“業界有一種說法，懂工業生產的人不懂工業設計，懂工業設計的人不懂工業軟件，懂工業軟件的人不懂互聯網，互聯網人才跨界工業也存在現實的難題”。

(資料圖片僅供參考)

說這話的人是江志雄，阿里云智能副總裁、制造行業總經理，擺在他和阿里云面前的是又大又重的煉鋼爐，和黑黝黝紅通通的鋼鐵洪流，數字技術融入工業制造領域并不簡單。

作為鋼鐵行業的“老資格”，北京科技大學工程技術研究院（以下簡稱"北科工研"）是國內冶金行業的中堅力量，尤其在熱連軋自動化、軋鋼工藝與設備、鋼材品種開發與性能優化等方面，其技術積累在國內外都處于領先水平，但是，北科工研院長何安瑞也有他的煩惱。

在鈦媒體和阿里云共同舉辦的《行家面對面》第二期欄目中，北科工研與阿里云、鈦媒體坐而論道共同探討：“鋼鐵是怎樣用數字化煉成的？”

“鋼鐵洪流”涌向何處？

鋼鐵行業是國民經濟支柱型行業，中國鋼鐵行業持續蟬聯世界第一，但也客觀存在產能過剩壓力大、產業安全保障能力不足、綠色低碳發展水平有待提升、產業集中度偏低等問題，鋼鐵行業要擺脫大而不強的刻板印象，新興數字化技術自然進入到鋼鐵領域。

與此同時，國家從政策層面引導鋼鐵行業的數字化改造，例如今年年初，工信部等三部委聯合下發了《關于促進鋼鐵工業高質量發展的指導意見》并提出，力爭到2025年，鋼鐵工業基本形成布局結構合理、資源供應穩定、技術裝備先進、質量品牌突出、智能化水平高、全球競爭力強、綠色低碳可持續的高質量發展格局。

具體來看，該意見指出，鋼鐵行業關鍵工序數控化率要達到80%左右，生產設備數字化率達到55%，打造30家以上智能工廠，構建產業間耦合發展的資源循環利用體系，廢鋼回收加工體系基本健全，增強高端鋼鐵產品供給能力，品種和質量提檔升級。

何安瑞表示，鋼鐵行業朝著高端化、綠色化和智能化的方向發展，要實現如上三個目標，重要手段之一就是數字化。

“高端化不僅體現在鋼鐵產品本身，也是我國家整個工業生產對鋼鐵產品提出的要求；綠色化要求鋼鐵制造過程實現節能減排；制造過程中還要通過一些智能化的手段，提高鋼鐵產品的質量，降低制造過程的成本，提高制造過程的效率，當然也可以改善工人的工作環境等，提高工人幸福感、獲得感等。”

站在數字技術提供商的視角，江志雄也觀察到，鋼鐵在走向高端化、綠色化和智能化的過程中，產生和積累了越來越多的數據，鋼鐵行業需要融合不同的工序，融合不同的專業，尤其是IT的專業知識技能和鋼鐵的專業知識技能做充分的融合，才能實現鋼鐵行業的數字化轉型。

“各個工序、各個系統、各種標準都要實現開放，只有在開放的基礎上才能融合，只有在融合的基礎上才能智能，基于智能、融合、開放的理念，鋼鐵行業的高端化、綠色化和智能化有理可依”，江志雄說道。

鋼鐵數字化在“皮”，也在“骨”

在獨自探索鋼鐵行業高質量發展的階段，北科工研和阿里云各展所長，卻都囿于自己的專業知識范疇，雙方都在找尋“破圈”的機會，跨界合作順應產業發展規律。

北科工研和阿里云的接觸始于一次偶然的項目，2019年，北科工研在攀鋼做自動化項目，攀鋼建議北科工研看看阿里云做的表面檢測項目，“阿里怎么做這個東西，我們很不理解”，北科工研意外地發現，這個在全國范圍內沒有攻克的難題，阿里居然做的還不錯，于是雙方后續達成了戰略合作。

何安瑞和江志雄不約而同地認為，二者合作是“必然”的結果：

北科工研服務的企業主要是以鋼鐵為代表的冶金企業，優勢主要集中在鋼鐵行業機理方面，比如燃燒特性、控制特性、響應特性等，要解決像冶金流程中復雜的數字化或者智能化問題，需要先進的IT技術平臺，阿里云工業控制優化軟件平臺 AICS，與北科工研深厚的理論和工程經驗互補，雙方一拍即合。

以北科工研和阿里云合作項目的成果之一——四維判鋼為例，傳統判鋼采取“事后”模式，鋼鐵生產過程中設定質量規范管理流程，企業往往無法做到持續的檢查和改進生產流程，只有等到產品制造出來才能知曉質量，根據質檢信息判斷產品合格與否，此時問題批次產品往往已經難以調整。

北科工研已經將自己擅長的部分做到近乎最佳，在該領域實現了85%的市場占有率，足以說明產品的通用性和實用性，但仍有一些不擅長的部分，表面判鋼全靠人工，性能是很難量化檢測的質量指標，沒有足夠的數據優化，過程判鋼也就無法實現。

通過阿里云的數據智能，北科工研將“事后”判鋼改變成“事中”判鋼，四維判鋼包括表面判鋼、尺寸判鋼、工藝判鋼、性能判鋼，北科工研與阿里云分工合作，阿里做表面判鋼的判定，之后根據客戶的要求進行分級，北科工研做質量的預測以及過程參數的采集，再由阿里做工藝的優化，從而實現數據指導下的閉環優化，進一步提升鋼鐵生產過程中的良品率。

四維判鋼完全體現出鋼鐵行業知識與數字化技術融合的魅力，從鋼鐵物理化的外在，深入到數據化的內在，依據大量的歷史數據“在線”預測，從數據里挖掘出知識，形成先進的算法指導生產過程，對生產工藝給出最優方案建議，從而實現縮短新品研發周期，降低制造成本等效果。

鋼鐵數字化在“皮”，也在“骨”，既需要充分理解鋼鐵機理模型的行業know-how，也需要數據智能和算力，北科工研與阿里云朝著共同的方向進發。

大國重器的數字化下一步

鋼鐵產業作為國之重器，是制造業的基礎，被譽為工業的糧食，鋼鐵行業數字化的意義和價值，不單單在于解決已有的問題，于產業未來發展中也有十足的效用。對比全球其他國家，鋼鐵行業發展時間或早或晚，所處階段或先或后，數字化是當下中國鋼鐵產業直道超車的最佳工具。

例如用廢鋼煉鋼，煉鋼有兩種煉鋼方式，一種是先煉鐵再煉鋼，一種是用廢鋼來煉鋼，后者不依賴于鐵礦石資源，在煉鐵過程也不會產生焦炭消耗，是一種既環保又節約資源的煉鋼方式，據統計，美國大概是70%的鋼是由廢鋼煉成的，而在中國才剛剛開始采用廢鋼煉鋼。

江志雄介紹，目前用廢鋼來煉鋼有一個比較大的局限性，就是如何判定廢鋼的等級，現在都是人工來判定，存在主觀判斷的不確定性，很難保持穩定的正確率，阿里云通過達摩院視覺算法實現了智能化的廢鋼定級，避免人工對廢鋼品質的判斷誤差。

“在鋼鐵領域里面，我們認為存在著非常多有價值的場景，不管是廢鋼定級、金相分析，還是未來更有想象空間的鋼化聯合，包括從鋼鐵的生產智能走到深加工的智能等，阿里云AICS的目標是建好一個專業、開放、自主、易用的平臺，希望促進未來中國鋼鐵工業軟件的蓬勃發展”，江志雄表示。

鋼鐵行業人才的兼收并蓄，也是產業發展的重要推動力，阿里云認為，鋼鐵行業不但要做技術的融合，人才也要融合。

對此，何安瑞也提到，數字化轉型不是一兩天就能實現的，期間可能經歷陣痛，包括組織的變革，管理的變革等方面，關鍵在于建設實施數字化轉型的人才隊伍，數字化轉型牽涉到多個學科之間的人員協作，牽扯到數字化組織的深度融合，人才始終是產業發展的根本。

鋼鐵行業的行家與數字化領域的行家，面對面碰撞出新的火花，鋼鐵領域的疑難雜癥迎刃而解，在燒結、煉鐵、煉鋼、熱軋、冷軋、焦化等每一個流程中，數字化滲入鋼鐵機理，凝聚成工業脊梁。

關鍵詞： 鋼鐵行業