杨浩泽 施灿涛 刘璐新
当前，人工智能（AI）技术正重塑全国产业格局。AI大模型被广泛应用于多个领域。例如，在计算机视觉领域，大模型被用于图像识别、物体检测和分类等任务；在自然语言处理方面，大模型可实现高效的语言理解与生成；在推荐系统中，大模型通过分析用户行为提供个性化推荐。此外，大模型还在医疗、金融、教育、农业以及制造业等领域发挥着重要作用。随着技术的不断进步和数据资源的日益丰富，AI大模型有望在更多领域展现其强大的潜力，推动各行各业的持续创新和快速发展。
AI大模型在钢铁行业的几个应用场景
AI大模型在钢铁行业也得到了深度应用。钢铁企业通过将先进的大模型与行业机理、业务逻辑相融合，从多方面推动了钢铁行业高端化、智能化、绿色化发展。以下是AI大模型在钢铁行业中的几个具体应用场景。
一是新产品研发。AI大模型利用深度学习和机器学习技术，对钢铁材料的成分、组织结构、工艺参数等进行深入分析和建模，实现材料性能预测与优化。通过将已有的实验数据输入模型并进行训练，学习材料成分、结构、生产工艺等之间的关联，精准预测新产品强度、韧性、耐磨性、耐腐蚀性等性能，从而辅助研发人员进行产品研发。AI大模型的应用显著缩短了新产品研发周期，降低了研发成本，满足了市场对高品质钢材的需求，为企业带来了更强的市场竞争力。
二是经营计划。经营计划优化对钢铁企业尤为重要。AI大模型通过对历史营销数据、客户数据以及市场趋势等进行挖掘和分析，可精准预测市场需求，同时结合企业生产能力，指导钢铁企业制订更为合理的经营计划，优化产品结构，降低运营成本。此外，AI大模型的应用使企业能够更快速地响应市场变化，实现可持续发展。这种智能化的决策支持为钢铁企业提供了宝贵的竞争优势，让企业朝着更高效、更灵活、更具市场敏感性的方向迈进。
三是废钢判级。在废钢采购环节，AI大模型利用图像识别技术、机器视觉算法，通过带有标签的历史图像数据对模型进行训练和优化，使其能够对废钢进行逐层判级、异物识别，对扣杂进行定量指导，提高判级的准确性，从而降低经济损失。
四是质量检测。钢铁的成品质量检验和管理是一个非常重要的环节，传统质检方式准确率低，反馈不及时，容易造成质量异议。AI大模型则可利用其强大的图像分析能力，快速、准确地识别出钢材表面的各种缺陷，如裂纹、气泡、夹杂等，提高检测的准确率和效率。此外，通过AI大模型，钢铁企业实现了自动化的表面检测流程。在摄像头捕捉到钢坯的表面图像后，利用大模型进行实时分析，一旦发现缺陷，系统立即警报，并指示出缺陷的具体位置和类型，显著提升产品质量控制水平，减少质量异议。
AI大模型实际落地存在不足
尽管AI大模型在钢铁行业的应用前景广阔，但在实际落地过程中仍存在一些显著的不足。
数据质量方面。高质量的数据是训练和优化AI大模型不可或缺的基础。然而，钢铁企业在数据管理上普遍存在问题，如缺少专业的数据管理团队，数据不规范、不完整甚至数据失真现象时有发生，直接降低了数据质量，从而影响了AI大模型的训练效果。不规范的数据会导致大模型训练出现偏差，不完整的数据则可能使模型无法捕捉到关键信息，从而影响预测和决策的准确性。
个性化需求方面。钢铁行业在面对AI大模型时，往往对具体需求和应用场景缺乏清晰的认识。由于缺乏系统、明确的规划，企业可能盲目跟风引入AI大模型，却未能充分发挥其在实际落地中的优势。这种情况不仅会导致资源的浪费，还可能使得大模型无法满足企业的实际业务需求，进而导致投资回报率低，甚至可能带来业务风险。
实施成本及效益方面。虽然AI大模型在钢铁行业的应用能够带来长期效益，但初期的投入成本也相对较高，包括人员培训、硬件设备配置、算法模型设计、软件系统开发维护等方面的费用。尤其是行业缺少对大模型落地的效益评估标准，短期内无法看到明显的回报，增加了企业的经济压力。因此，如何在成本与效益之间找到平衡点，是钢铁行业在考虑引入AI大模型时必须面对的问题。
人才储备方面。随着AI大模型的落地，钢铁行业对具备数据科学、人工智能专业知识的复合型人才的需求日益迫切。这类人才不仅需要掌握相关先进技术，还需对钢铁生产经营业务有深入的了解。目前钢铁行业在这方面的人才储备不足，限制了AI大模型在钢铁行业的深入应用。缺乏专业人才不仅会影响模型的优化和升级，还可能阻碍行业引入新技术。因此，加强人才培养是钢铁行业在推进AI大模型应用过程中亟待解决的问题。
发挥AI大模型潜力须持续创新
未来，随着技术的不断进步和数据的日益丰富，AI大模型落地钢铁行业是必然趋势，AI大模型将在钢铁行业更多应用场景中发挥核心作用。
为充分发挥AI大模型的潜力并推动钢铁行业的智能化升级，无论从行业还是企业的角度，都要持续创新，应对多变的市场环境。
在钢铁行业层面，应建立并推行统一的AI大模型建设规范及效益评估准则，为企业的智能化建设提供明确的指引。同时，行业级的数据共享平台可以催化企业间的协同创新，行业应鼓励企业间进行数据交换，统一数据标准，丰富各自的数据集。通过数据共享，可以加速AI大模型的训练和优化过程，同时促进行业内的创新与合作。
对于钢铁企业，尤其是大中型钢铁企业而言，首要任务是进行全局规划，明确需求，制订实施路径，包括战略定位、技术选型及场景匹配等。这将确保AI大模型的应用与企业战略保持一致，充分发挥其价值潜能。其次，企业必须构建严谨的数据管理制度，保障数据合规、准确，为AI大模型提供高质量的数据基础。最后，钢铁企业应积极吸纳和培养相关领域的人才，并设立专职的数据管理和智能化部门，为AI大模型的应用保驾护航。
从技术企业的角度来讲，应持续加大研发投入，不断完善AI大模型的算法设计。除了打造通用的基础模型外，还需针对钢铁行业特性，开发出专用的行业大模型，并在预测精度、运算速度、系统稳定性和灵活性等方面寻求突破。同时，技术企业应根据钢铁企业的实际需求，提供高效、可靠且低成本的定制化解决方案。此外，技术企业与钢铁企业之间的紧密合作与成果共享也是推动行业繁荣发展的关键所在。
《中国冶金报》（2024年06月04日 04版四版）
