楊浩澤 施燦濤 劉璐新
當前，人工智能（AI）技術正重塑全國產業格局。AI大模型被廣泛應用于多個領域。例如，在計算機視覺領域，大模型被用于圖像識別、物體檢測和分類等任務；在自然語言處理方面，大模型可實現高效的語言理解與生成；在推薦系統中，大模型通過分析用戶行為提供個性化推薦。此外，大模型還在醫療、金融、教育、農業以及制造業等領域發揮著重要作用。隨著技術的不斷進步和數據資源的日益豐富，AI大模型有望在更多領域展現其強大的潛力，推動各行各業的持續創新和快速發展。
AI大模型在鋼鐵行業的幾個應用場景
AI大模型在鋼鐵行業也得到了深度應用。鋼鐵企業通過將先進的大模型與行業機理、業務邏輯相融合，從多方面推動了鋼鐵行業高端化、智能化、綠色化發展。以下是AI大模型在鋼鐵行業中的幾個具體應用場景。
一是新產品研發。AI大模型利用深度學習和機器學習技術，對鋼鐵材料的成分、組織結構、工藝參數等進行深入分析和建模，實現材料性能預測與優化。通過將已有的實驗數據輸入模型并進行訓練，學習材料成分、結構、生產工藝等之間的關聯，精準預測新產品強度、韌性、耐磨性、耐腐蝕性等性能，從而輔助研發人員進行產品研發。AI大模型的應用顯著縮短了新產品研發周期，降低了研發成本，滿足了市場對高品質鋼材的需求，為企業帶來了更強的市場競爭力。
二是經營計劃。經營計劃優化對鋼鐵企業尤為重要。AI大模型通過對歷史營銷數據、客戶數據以及市場趨勢等進行挖掘和分析，可精準預測市場需求，同時結合企業生產能力，指導鋼鐵企業制訂更為合理的經營計劃，優化產品結構，降低運營成本。此外，AI大模型的應用使企業能夠更快速地響應市場變化，實現可持續發展。這種智能化的決策支持為鋼鐵企業提供了寶貴的競爭優勢，讓企業朝著更高效、更靈活、更具市場敏感性的方向邁進。
三是廢鋼判級。在廢鋼采購環節，AI大模型利用圖像識別技術、機器視覺算法，通過帶有標簽的歷史圖像數據對模型進行訓練和優化，使其能夠對廢鋼進行逐層判級、異物識別，對扣雜進行定量指導，提高判級的準確性，從而降低經濟損失。
四是質量檢測。鋼鐵的成品質量檢驗和管理是一個非常重要的環節，傳統質檢方式準確率低，反饋不及時，容易造成質量異議。AI大模型則可利用其強大的圖像分析能力，快速、準確地識別出鋼材表面的各種缺陷，如裂紋、氣泡、夾雜等，提高檢測的準確率和效率。此外，通過AI大模型，鋼鐵企業實現了自動化的表面檢測流程。在攝像頭捕捉到鋼坯的表面圖像后，利用大模型進行實時分析，一旦發現缺陷，系統立即警報，并指示出缺陷的具體位置和類型，顯著提升產品質量控制水平，減少質量異議。
AI大模型實際落地存在不足
盡管AI大模型在鋼鐵行業的應用前景廣闊，但在實際落地過程中仍存在一些顯著的不足。
數據質量方面。高質量的數據是訓練和優化AI大模型不可或缺的基礎。然而，鋼鐵企業在數據管理上普遍存在問題，如缺少專業的數據管理團隊，數據不規范、不完整甚至數據失真現象時有發生，直接降低了數據質量，從而影響了AI大模型的訓練效果。不規范的數據會導致大模型訓練出現偏差，不完整的數據則可能使模型無法捕捉到關鍵信息，從而影響預測和決策的準確性。
個性化需求方面。鋼鐵行業在面對AI大模型時，往往對具體需求和應用場景缺乏清晰的認識。由于缺乏系統、明確的規劃，企業可能盲目跟風引入AI大模型，卻未能充分發揮其在實際落地中的優勢。這種情況不僅會導致資源的浪費，還可能使得大模型無法滿足企業的實際業務需求，進而導致投資回報率低，甚至可能帶來業務風險。
實施成本及效益方面。雖然AI大模型在鋼鐵行業的應用能夠帶來長期效益，但初期的投入成本也相對較高，包括人員培訓、硬件設備配置、算法模型設計、軟件系統開發維護等方面的費用。尤其是行業缺少對大模型落地的效益評估標準，短期內無法看到明顯的回報，增加了企業的經濟壓力。因此，如何在成本與效益之間找到平衡點，是鋼鐵行業在考慮引入AI大模型時必須面對的問題。
人才儲備方面。隨著AI大模型的落地，鋼鐵行業對具備數據科學、人工智能專業知識的復合型人才的需求日益迫切。這類人才不僅需要掌握相關先進技術，還需對鋼鐵生產經營業務有深入的了解。目前鋼鐵行業在這方面的人才儲備不足，限制了AI大模型在鋼鐵行業的深入應用。缺乏專業人才不僅會影響模型的優化和升級，還可能阻礙行業引入新技術。因此，加強人才培養是鋼鐵行業在推進AI大模型應用過程中亟待解決的問題。
發揮AI大模型潛力須持續創新
未來，隨著技術的不斷進步和數據的日益豐富，AI大模型落地鋼鐵行業是必然趨勢，AI大模型將在鋼鐵行業更多應用場景中發揮核心作用。
為充分發揮AI大模型的潛力并推動鋼鐵行業的智能化升級，無論從行業還是企業的角度，都要持續創新，應對多變的市場環境。
在鋼鐵行業層面，應建立并推行統一的AI大模型建設規范及效益評估準則，為企業的智能化建設提供明確的指引。同時，行業級的數據共享平臺可以催化企業間的協同創新，行業應鼓勵企業間進行數據交換，統一數據標準，豐富各自的數據集。通過數據共享，可以加速AI大模型的訓練和優化過程，同時促進行業內的創新與合作。
對于鋼鐵企業，尤其是大中型鋼鐵企業而言，首要任務是進行全局規劃，明確需求，制訂實施路徑，包括戰略定位、技術選型及場景匹配等。這將確保AI大模型的應用與企業戰略保持一致，充分發揮其價值潛能。其次，企業必須構建嚴謹的數據管理制度，保障數據合規、準確，為AI大模型提供高質量的數據基礎。最后，鋼鐵企業應積極吸納和培養相關領域的人才，并設立專職的數據管理和智能化部門，為AI大模型的應用保駕護航。
從技術企業的角度來講，應持續加大研發投入，不斷完善AI大模型的算法設計。除了打造通用的基礎模型外，還需針對鋼鐵行業特性，開發出專用的行業大模型，并在預測精度、運算速度、系統穩定性和靈活性等方面尋求突破。同時，技術企業應根據鋼鐵企業的實際需求，提供高效、可靠且低成本的定制化解決方案。此外，技術企業與鋼鐵企業之間的緊密合作與成果共享也是推動行業繁榮發展的關鍵所在。
《中國冶金報》（2024年06月04日 04版四版）
