当前，在新一轮科技革命和产业变革加速发展的推动下，互联网、大数据、人工智能、5G等新一代信息技术与钢铁工业的融合发展已成为推动钢铁工业质量变革、效率变革、绿色变革的重要动力，推动钢铁工业数字化、网络化、智能化转型（以下简称数智化转型）已成为提高我国钢铁工业发展质量和核心竞争力，加快建设钢铁强国的不二法门。因此，总结我国钢铁工业数智化转型发展的进展与成效，剖析存在的问题，探讨问题的解决之策，理论意义与现实意义都十分巨大。
一、我国钢铁工业数智化转型的进展与成效
为了适应新一轮科技革命和产业变革带来的制造业数字化、网络化、智能化发展趋势，近年来我国钢铁工业加大了信息化、数字化、网络化、智能化方面的资金、技术、人才投入力度，产业数智化转型升级进展加快，成效明显。
（一）行业数智化水平明显提升
近年来，我国钢铁工业以推进“两化融合”为切入点，持续组织开展数智化转型系列活动，整个行业的自动化、信息化、数字化、网络化、智能化水平不断提升。根据中国信通院计算，2018年我国冶金行业两化融合指数为51.2，关键工序数控化率68.7%，应用电子商务的企业比例超过50%。2020年，我国冶金行业两化融合指数达到54.3，关键工序数控化率达到64.6%，生产设备数字化率达到46.9%。2021年，我国冶金行业两化融合指数上升至59.9，关键工序数控化率达到70.1%，生产设备数字化率达到51.3%。与2015年相比，2021年我国冶金行业两化融合指数提高了19.4，行业数智化水平明显提高，已初步扭转了钢铁工业过去的“傻大黑粗”的行业形象。
（二）数智化应用场景不断增多
近年来，在政府和企业的双重努力下，我国钢铁工业已形成平台化设计、智能化制造、个性化定制、服务化延伸、数字化管理及网络化协同六大应用模式，覆盖几十个典型应用场景。在工信部2021年智能制造优秀场景名单中，钢铁工业有鞍钢信息产业公司“预测性维护与运行优化”项目、鞍钢股份“智能仓储”项目、首钢股份“智能在线检测”项目、天津荣程“物料实时跟踪”项目、德龙钢铁“物流实时监测与优化”项目、承德钒钛冷轧薄板有限公司“智能仓储”项目、河钢唐钢“智能仓储”项目、中钢邢机“资源动态组织”项目、包钢钢联股份有限公司“安全风险实时监测与识别”项目、宝武碳业“污染源管理与环境监测”项目、中天科技精密材料有限公司“智能在线检测”项目、瑞泰马钢新材料科技股份有限公司“质量精准追溯”项目、宝武鄂钢“工艺流程/参数动态调优”项目、华菱湘钢“智能在线检测”项目等14个项目跻身其中。另据中国钢铁工业协会调查，目前我国约80%的钢铁企业正在推进钢铁生产流程由响应制造向预测制造转变、由事后处置向事前预防预判转变、由自动化向智能化转变，钢铁行业的两化融合基础基本建立，数智化转型的应用场景日益丰富。
（三）龙头企业数智化转型成效明显
近年来，我国龙头骨干钢铁企业积极拥抱数字化、网络化、智能化，数智化转型发展成效明显。智能车间、智能仓储、智慧物流、智能工厂、智能企业不断增多，数智化转型走在行业前列。2020年1月，宝山钢铁集团入选世界经济论坛（WEF）的“灯塔工厂”。2022年初，宝武集团、德龙钢铁、南京钢铁、中天钢铁等钢铁龙头企业入围工信部2021年工业互联网试点示范项目名单（见表1）。目前，这些龙头骨干企业已基本完成产线级基础自动化、过程控制系统、生产执行系统、制造管理系统自上而下纵向集成的四级体系。以宝武集团为例，宝武集团近年来持续推进“四个一律”，加快工业机器人、无人化行车、人工智能、大数据、云计算、区块链、5G、仿真、AR等新技术应用，宝武集团内的无人库区、数字车间、黑灯工厂、智能企业不断增多，尤其是上海宝山基地，不仅成功入选“灯塔工厂”，而且在全球范围内率先实现了“一键炼钢出钢”。
二、我国钢铁工业数智化转型面临的突出问题
当前，我国钢铁工业智能制造发展水平总体上还比较低，尤其是智能制造基础薄弱、行业标准和应用场景建设滞后、关键核心技术缺失等已严重妨碍了我国钢铁工业数智化转型的持续推进。
（一）智能制造基础有待夯实，广度与深度有待拓展
目前，我国钢铁工业的冶炼智能控制系统模型对外在因素变化的适应性还比较差，且无法形成闭环控制。全流程计划调度水平还有待加强，多数生产管控需要人工干预，产业链上下游、生产—能源—物流—营销—服务的动态协同调度也有待提高。从广度和深度来看，当前我国钢铁工业生产过程的数字化、智能化转型发展主要集中在生产工艺优化、能耗降低、技术创新等方面，转型发展的重点仍然是围绕流程型智能制造、大规模个性化定制、远程运维服务等方面，数智化技术手段对整个钢铁生产、经营、管理的全流程渗透率仍然较低，智能制造的广度和深度都有待拓展。有数据显示，截至2021年，我国还有近80%的冶金企业没有实现系统集成。
（二）数智化转型升级的行业标准和应用场景建设滞后
我国钢铁工业的数智化发展没有普适性的标准和场景，影响了钢铁工业数智化转型的深入推进。钢铁行业虽然规模庞大，各企业也都在做各种数智化转型的努力，但整个钢铁行业目前还没有比较成功且具有普适性的数智化场景，使得钢铁企业之间数智化转型的实践差异非常大，且不确定性也非常大，制约了钢铁工业数智化转型整体水平的提高。
（三）核心知识产权掌控不足，“卡脖子”问题还比较突出
当前，我国智能制造领域的关键技术及核心基础部件仍依赖进口，核心专利技术也缺乏积累，钢铁智能制造关键共性技术突破乏力，“卡脖子”问题还比较突出。迄今为止，我国钢铁工业在信息系统和物理系统的开发、管理、集成方面，创新能力仍然比较薄弱，尚未形成产学研用高度协同的技术创新体制机制，原始创新研发的投入力度与投入效率都有待提高。
三、加快我国钢铁工业数智化转型的政策建议
数智化转型是产业发展模式的一次深刻革命，是一项长期的系统工程，加快钢铁工业的数智化转型，提高我国钢铁工业的数智化发展水平，推动数字化、网络化、智能化与产业发展深度融合，需要以问题为导向，以目标为牵引，依靠新型基础设施支撑、网络化共享和智能化协作，打造智慧服务新模式和第三方钢铁云平台，构建钢铁行业智能制造标准体系，积极开展行业应用标准和关键共性技术的研究。
（一）加快智能制造基础建设，推进工业互联网发展应用
工业互联网、大数据、人工智能等新型基础设施是钢铁工业数智化转型的基础条件。钢铁工业数智化转型的实质就是要通过工业互联网、大数据、人工智能等与钢铁行业生产过程中工艺流程、管理特点的紧密结合、无缝对接来推动钢铁工业降耗提质增效的高质量发展。要实现这一目标，需要在国家、平台和企业三个层面共同发力。在国家层面，需要加大对数字“新基建”、工业互联网平台、工业智联网建设推广、两化深度融合共性技术研发及产业化等工作的财税支持力度，建立健全数据共享和流程互通机制；在平台层面，要鼓励头部数字化企业积极开展面向钢铁工业的工业互联网、工业智联网平台建设，开发普适性强、复用率高的基础共性App、行业通用App和各类专用App，积极研究钢铁制造与工业互联网、工业智联网融合路径，促进设备联网上云、数据集成上云，为钢铁企业个性定制、智能生产、网络协同、服务延伸提供全方位的服务支持。在企业层面，钢铁企业要在完善基础自动化系统、生产过程控制系统、制造执行系统、企业管理系统四级信息化系统基础上，抓住5G发展机遇，大力发展“互联网+”模式，抓好设施数字化、生产智能化、协作平台化这3个关键点，推进工业机器人、数字化智能化高端装备、智能控制技术和柔性制造工艺技术与互联网的融合连接应用，实现传感、控制、管理、运营等多源数据一体化集成，为推动实现企业全产业链协同、全要素的高效配置，打造极致高效的智能工厂创造条件。
（二）健全完善行业数智化标准体系，发挥标准引领作用
只有精确制定和应用钢铁工业数智化转型行业标准，才能使上云上平台的钢铁企业数据得到有效使用，使钢铁工业的数智化转型行稳致远。为此，要加强数智化行业标准研究，加快数智化标准体系建设，充分发挥钢铁工业协会等行业组织和钢铁龙头骨干企业的主导作用，统一数据规范、数据字典和数据语言体系，推动形成系统化标准，健全行业数字标准开放的相关制度，加强标准在钢铁行业落地应用，以标准促进行业和企业的数智化转型升级。
（三）加速突破一批关键技术，提高钢铁工业数智化转型的技术支撑能力
加强关键技术攻关，加速科技成果产业化，提高自主创新能力，突破制约行业数智化转型的关键共性技术制约。为此，需要政府和企业双向发力。从政府的角度看，政府可以建立钢铁工业数智化转型专项资金，通过无偿资助、贷款贴息、补助（引导）资金、保费补贴和创业风险投资等多种方式支持钢铁工业数智化制造关键技术研发、示范应用和产业化。从企业的角度看，钢铁企业应该加大对工业互联网、工业智联网数据集成技术、智能化建模和仿真关键技术、多目标协同优化关键技术等关键核心技术的研发投入力度，着力突破和发展高温、高危、高污染环境复杂条件下的信息感知和数智化技术与装备，多传感器数据融合技术和智能软测量技术，基于物联网的设备在线故障诊断与预测维护技术，环保信息化检测和在线监控技术，高炉过程多维可视化和操作优化技术，冶炼过程智能控制模型技术，坯凝固过程多维可视化和质量在线判定技术，生产流程优化用离线模拟和数字仿真技术，全流程质量动态跟踪和质量管控技术，全生产流程的在线集成模拟和优化技术，采购生产销售全局供应链优化技术等。只有突破这些“卡脖子”的关键核心技术，才能真正使我国钢铁的工业互联网、工业智联网4平台走在世界前列，才能真正实现我国钢铁制造由大变强的转变。
周维富.我国钢铁工业数智化转型问题初探[J].中国经贸导刊,2022,(12):76-78.
