楊浩澤 施燦濤 劉璐新
當前，人工智能（AI）技術(shù)正重塑全國產(chǎn)業(yè)格局。AI大模型被廣泛應用于多個(gè)領(lǐng)域。例如，在計算機視覺(jué)領(lǐng)域，大模型被用于圖像識別、物體檢測和分類(lèi)等任務(wù)；在自然語(yǔ)言處理方面，大模型可實(shí)現高效的語(yǔ)言理解與生成；在推薦系統中，大模型通過(guò)分析用戶(hù)行為提供個(gè)性化推薦。此外，大模型還在醫療、金融、教育、農業(yè)以及制造業(yè)等領(lǐng)域發(fā)揮著(zhù)重要作用。隨著(zhù)技術(shù)的不斷進(jìn)步和數據資源的日益豐富，AI大模型有望在更多領(lǐng)域展現其強大的潛力，推動(dòng)各行各業(yè)的持續創(chuàng )新和快速發(fā)展。
AI大模型在鋼鐵行業(yè)的幾個(gè)應用場(chǎng)景
AI大模型在鋼鐵行業(yè)也得到了深度應用。鋼鐵企業(yè)通過(guò)將先進(jìn)的大模型與行業(yè)機理、業(yè)務(wù)邏輯相融合，從多方面推動(dòng)了鋼鐵行業(yè)高端化、智能化、綠色化發(fā)展。以下是AI大模型在鋼鐵行業(yè)中的幾個(gè)具體應用場(chǎng)景。
一是新產(chǎn)品研發(fā)。AI大模型利用深度學(xué)習和機器學(xué)習技術(shù)，對鋼鐵材料的成分、組織結構、工藝參數等進(jìn)行深入分析和建模，實(shí)現材料性能預測與優(yōu)化。通過(guò)將已有的實(shí)驗數據輸入模型并進(jìn)行訓練，學(xué)習材料成分、結構、生產(chǎn)工藝等之間的關(guān)聯(lián)，精準預測新產(chǎn)品強度、韌性、耐磨性、耐腐蝕性等性能，從而輔助研發(fā)人員進(jìn)行產(chǎn)品研發(fā)。AI大模型的應用顯著(zhù)縮短了新產(chǎn)品研發(fā)周期，降低了研發(fā)成本，滿(mǎn)足了市場(chǎng)對高品質(zhì)鋼材的需求，為企業(yè)帶來(lái)了更強的市場(chǎng)競爭力。
二是經(jīng)營(yíng)計劃。經(jīng)營(yíng)計劃優(yōu)化對鋼鐵企業(yè)尤為重要。AI大模型通過(guò)對歷史營(yíng)銷(xiāo)數據、客戶(hù)數據以及市場(chǎng)趨勢等進(jìn)行挖掘和分析，可精準預測市場(chǎng)需求，同時(shí)結合企業(yè)生產(chǎn)能力，指導鋼鐵企業(yè)制訂更為合理的經(jīng)營(yíng)計劃，優(yōu)化產(chǎn)品結構，降低運營(yíng)成本。此外，AI大模型的應用使企業(yè)能夠更快速地響應市場(chǎng)變化，實(shí)現可持續發(fā)展。這種智能化的決策支持為鋼鐵企業(yè)提供了寶貴的競爭優(yōu)勢，讓企業(yè)朝著(zhù)更高效、更靈活、更具市場(chǎng)敏感性的方向邁進(jìn)。
三是廢鋼判級。在廢鋼采購環(huán)節，AI大模型利用圖像識別技術(shù)、機器視覺(jué)算法，通過(guò)帶有標簽的歷史圖像數據對模型進(jìn)行訓練和優(yōu)化，使其能夠對廢鋼進(jìn)行逐層判級、異物識別，對扣雜進(jìn)行定量指導，提高判級的準確性，從而降低經(jīng)濟損失。
四是質(zhì)量檢測。鋼鐵的成品質(zhì)量檢驗和管理是一個(gè)非常重要的環(huán)節，傳統質(zhì)檢方式準確率低，反饋不及時(shí)，容易造成質(zhì)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(guò)AI大模型，鋼鐵企業(yè)實(shí)現了自動(dòng)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(jìn)行實(shí)時(shí)分析，一旦發(fā)現缺陷，系統立即警報，并指示出缺陷的具體位置和類(lèi)型，顯著(zhù)提升產(chǎn)品質(zhì)量控制水平，減少質(zhì)量異議。
AI大模型實(shí)際落地存在不足
盡管AI大模型在鋼鐵行業(yè)的應用前景廣闊，但在實(shí)際落地過(guò)程中仍存在一些顯著(zhù)的不足。
數據質(zhì)量方面。高質(zhì)量的數據是訓練和優(yōu)化AI大模型不可或缺的基礎。然而，鋼鐵企業(yè)在數據管理上普遍存在問(wèn)題，如缺少專(zhuān)業(yè)的數據管理團隊，數據不規范、不完整甚至數據失真現象時(shí)有發(fā)生，直接降低了數據質(zhì)量，從而影響了AI大模型的訓練效果。不規范的數據會(huì )導致大模型訓練出現偏差，不完整的數據則可能使模型無(wú)法捕捉到關(guān)鍵信息，從而影響預測和決策的準確性。
個(gè)性化需求方面。鋼鐵行業(yè)在面對AI大模型時(shí)，往往對具體需求和應用場(chǎng)景缺乏清晰的認識。由于缺乏系統、明確的規劃，企業(yè)可能盲目跟風(fēng)引入AI大模型，卻未能充分發(fā)揮其在實(shí)際落地中的優(yōu)勢。這種情況不僅會(huì )導致資源的浪費，還可能使得大模型無(wú)法滿(mǎn)足企業(yè)的實(shí)際業(yè)務(wù)需求，進(jìn)而導致投資回報率低，甚至可能帶來(lái)業(yè)務(wù)風(fēng)險。
實(shí)施成本及效益方面。雖然AI大模型在鋼鐵行業(yè)的應用能夠帶來(lái)長(cháng)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(kāi)發(fā)維護等方面的費用。尤其是行業(yè)缺少對大模型落地的效益評估標準，短期內無(wú)法看到明顯的回報，增加了企業(yè)的經(jīng)濟壓力。因此，如何在成本與效益之間找到平衡點(diǎn)，是鋼鐵行業(yè)在考慮引入AI大模型時(shí)必須面對的問(wèn)題。
人才儲備方面。隨著(zhù)AI大模型的落地，鋼鐵行業(yè)對具備數據科學(xué)、人工智能專(zhuān)業(yè)知識的復合型人才的需求日益迫切。這類(lèi)人才不僅需要掌握相關(guān)先進(jìn)技術(shù)，還需對鋼鐵生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)業(yè)務(wù)有深入的了解。目前鋼鐵行業(yè)在這方面的人才儲備不足，限制了AI大模型在鋼鐵行業(yè)的深入應用。缺乏專(zhuān)業(yè)人才不僅會(huì )影響模型的優(yōu)化和升級，還可能阻礙行業(yè)引入新技術(shù)。因此，加強人才培養是鋼鐵行業(yè)在推進(jìn)AI大模型應用過(guò)程中亟待解決的問(wèn)題。
發(fā)揮AI大模型潛力須持續創(chuàng )新
未來(lái)，隨著(zhù)技術(shù)的不斷進(jìn)步和數據的日益豐富，AI大模型落地鋼鐵行業(yè)是必然趨勢，AI大模型將在鋼鐵行業(yè)更多應用場(chǎng)景中發(fā)揮核心作用。
為充分發(fā)揮AI大模型的潛力并推動(dòng)鋼鐵行業(yè)的智能化升級，無(wú)論從行業(yè)還是企業(yè)的角度，都要持續創(chuàng )新，應對多變的市場(chǎng)環(huán)境。
在鋼鐵行業(yè)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(yè)的智能化建設提供明確的指引。同時(shí)，行業(yè)級的數據共享平臺可以催化企業(yè)間的協(xié)同創(chuàng )新，行業(yè)應鼓勵企業(yè)間進(jìn)行數據交換，統一數據標準，豐富各自的數據集。通過(guò)數據共享，可以加速AI大模型的訓練和優(yōu)化過(guò)程，同時(shí)促進(jìn)行業(yè)內的創(chuàng )新與合作。
對于鋼鐵企業(yè)，尤其是大中型鋼鐵企業(yè)而言，首要任務(wù)是進(jìn)行全局規劃，明確需求，制訂實(shí)施路徑，包括戰略定位、技術(shù)選型及場(chǎng)景匹配等。這將確保AI大模型的應用與企業(yè)戰略保持一致，充分發(fā)揮其價(jià)值潛能。其次，企業(yè)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(zhì)量的數據基礎。最后，鋼鐵企業(yè)應積極吸納和培養相關(guān)領(lǐng)域的人才，并設立專(zhuān)職的數據管理和智能化部門(mén)，為AI大模型的應用保駕護航。
從技術(shù)企業(yè)的角度來(lái)講，應持續加大研發(fā)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(yè)特性，開(kāi)發(fā)出專(zhuān)用的行業(yè)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(shí)，技術(shù)企業(yè)應根據鋼鐵企業(yè)的實(shí)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(shù)企業(yè)與鋼鐵企業(yè)之間的緊密合作與成果共享也是推動(dòng)行業(yè)繁榮發(fā)展的關(guān)鍵所在。
《中國冶金報》（2024年06月04日 04版四版）
