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(xiàn)高效的語言理解與生成；在推薦系統(tǒng)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(yī)療、金融、教育、農(nóng)業(yè)以及制造業(yè)等領域發(fā)揮著重要作用。隨著技術(shù)的不斷進步和數(shù)據(jù)資源的日益豐富，AI大模型有望在更多領域展現(xiàn)其強大的潛力，推動各行各業(yè)的持續(xù)創(chuàng)新和快速發(fā)展。
AI大模型在鋼鐵行業(yè)的幾個應用場景
AI大模型在鋼鐵行業(yè)也得到了深度應用。鋼鐵企業(yè)通過將先進的大模型與行業(yè)機理、業(yè)務邏輯相融合，從多方面推動了鋼鐵行業(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)中的幾個具體應用場景。
一是新產(chǎn)品研發(fā)。AI大模型利用深度學習和機器學習技術(shù)，對鋼鐵材料的成分、組織結(jié)構(gòu)、工藝參數(shù)等進行深入分析和建模，實現(xiàn)材料性能預測與優(yōu)化。通過將已有的實驗數(shù)據(jù)輸入模型并進行訓練，學習材料成分、結(jié)構(gòu)、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)人員進行產(chǎn)品研發(fā)。AI大模型的應用顯著縮短了新產(chǎn)品研發(fā)周期，降低了研發(fā)成本，滿足了市場對高品質(zhì)鋼材的需求，為企業(yè)帶來了更強的市場競爭力。
二是經(jīng)營計劃。經(jīng)營計劃優(yōu)化對鋼鐵企業(yè)尤為重要。AI大模型通過對歷史營銷數(shù)據(jù)、客戶數(shù)據(jù)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(jié)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)營計劃，優(yōu)化產(chǎn)品結(jié)構(gòu)，降低運營成本。此外，AI大模型的應用使企業(yè)能夠更快速地響應市場變化，實現(xiàn)可持續(xù)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(huán)節(jié)，AI大模型利用圖像識別技術(shù)、機器視覺算法，通過帶有標簽的歷史圖像數(shù)據(jù)對模型進行訓練和優(yōu)化，使其能夠?qū)U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(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非常重要的環(huán)節(jié)，傳統(tǒng)質(zhì)檢方式準確率低，反饋不及時，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AI大模型，鋼鐵企業(yè)實現(xiàn)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(fā)現(xiàn)缺陷，系統(tǒng)立即警報，并指示出缺陷的具體位置和類型，顯著提升產(chǎn)品質(zhì)量控制水平，減少質(zhì)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(yè)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(shù)據(jù)質(zhì)量方面。高質(zhì)量的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)管理上普遍存在問題，如缺少專業(yè)的數(shù)據(jù)管理團隊，數(shù)據(jù)不規(guī)范、不完整甚至數(shù)據(jù)失真現(xiàn)象時有發(fā)生，直接降低了數(shù)據(jù)質(zhì)量，從而影響了AI大模型的訓練效果。不規(guī)范的數(shù)據(jù)會導致大模型訓練出現(xiàn)偏差，不完整的數(shù)據(jù)則可能使模型無法捕捉到關(guān)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(yè)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(tǒng)、明確的規(guī)劃，企業(yè)可能盲目跟風引入AI大模型，卻未能充分發(fā)揮其在實際落地中的優(yōu)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(yè)的實際業(yè)務需求，進而導致投資回報率低，甚至可能帶來業(yè)務風險。
實施成本及效益方面。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(tǒng)開發(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(nèi)無法看到明顯的回報，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，是鋼鐵行業(yè)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(yè)對具備數(shù)據(jù)科學、人工智能專業(yè)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(guān)先進技術(shù)，還需對鋼鐵生產(chǎn)經(jīng)營業(yè)務有深入的了解。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。缺乏專業(yè)人才不僅會影響模型的優(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(yǎng)是鋼鐵行業(yè)在推進AI大模型應用過程中亟待解決的問題。
發(fā)揮AI大模型潛力須持續(xù)創(chuàng)新
未來，隨著技術(shù)的不斷進步和數(shù)據(jù)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鋼鐵行業(yè)的智能化升級，無論從行業(yè)還是企業(yè)的角度，都要持續(xù)創(chuàng)新，應對多變的市場環(huán)境。
在鋼鐵行業(yè)層面，應建立并推行統(tǒng)一的AI大模型建設規(guī)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，行業(yè)級的數(shù)據(jù)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)間進行數(shù)據(jù)交換，統(tǒng)一數(shù)據(jù)標準，豐富各自的數(shù)據(jù)集。通過數(shù)據(jù)共享，可以加速AI大模型的訓練和優(yōu)化過程，同時促進行業(yè)內(nèi)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，首要任務是進行全局規(guī)劃，明確需求，制訂實施路徑，包括戰(zhàn)略定位、技術(shù)選型及場景匹配等。這將確保AI大模型的應用與企業(yè)戰(zhàn)略保持一致，充分發(fā)揮其價值潛能。其次，企業(yè)必須構(gòu)建嚴謹?shù)臄?shù)據(jù)管理制度，保障數(shù)據(jù)合規(guī)、準確，為AI大模型提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)基礎。最后，鋼鐵企業(yè)應積極吸納和培養(yǎng)相關(guān)領域的人才，并設立專職的數(shù)據(jù)管理和智能化部門，為AI大模型的應用保駕護航。
從技術(shù)企業(yè)的角度來講，應持續(xù)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，開發(fā)出專用的行業(yè)大模型，并在預測精度、運算速度、系統(tǒng)穩(wěn)定性和靈活性等方面尋求突破。同時，技術(shù)企業(yè)應根據(jù)鋼鐵企業(yè)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(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）
