本報記者 樊三彩
“數智化既是顯微鏡，又是透視鏡，還是望遠鏡。它能看得遠，且比人眼更細微、更透徹。”南鋼黨委書記、董事長黃一新在多種場合如是強調。在這一思想的指引下，南鋼的數智化轉型始終是“一把手”工程，是上下統一思想的結果。
圖為6月21日“元冶·鋼鐵大模型”發布現場。 （南鋼 供圖）
6月21日，南鋼集團、華為聯合發布“元冶·鋼鐵大模型”，將“鋼鐵+ AI（人工智能）”水平再下一城。在鋼鐵行業仍面臨產能結構性矛盾、底層數據治理薄弱、智能化轉型戰略模糊及投入成本高等挑戰的情況下，該大模型為南鋼勇闖新型工業化升級之路寫下新的航標。
系統謀劃——
繪制全鏈條智能化轉型藍圖
南鋼的數智化轉型始于頂層設計的系統規劃。2015年，南鋼首次提出“創建國際一流受尊重的企業智慧生命體”企業愿景，實施“一切業務數字化，一切數字業務化”戰略布局，致力于通過數字化手段重構生產流程、優化管理模式、創新商業模式，最終達成“產業智慧化”與“智慧產業化”的雙重突破目標。也是從這一年起，南鋼在數據建設工作上持續投入，逐步夯實數據質量基礎，建立數據管理體系，這也成為后期開展冶金行業全場景人工智能應用探索的重要基礎。
作為行業內最早探索人工智能應用的企業之一，2021年，南鋼在行業率先全面啟動數據治理，構建適合大型鋼鐵企業的數據管理體系，核心數據資產入湖率超90%。南鋼通過構建“云—邊—端”三位一體大數據平臺，實現了研發、管理和生產業務域數據的匯聚與互通；構建的企業級數據中樞，實現了集團級數據服務的高效管控。“數據中樞是驅動智能制造的永動機，其建設非一日之功。”南鋼數字應用研究院院長汝金同表示。同時，南鋼還緊跟國家數據要素政策動態，深入研究數據資產化過程，2024年第1季度成為全國首批數字資產入表的上市企業之一，全年數據資產入表超1000萬元。
2024年，南鋼以“人工智能百景千模”三年行動計劃拉開了智能化階段的帷幕：構建了大模型訓練運力網絡與智能算力，為自然語言、視覺識別及預測大模型的訓練與推理提供了算力支撐；完成了大模型平臺、標注平臺及模型門戶的搭建，構筑了完整的模型運營體系，同時順利實施了財務指標問答場景應用；與中國科學院工業人工智能研究院共建江蘇省人工智能重點實驗室，與北京科技大學、東北大學等高校和杉樹科技、華為、訊飛等企業聯合開發行業領先的智能模型應用超過120個。
2025年3月12日，南鋼聯合華為發起“鋼鐵大模型百日會戰”動員令，繪制了全鏈條智能化轉型的藍圖與發展戰略，著力構建行業級大模型架構及其應用示范體系。
“本次會戰時間緊、任務重，必須以‘分秒必爭、使命必達’的決心，聚焦三大核心任務。”黃一新作為總指揮，規劃了作戰路線。南鋼和華為共同設立了嚴密的作戰陣型：指揮部、作戰部、3橫隊和12個場景縱隊，沿著AI場景、數據和流程，夜以繼日，連續作戰。最終，“元冶·鋼鐵大模型”在6月21日正式上線。
數字化轉型離不開組織的變革。在組織層面，南鋼設立由黨委書記、董事長掛帥的數字化管理委員會，先后成立數字應用研究院、人工智能研究院、金恒AI博士工作站，強化“智改數轉網聯”戰略引領能力，打造南鋼人工智能戰略委員會、人工智能研究院、 AI4X4D（由業務、數據、IT、AI4類技術人員組成的工作小組）別動隊的3層人工智能建設組織。在人員層面，南鋼在行業內首創數字化人才序列及數據管家團隊，擁有IT（信息技術）+OT（運營技術）的復合型人才近3000人。同時，南鋼將數字化理念融入企業的價值觀和行為準則中，形成了“人人懂 IT”“人人都是數據分析師” 的文化氛圍。
意識領先——
堅持“一把手”工程
“南鋼在實踐中充分認識到了數字化的功不可沒。我們所有的創新，無論是技術創新、管理創新還是模式創新，都是在數字化轉型的基礎上去推行的。”黃一新表示。正是基于對數字化轉型的前瞻性認識，采用了“自上而下、自下而上、上下結合”的數智化模式，南鋼才能發展成為鋼鐵企業推進智能制造的領頭羊。
不可否認，智能工廠是“燒錢”的。“智改數轉”是一項持續投入的過程，智能工廠的建立不是結果而是開端：隨著數字化、智能化手段被越來越多的業務板塊所接納，各部門自發的“智改數轉”需求會給企業管理層和信息化部門開出一張張價格不菲的清單，邁向高質量發展的智能制造之路需要不斷投入、持續鋪筑。據了解，截至目前，南鋼在“智改數轉網聯”領域的累計投資約50億元。南鋼始終堅持“一把手”工程，保證了這項工作的順利推進。南鋼于2018年啟動的財務數字共享項目就由黃一新親自掛帥。
最新發布的“元冶·鋼鐵大模型”，正體現了南鋼的超前思想。
首先，在研發過程中，不局限于鋼鐵模塊，而是積極向外尋求經驗，“擇其善者而從之”。“在研發方面，我們積極向醫藥行業看齊；在運營方面，積極對標能源行業；在營銷方面，則重點對標了‘To C’行業的做法。”南鋼人工智能研究院院長李瑾彥分享道，通過吸取這些行業的優秀做法，南鋼搭建起了自己的模型構建體系。如通過洞察生物醫藥企業在AI輔助藥物設計（包括結構化加工利用、藥理毒理預測、靶點發現與化合物合成等）方面的做法，堅定了南鋼對“知識+數據”驅動研發模式的信心，并為構建“干濕結合”的研發體系提供啟發。
其次，系統描畫人工智能應用全景圖，構建大模型生態能力。在算力層面，南鋼通過自研平臺構建了云邊端協同的算力網絡，通過智能調度與資源優化策略，實現算力資源的高效分配與安全部署；工具生態層集成數據標注、開發調試、模型訓練、推理服務、部署運維及仿真驗證等全流程工具鏈，支持組件化插拔與敏捷迭代，實現AI應用的端到端線上開發。 “為安全地匯聚更多高質量數據來支撐大模型的建設，南鋼還建設了可信數據空間，成立了產業鏈可信數據空間聯盟。”李瑾彥表示，這一做法旨在運用隱私計算的技術優勢解決產業鏈、供應鏈間多主體的數據存儲分散、數據共享缺乏安全保護等問題，實現多主體數據的融通。
再其次，瞄準高價值場景重點攻堅，再漸次輻射其他環節。李瑾彥認為，當前，AI在鋼鐵行業應用潛力最大的板塊分別是研發與營銷。這兩部分為典型的知識驅動，也是LLM（大語言模型）最擅長的應用場景，數據質量較高。而生產側的結構化數據則面臨語義詮釋不足等難題。“不過從長遠來看，它一定是四域聯動的。”李瑾彥表示。
此次發布的“元冶·鋼鐵大模型”架構，打通料鐵、鐵鋼、鋼軋及客戶四大業務界面，以研發、生產、營銷、經營四端場景為驅動，構建了20個AI應用場景試點，實現全流程、全產業鏈數據貫通與智能升級。“不過，該模型也將在實踐中持續進化。”他說，南鋼將持續深化“百景千模”行動，推動AI在鐵、鋼、軋等生產線及各價值鏈環節的工程化實施，借助國產大模型和求解器，實現跨工序、跨業務、跨組織的業務價值最大化。
最后，著眼長遠，重視人才制度建設。企業的創新探索、數字化轉型，歸根結底都需要優秀人才來實現，南鋼推出一系列歡迎人才、重用人才、留住人才的舉措，為企業高質量發展注入了“源頭活水”。“在分配制度上，南鋼對于奮斗者更是一向大方，每年會拿出20%利潤分給為企業做出卓越貢獻的人才。”黃一新說。
強化應用——
研發周期縮短30%
通過利用數智化技術，南鋼實現多點開花——
在材料研發環節，南鋼利用AI算法對歷史數據進行深度學習，能夠高效地預測不同設計方案下的產品性能，包括力學性能、耐腐蝕性等關鍵指標；同時，構建兼具可解釋性和自適應能力的冶金行業模型體系，指導新產品開發，有效減少多輪次工藝“試錯”，幫助研發人員快速篩選出最優的設計方案，助力南鋼高錳鋼、儲氫鋼、齒輪鋼、高溫合金、超低溫鋼等高端產品研發，實現了研發成本降低20%，研發周期縮短30%。“同時通過對行業知識的持續收集、積累和應用，逐步涵蓋科研文獻、生產數據、實驗報告等多個信息源，可以快速、準確地輔助研究人員揭示科學研究發展中的關鍵點、知識結構，結合最新的科研動態，提高科研效率與質量。”李瑾彥表示。
在質量控制環節，南鋼應用鋼材力學性能預測模型，實現了對超過100種鋼鐵產品的力學性能實時在線預測，解決了傳統理化室檢驗周期長、成本高的問題，預測準確率達到95%以上。該模型自2019年上線以來，產品成材率提升2%，交付周期縮短10%，年均節省鋼材檢驗費用超5000萬元。
在生產運營環節，南鋼推動原料、燒結、球團、煉鐵、煉鋼、軋鋼、成品等全環節AI覆蓋，如在煉鐵工序開發一體化配礦模型，依托原料性能數據庫，融合線性規劃與神經網絡算法，實現了對混勻礦質量波動的精密管理，進而大幅降低了鐵水的綜合生產成本，同時保證鐵水質量。“通過煉鐵工序各模型協同應用，南鋼已創造了5座高爐連續27個月零懸料的新紀錄，高爐燃料比下降超40千克/噸，鐵水成本指標位居行業前列。”南鋼生產領域相關負責人表示。
在開發和應用AI的規劃上，南鋼集團相關負責人介紹，未來將突破核心AI技術，打通人工智能算法與工業機理模型融合通道，構建多智能體框架，強化模型自適應與泛化能力，推動算法從實驗室走向產線賦能。同時，南鋼著力構建鋼鐵行業AI公共能力與標準，推動技術在全產業鏈的應用，促進產業鏈協同。南鋼還將持續完善數據管理體系，構建高質量數據集，探索工業數據空間技術，推動數據開放共享；以業務智能體為核心，打造“數字伙伴產品”，實現IT和OT產品的AI原生化，提升員工作業效能；實施人工智能人才戰略，培養復合型AI時代人才。
【編·語】
南鋼的AI實踐，得益于堅持“一把手”工程、系統的謀劃、超前的認識以及扎實有力的行動。將數智化轉型作為傳統產業破繭重生、煥新升級的“關鍵密鑰”，南鋼走出了一條創新驅動、數實融合、韌性生長的轉型之路。
《中國冶金報》（2025年07月08日 04版四版）
