東北大學冶金學院、資土學院、機械學院、信息學院、RAL重點實驗室近300名師生參加了會議，報告會由RAL實驗室副主任、“數(shù)字鋼鐵”團隊的帶頭人張殿華教授主持。

　　習近平總書記在中央政治局第34次學習會議上的講話中指出：“數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展速度之快、輻射范圍之廣、影響程度之深前所未有，正在成為重組全球要素資源、重塑全球經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、改變?nèi)蚋偁幐窬值年P(guān)鍵力量。”

　　王國棟院士特別強調(diào)，要認真學習，深刻理解習總書記在中央政治局學習會議上的講話精神，要積極響應(yīng)中央號召，加快建設(shè)數(shù)字中國。我們鋼鐵人要將數(shù)字技術(shù)與鋼鐵行業(yè)深度融合，充分發(fā)揮鋼鐵行業(yè)海量數(shù)據(jù)和豐富應(yīng)用場景優(yōu)勢，依靠數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)科學的強大數(shù)據(jù)處理能力，加快建設(shè)“數(shù)字鋼鐵”，賦能鋼鐵行業(yè)轉(zhuǎn)型升級，打造出鋼鐵行業(yè)自立自強、創(chuàng)新發(fā)展的新天地。

　　王國棟院士依據(jù)東北大學從上世紀90年代的鋼鐵材料組織性能預測技術(shù)開始到最近一年來取得的各項工作進展，以及國際上韓國POSCO、日本JFE及歐美國家鋼鐵企業(yè)的研究情況，分國家戰(zhàn)略、數(shù)據(jù)時代與數(shù)據(jù)科學、鋼鐵行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的國際潮流、數(shù)字孿生—信息物理系統(tǒng)與材料創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施、鋼鐵工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的總體架構(gòu)與功能、鋼鐵行業(yè)數(shù)字化的實踐等6個方面全面闡述了團隊在數(shù)字經(jīng)濟和鋼鐵行業(yè)融合發(fā)展，發(fā)揮數(shù)字化技術(shù)的放大、倍增、疊加作用，促進鋼鐵工業(yè)數(shù)字化、加速建設(shè)數(shù)字鋼鐵工作的成效和亮點。

　　王國棟院士指出，鋼鐵行業(yè)具有豐富的數(shù)字技術(shù)應(yīng)用場景資源。鋼鐵行業(yè)先進的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)、自動化控制系統(tǒng)和研發(fā)設(shè)施，可以為我們提供海量的數(shù)據(jù)資源；經(jīng)過長期的建設(shè)和發(fā)展，我們已經(jīng)實現(xiàn)了全面的數(shù)據(jù)采集和豐富的數(shù)據(jù)積累。在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、5G網(wǎng)絡(luò)等信息技術(shù)的支撐下，我們可以借助大數(shù)據(jù)與機器學習/深度學習等數(shù)據(jù)科學技術(shù)，快速挖掘海量數(shù)據(jù)中蘊含的企業(yè)管理與生產(chǎn)過程中的規(guī)律，從而利用這些規(guī)律解決流程工業(yè)普遍存在的“不確定性”等“黑箱”難題，發(fā)揮數(shù)據(jù)技術(shù)的放大、倍增、疊加作用，推進鋼鐵行業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。

　　王國棟院士詳細分析了團隊創(chuàng)新提出并正在企業(yè)建立的鋼鐵工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)下鋼鐵企業(yè)創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施的特征和建設(shè)任務(wù)。

　　第一項任務(wù)，必須填平補齊底層生產(chǎn)線的數(shù)據(jù)采集和執(zhí)行機構(gòu)，消除數(shù)據(jù)采集和指令執(zhí)行方面的“短板”。鋼鐵工業(yè)要采用數(shù)字化技術(shù)，實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，首要條件是鋼鐵產(chǎn)線的各個基本單元具有完備、可靠、性能優(yōu)良的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，可以提供精準、齊全的現(xiàn)場有關(guān)材料成分設(shè)計和實時操作數(shù)據(jù)等輸入數(shù)據(jù)，以及材料外形尺寸、組織性能、表面質(zhì)量等輸出數(shù)據(jù)。同時，各工序的基礎(chǔ)自動化系統(tǒng)和執(zhí)行機構(gòu)必須以足夠的響應(yīng)性和實時性實現(xiàn)過程控制與物理系統(tǒng)的實時交互，完成需要的自動化控制任務(wù)。盡管我國多數(shù)鋼廠是近年建設(shè)的，采用了先進的自動化技術(shù)，有較好的自動化基礎(chǔ)，但是仍然有缺項和“短板”。

　　第二項任務(wù)，是攻克“邊緣數(shù)字化核心平臺”，簡稱“邊緣平臺”。鋼鐵行業(yè)的全流程“黑箱”就位于邊緣。傳統(tǒng)的邊緣主要使用基礎(chǔ)理論主導的數(shù)學模型，來完成過程機設(shè)定計算和基礎(chǔ)自動化控制。此外，在邊緣處還有過程監(jiān)控系統(tǒng)、質(zhì)量追溯系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)等，近年還有少許的局部智能化控制環(huán)節(jié)。由于環(huán)境狀況和操作條件波動以及設(shè)備運行狀態(tài)變化，加之過程輸入條件、狀態(tài)變量和控制系統(tǒng)之間的關(guān)系十分復雜，這些機理模型對于全流程“黑箱”的復雜動態(tài)過程適用性很差，預報精度不高，難以準確透視工藝、設(shè)備、質(zhì)量等關(guān)鍵參數(shù)之間的復雜關(guān)系。因此，利用數(shù)字化技術(shù)改造過的邊緣部分設(shè)置了邊緣數(shù)據(jù)中心，負責生產(chǎn)過程輸入、輸出大數(shù)據(jù)的提取、轉(zhuǎn)換、存儲的功能。與此相應(yīng)，在邊緣部分設(shè)置“大數(shù)據(jù)/機器學習解析平臺（I）”（D/M平臺I），這個平臺可以利用數(shù)據(jù)科學、AI等技術(shù)解析建立和優(yōu)化數(shù)字孿生過程模型，以及實現(xiàn)過程可視化、開發(fā)APP等功能，并將生產(chǎn)過程數(shù)字孿生模型傳送到過程控制系統(tǒng)，代替?zhèn)鹘y(tǒng)的機理模型，進行生產(chǎn)設(shè)備的設(shè)定和動態(tài)設(shè)定。

　　第三項任務(wù)，是建設(shè)資源配置管理云平臺，簡稱“云平臺”。云平臺位于云中，負責生產(chǎn)計劃、調(diào)度、質(zhì)量、效率等生產(chǎn)活動，原料、供應(yīng)、能源、介質(zhì)、排放、物流、人力資源、財務(wù)、成本、技術(shù)創(chuàng)新與開發(fā)等的資源配置和管理功能，是“邊緣部分”設(shè)定、運行、調(diào)度的強大支撐部分。在云平臺配置有企業(yè)大數(shù)據(jù)中心和“大數(shù)據(jù)/機器學習解析平臺（II）”（D/M平臺II），該平臺也是利用機器學習等數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和處理技術(shù)處理、分析生產(chǎn)、設(shè)備、能源、物流、安全、市場、銷售、資源、財務(wù)、戰(zhàn)略等各方面的大數(shù)據(jù)，對相應(yīng)部分的運行和管理工作進行管理和優(yōu)化，支撐和保證生產(chǎn)線系統(tǒng)和公司整體的最優(yōu)化運行。

　　第四項任務(wù)，是網(wǎng)絡(luò)化，即系統(tǒng)的通信和網(wǎng)絡(luò)。原有的光纖通信系統(tǒng)繼續(xù)使用，并增設(shè)5G通信網(wǎng)絡(luò)。在垂直方向上，該系統(tǒng)實現(xiàn)軋制等快過程的短時延交互反饋；在流程方向上，實現(xiàn)各單元之間的順暢、無縫的優(yōu)化銜接。這個系統(tǒng)，可以保證通信網(wǎng)絡(luò)無時不在，無處不在，即插即用，暢通高效。

　　王國棟院士特別強調(diào)，應(yīng)當注意新系統(tǒng)與企業(yè)原有系統(tǒng)的銜接、繼承和發(fā)展。我們在保持原系統(tǒng)的優(yōu)點和優(yōu)勢的同時，還要發(fā)揮“軟件定義”的優(yōu)勢，開發(fā)先進的計算機軟件，把最新的技術(shù)無縫融入原系統(tǒng)中去，通過高質(zhì)量的軟件實現(xiàn)對原系統(tǒng)的改造，完成新舊軟件系統(tǒng)的順利過渡。只立不破，多立少破，數(shù)據(jù)驅(qū)動，軟件定義，降低改造成本，逐步上線實施，加速建設(shè)進程，確保安全可靠。這樣做可以大大降低改造的成本，提高改造的效率，加速改造的進度，促進行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型。所以，自主創(chuàng)新開發(fā)數(shù)據(jù)驅(qū)動、軟件定義的全新數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化系統(tǒng)，是我們必須認真執(zhí)行的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

　　王國棟院士與師生針對“加快建設(shè)數(shù)字鋼鐵”主題進行了深入交流，集中討論了數(shù)字經(jīng)濟與鋼鐵行業(yè)深度融合的重大意義、加強高校學科交叉優(yōu)勢、產(chǎn)學研聯(lián)合組隊、研究項目的確定和運作、國際先進企業(yè)研究動態(tài)交流與收集、提高建設(shè)效率與降低建設(shè)成本等問題，并展望了下階段的工作。

　　與會師生一致認為，我們要以習總書記“加速建設(shè)數(shù)字中國”的指示為綱，深刻認識大數(shù)據(jù)+機器學習為核心的數(shù)字化轉(zhuǎn)型是鋼鐵工業(yè)發(fā)展的大趨勢、大方向。我們要以國家重大需求和企業(yè)管理與生產(chǎn)中的問題為導向，學科交叉，行業(yè)協(xié)同，產(chǎn)學研深度融合，攻克關(guān)鍵共性技術(shù)，創(chuàng)新顛覆性、引領(lǐng)性、原創(chuàng)性技術(shù)，掌握核心競爭力，加速建設(shè)數(shù)字鋼鐵，促進我國鋼鐵行業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，高質(zhì)量發(fā)展！我們相信，中國鋼鐵行業(yè)一定會在激烈的國際競爭中占據(jù)鋼鐵產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的制高點，成為世界鋼鐵科學技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展的領(lǐng)跑者。我們也同樣相信，經(jīng)過這場數(shù)字經(jīng)濟、數(shù)字技術(shù)發(fā)展浪潮的洗禮，東北大學在學科建設(shè)、人才培養(yǎng)、教學改革、學校治理、服務(wù)社會等方面，也一定會發(fā)揮數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)資源作用和創(chuàng)新引擎作用，實現(xiàn)各項工作的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，走在“雙一流”建設(shè)的前列，成為“創(chuàng)新型、復合型、應(yīng)用型人才”的培育基地。