中國冶金報社兩會報道組
記者 樊三彩 報道
記者 顧學超 攝影
AI（人工智能）浪潮下，一線工人崗位是否有被取代的風險？應當如何應對？針對這些問題，兩會期間，中國冶金報社兩會報道組記者采訪了多位全國人大代表。
AI暫無法完全取代一線工人崗位
“以前煉鋼要靠擁有幾十年工作經驗的老師傅看火候、調參數，而AI通過分析海量數據，能自動找到最佳配方。”全國人大代表，中天鋼鐵集團黨委書記、董事局主席、總裁董才平向記者列舉了AI在中天鋼鐵一線的應用場景，認為AI的應用大大提高了生產效率和穩定性。
圖為董才平接受中國冶金報社兩會報道組記者采訪
例如，中天淮安公司鋼簾線生產環節的下盤工作，純人工操作需要超過一分鐘，但是通過AGV（自動導引車）和下盤機器人的應用和高效協同，用28秒左右就能完成整套流程，比人工操作效率提升一倍以上。中天鋼鐵在廢鋼檢驗環節上線了智慧廢鋼系統，廢鋼從入廠到卸料、檢驗、出廠，均無需人工干預。同時，在雨霧雪風等惡劣環境下，依然可以在每車卸貨完成的瞬間出具判級結果，大大提高了廢鋼檢驗的效率。不過，他認為，一線工人完全被取代不現實，但需要重構核心競爭力。
“暫時不會擔心AI取代自身崗位。”全國人大代表、廣西柳州鋼鐵集團有限公司檢測計量中心化學分析室化驗工楊正平表示，“技能人才需要進行很多精細化操作，人工智能還無法達到人類的水平。目前，我們希望將AI應用在生產優化、決策支持、設備維護、人才培養等方面，充當人類的助手。”
圖為楊正平接受中國冶金報社兩會報道組記者采訪
例如，在生產優化領域，AI借助海量數據分析及機器學習技術，對煉鋼工藝展開精細調校，助力企業降本增效。面對緊迫的綠色轉型需求，AI能對能源使用情況進行智能監控與精準優化，助力鋼鐵行業減少碳排放。在決策支持層面，AI賦能的數據分析系統宛如企業的“智慧大腦”，可為企業提供精準的市場預測、科學的供應鏈管理方案及長遠合理的戰略規劃。
全國人大代表，中國五礦所屬中國一冶電焊工、高級技師趙宗合持有相似的觀點，他認為，AI會把一線工人從比較臟、累、苦的崗位解放出來，但就目前來看，還無法適應復雜、高難度的工作。
在全國人大代表，山鋼日照公司科技質量中心、鋼鐵研究院專家胡淑娥看來，AI有可取代的崗位，也有無法取代的崗位。“目前，能替代的是一切能標準化、有明確規則的技能崗位，如生產計劃、工藝操作、質量檢查與管控、報表數據分析、設備巡檢、倉儲管理、能源管控、銷售客戶關系管理等，以及一般行政管理崗位。這些早已在實踐中得到應用。”胡淑娥表示，這些崗位后續可以轉化為對智能設備的監控、AI系統的維護等崗位。
“替代不了的是需要深厚經驗和創新思維的研發、決策等崗位。這些崗位可以借助AI提供備選方案，但最終優選的方案，必須結合復雜經驗、智慧與情感做出最終決策。”胡淑娥告訴《中國冶金報》兩會報道組記者，“我們要做的是培養‘鋼鐵+數據’的復合型人才，掌握算法模型，成為AI訓練師，讓AI加速科技研發。”
一線工人亟須掌握系列新技能
隨著AI技術在傳統產業領域的迅猛滲透，產業格局正經歷深刻變革，重復性勞動逐步被自動化所替代，這對傳統產業工人也提出了全新且迫切的要求。
董才平分享道，根據工信部2023年發布的《鋼鐵行業智能化發展人才需求白皮書》，鋼鐵行業智能化崗位中，同時掌握設備操作、數據分析和工藝優化技能的復合型人才占比不足15%，而企業需求缺口達43%。“以煉鋼環節為例，傳統煉鋼工技能要求聚焦于溫度控制和爐前操作，而智能煉鋼系統要求操作人員具備冶金工藝知識、數字孿生系統操作能力及大數據分析技能，現有員工轉型培訓周期長達18個月，人才復合化程度難以僅通過企業自身培訓實現提升。”他說道。
為此，董才平建議在高校鋼鐵專業的教材開發和課程建設方面，突破傳統局限，將提升學生數字化技術應用能力、智慧運行與創新應用能力、智能設備操作與運行能力、機電技術融合應用能力作為核心目標。通過建設虛擬仿真實訓基地，充分利用數字化技術構建高度還原的工作場景，讓學生沉浸式感受職業氛圍，提前明晰職業要求。
“未來10年，人機協同將呈現‘技能融合化、界面自然化、決策協同化’三大趨勢，企業需要構建動態能力進化系統，工人則要在設備管理、質量優化、創新實施等維度創造獨特價值。”全國人大代表、撫順特殊鋼股份有限公司技術中心高溫合金二室科研員王艾竹強調，“成功的轉型不僅依賴技術投入，還需要組織架構、激勵機制和企業文化的系統重構。”
圖為王艾竹接受中國冶金報社兩會報道組記者采訪
趙宗合認為，創新技能人才培養模式是當務之急。《政府工作報告》提出，建設一流產業技術工人隊伍。結合其自身崗位而言，加強機器人焊接操作、特種材料焊接工藝培訓，提升新型焊接技能人才“含金量”“含新量”應是題中之義。
圖為趙宗合、張尤慧在駐地聯合接受中國冶金報社兩會報道組記者采訪
楊正平告訴《中國冶金報》兩會報道組記者：“我深切感受到，傳統產業工人亟須掌握一系列新技能，方能在新時代站穩腳跟。設備操作與維護排在首位。”
在她看來，一線工人要熟練駕馭AI與自動化設備，依據復雜多變的生產需求，精準設定參數、高效下達指令。同時，數據處理與分析能力也很重要，要學會運用AI工具進行全方位收集、細致整理與初步分析，挖掘數據背后潛藏的生產問題與規律，為生產優化提供有力依據。在質量檢測與優化方面，借助AI輔助的檢測工具和技術，實現更精準的產品質量檢測與評估。依據檢測數據，一線工人要能提出切實可行的產品質量改進建議與措施，助力企業提升產品競爭力。
楊正平認為，企業若想攻克“人機協同”這一難關，可以從幾個方面考慮。一是構建完善的“數字員工”培養體系，開設涵蓋AI技術、數據分析、設備維護等多領域的專項培訓課程，為員工成長筑牢根基。二是進一步完善獎勵，對人機協同工作中表現優異、貢獻創新想法與方案的員工，給予物質與精神雙重獎勵，激發全員積極性。三是要營造開放、包容的工作環境與文化氛圍，鼓勵員工大膽嘗試新工作方式與技術應用，徹底消除對新技術的抵觸情緒。
