辉表示，行业大模型与高质量工业数据之间相互赋能、协同进化，对行业发展产生飞轮效应。

“高炉炼铁等环节之所以被称为‘工业黑箱’，是因为内部高温高压、物理化学反应极其复杂，并且极度依赖老师傅的经验直觉。如今，通过AI模型对海量传感器数据进行实时分析、学习和预测，将‘模糊的经验’转化为了‘可视化的数字洞察’，实现了从经验驱动到数据驱动的范式转移。”欧阳日辉说。