實習記者 陳曦

　　9月27日，由中國鋼鐵工業協會、唐山市人民政府指導，中國冶金報社、唐山市工業和信息化局主辦，遷安市九江線材有限責任公司協辦的2019（第五屆）中國鋼鐵產業互聯網+推進大會在唐山召開。中國冶金報社黨委書記、副社長陳洪飛主持會議。

　　會上，東北大學教授、中國工程院院士王國棟作了《鋼鐵智能制造平臺與信息物理系統》的主題演講。

　　王國棟在講話中指出，冶金行業特點是全流程“黑箱”，流程行業智能制造的核心任務是建立CPS系統的數字孿生。而現有的系統問題主要為以下三個方面：

　　?一是鋼鐵行業是多工序、長流程的流程工業，鋼鐵生產過程為 全流程“黑箱”，冶煉反應器內部、連鑄和軋制工件內部 的化學反應和物理變化以及相關的重要參數，看不見、摸 不到、測不出，實時、內部信息感知極度缺乏。

　　?二是目前系統中使用的模型大多理論模型或經驗模型，存在嚴 重的不確定性，預報精度差，難以實現高精度的動態協調 控制，并進而導致控制決策的粗獷性甚至是盲目性。

　　?三是由于工藝條件、設備運行狀態變化引起生產工況發生復雜 變化，過程輸入條件、狀態變量和控制目標之間關系復雜

　　復雜的全“黑箱”系統，實時信息極度缺乏，不確定性、 強烈非線性等問題，目前國內外尚未提出理想解決方案。

　　但數字感知為我們利用大數據、互聯網、云計算、AI 等現代信息技術攻克以往無法逾越的障礙，提供了全新的思路和可行的方法，對冶金等(黑箱)行業的精準感知及控制提供理想的解決方案。

　　王國棟更詳細的講道，在信息流的控制下，物質流與能量流發生化學反應或物理 作用，因此以足夠的精度求解基于物理-化學反應的數學模型，可以獲得物質流、能量流、信息流的統一解。由于鋼鐵行業數學模型的不確定性、強非線性、極其復雜性，必須 采用數學模型與AI/大數據結合的方式，以數學模型為基礎主線， 以人工智能及實測大數據優化數學模型，高效率地實現高精度數字感知，破解鋼鐵行業黑箱系統。