在河北普阳钢铁有限公司总经理石跃强看来，目前钢铁行业所面临的挑战，不是简单的周期性变化，而是随着大环境改变而产生的根本性变革。
 

如何在这场变革中保持盈利能力、培育新的利润增长点，是企业当前最关心和需要深入思考的问题。石跃强认为，步入高质量发展阶段，要用新技术改造提升传统产业，积极促进产业高端化、智能化、绿色化发展。
 

普阳钢铁已经开始探索在钢铁生产中应用AI技术。该公司在中厚板生产线二号线采用了AI视觉技术。以机前转钢工序为例，原来采用人工转钢，经常出现转多或者转少的情况，容易损坏对中设备。采用AI视觉技术后，实现了精准转钢，生产效率高了，设备不易坏了，还节约了成本。
 

“技术创新、绿色低碳、数字化转型是钢铁企业打造新质生产力的三条重要跑道，也将成为普阳钢铁穿越周期、打造差异化竞争优势的重要途径。”石跃强说。
 

AI大模型已成为多个行业的智能助手。如何以AI大模型赋能钢铁行业？
 

河钢数字技术股份有限公司技术总监李玉涛表示，目前，钢铁企业应用较多模型依旧是工业机理模型。对于AI大模型而言，其凭借“智慧涌现”特征在自然语言处理（NLP）与计算机视觉（CV）领域表现突出，但其不需要完全精准的结果，实现基本的拟合与归类即可。而钢铁企业涵盖复杂的生产流程，其工控作业需要相关模型返回具体且准确的结果，所以真正实现AI大模型赋能钢铁行业，需要研究设置大模型的参数并与现有专业的工艺机理模型结合。
 

在中国联通智慧钢铁军团专家刘东冶看来，目前，AI大模型轧钢工序场景应用前景最好，同时铁前、炼钢工序最迫切。刘东冶认为，AI大模型在钢铁行业的应用属于交叉学科范畴，因此需要各个专业之间进行融合协作。
 

设计靠实验堆，耗时长；工艺靠经验猜，不稳定……针对铸锻冶金热工行业面临的痛点，河北工业大学研究员、河北省数据驱动工业智能工程研究中心主任刘晶认为，人工智能技术可以有效支持铸锻冶金热工行业的定制化生产、故障诊断、工艺调优、数字孪生的构建以及数据的闭环管理，从而提高生产效率、降低成本并增强企业的竞争力。
 

“AI大模型以参数数量庞大、训练数据量大、计算资源需求高等为特点。”中国移动河北分公司专家杨志华表示，下一步，工业领域AI大模型发展趋势将以通用大模型为底座，构筑行业大模型，并根据工业场景细分垂直大模型，将在设备预测性维护、产品质量回溯、生产能耗管理等方向得到广泛应用。
 

冶金工业规划研究院项目总监、高级工程师刘璐新认为，AI大模型在钢铁企业生产计划与调度、原材料管理、质量控制、能源管理、设备维护与故障预测及供应链优化方面具有良好的应用前景。在刘璐新看来，若将AI大模型深度应用于钢铁行业，还应同时考虑并解决数据的真实性、模型的专业度及可靠度、模型响应的时效性、人才储备以及数据安全性等问题。
 

这次入企对接活动，让普阳钢铁信息化部部长牛现利收获满满。在他看来，研讨会上专家们分享数字化转型经验以及方案，对普阳钢铁而言都是宝贵的经验，指引着企业加快数字化转型步伐。本次活动中，他们与多家企业建立了合作关系，为后续的业务拓展和资源共享打下了坚实的基础。
 

钢铁是河北省的支柱产业，数字化转型是提升钢铁产业核心竞争力的重要手段。联盟入企活动是河北省钢铁行业数字化转型联盟开展的系列活动之一。联盟本年度将开展6次入企对接活动，普阳钢铁站是第一站。
 

河北省工业和信息化厅相关负责人表示，他们将立足河北钢铁行业丰富的应用场景，推动人工智能全方位、深层次赋能钢铁行业高质量发展。支持联盟聚焦难点重点问题，开展一对一入企服务，提供有针对性的数字化转型解决方案。建立具有河北钢铁特色的数字化转型标准体系、评价体系，为钢铁行业高质量发展提供新动能、新优势。