楊浩澤 施燦濤 劉璐新
當(dāng)前，人工智能（AI）技術(shù)正重塑全國(guó)產(chǎn)業(yè)格局。AI大模型被廣泛應(yīng)用于多個(gè)領(lǐng)域。例如，在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，大模型被用于圖像識(shí)別、物體檢測(cè)和分類等任務(wù)；在自然語言處理方面，大模型可實(shí)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(gè)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(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和數(shù)據(jù)資源的日益豐富，AI大模型有望在更多領(lǐng)域展現(xiàn)其強(qiáng)大的潛力，推動(dòng)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(gè)應(yīng)用場(chǎng)景
AI大模型在鋼鐵行業(yè)也得到了深度應(yīng)用。鋼鐵企業(yè)通過將先進(jìn)的大模型與行業(yè)機(jī)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(yīng)用場(chǎng)景。
一是新產(chǎn)品研發(fā)。AI大模型利用深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，對(duì)鋼鐵材料的成分、組織結(jié)構(gòu)、工藝參數(shù)等進(jìn)行深入分析和建模，實(shí)現(xiàn)材料性能預(yù)測(cè)與優(yōu)化。通過將已有的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)輸入模型并進(jìn)行訓(xùn)練，學(xué)習(xí)材料成分、結(jié)構(gòu)、生產(chǎn)工藝等之間的關(guān)聯(lián)，精準(zhǔn)預(yù)測(cè)新產(chǎn)品強(qiáng)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(yīng)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(chǎng)對(duì)高品質(zhì)鋼材的需求，為企業(yè)帶來了更強(qiáng)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。
二是經(jīng)營(yíng)計(jì)劃。經(jīng)營(yíng)計(jì)劃優(yōu)化對(duì)鋼鐵企業(yè)尤為重要。AI大模型通過對(duì)歷史營(yíng)銷數(shù)據(jù)、客戶數(shù)據(jù)以及市場(chǎng)趨勢(shì)等進(jìn)行挖掘和分析，可精準(zhǔn)預(yù)測(cè)市場(chǎng)需求，同時(shí)結(jié)合企業(yè)生產(chǎn)能力，指導(dǎo)鋼鐵企業(yè)制訂更為合理的經(jīng)營(yíng)計(jì)劃，優(yōu)化產(chǎn)品結(jié)構(gòu)，降低運(yùn)營(yíng)成本。此外，AI大模型的應(yīng)用使企業(yè)能夠更快速地響應(yīng)市場(chǎng)變化，實(shí)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(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，讓企業(yè)朝著更高效、更靈活、更具市場(chǎng)敏感性的方向邁進(jìn)。
三是廢鋼判級(jí)。在廢鋼采購環(huán)節(jié)，AI大模型利用圖像識(shí)別技術(shù)、機(jī)器視覺算法，通過帶有標(biāo)簽的歷史圖像數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化，使其能夠?qū)U鋼進(jìn)行逐層判級(jí)、異物識(shí)別，對(duì)扣雜進(jìn)行定量指導(dǎo)，提高判級(jí)的準(zhǔn)確性，從而降低經(jīng)濟(jì)損失。
四是質(zhì)量檢測(cè)。鋼鐵的成品質(zhì)量檢驗(yàn)和管理是一個(gè)非常重要的環(huán)節(jié)，傳統(tǒng)質(zhì)檢方式準(zhǔn)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(qiáng)大的圖像分析能力，快速、準(zhǔn)確地識(shí)別出鋼材表面的各種缺陷，如裂紋、氣泡、夾雜等，提高檢測(cè)的準(zhǔn)確率和效率。此外，通過AI大模型，鋼鐵企業(yè)實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化的表面檢測(cè)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(xiàn)缺陷，系統(tǒng)立即警報(bào)，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(shí)際落地存在不足
盡管AI大模型在鋼鐵行業(yè)的應(yīng)用前景廣闊，但在實(shí)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(xùn)練和優(yōu)化AI大模型不可或缺的基礎(chǔ)。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(tuán)隊(duì)，數(shù)據(jù)不規(guī)范、不完整甚至數(shù)據(jù)失真現(xiàn)象時(shí)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(xùn)練效果。不規(guī)范的數(shù)據(jù)會(huì)導(dǎo)致大模型訓(xùn)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(yù)測(cè)和決策的準(zhǔn)確性。
個(gè)性化需求方面。鋼鐵行業(yè)在面對(duì)AI大模型時(shí)，往往對(duì)具體需求和應(yīng)用場(chǎng)景缺乏清晰的認(rèn)識(shí)。由于缺乏系統(tǒng)、明確的規(guī)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(shì)。這種情況不僅會(huì)導(dǎo)致資源的浪費(fèi)，還可能使得大模型無法滿足企業(yè)的實(shí)際業(yè)務(wù)需求，進(jìn)而導(dǎo)致投資回報(bào)率低，甚至可能帶來業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。
實(shí)施成本及效益方面。雖然AI大模型在鋼鐵行業(yè)的應(yīng)用能夠帶來長(zhǎng)期效益，但初期的投入成本也相對(duì)較高，包括人員培訓(xùn)、硬件設(shè)備配置、算法模型設(shè)計(jì)、軟件系統(tǒng)開發(fā)維護(hù)等方面的費(fèi)用。尤其是行業(yè)缺少對(duì)大模型落地的效益評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)，短期內(nèi)無法看到明顯的回報(bào)，增加了企業(yè)的經(jīng)濟(jì)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(duì)的問題。
人才儲(chǔ)備方面。隨著AI大模型的落地，鋼鐵行業(yè)對(duì)具備數(shù)據(jù)科學(xué)、人工智能專業(yè)知識(shí)的復(fù)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(jìn)技術(shù)，還需對(duì)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(chǔ)備不足，限制了AI大模型在鋼鐵行業(yè)的深入應(yīng)用。缺乏專業(yè)人才不僅會(huì)影響模型的優(yōu)化和升級(jí)，還可能阻礙行業(yè)引入新技術(shù)。因此，加強(qiáng)人才培養(yǎng)是鋼鐵行業(yè)在推進(jìn)AI大模型應(yīng)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(jìn)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(shì)，AI大模型將在鋼鐵行業(yè)更多應(yīng)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(jí)，無論從行業(yè)還是企業(yè)的角度，都要持續(xù)創(chuàng)新，應(yīng)對(duì)多變的市場(chǎng)環(huán)境。
在鋼鐵行業(yè)層面，應(yīng)建立并推行統(tǒng)一的AI大模型建設(shè)規(guī)范及效益評(píng)估準(zhǔn)則，為企業(yè)的智能化建設(shè)提供明確的指引。同時(shí)，行業(yè)級(jí)的數(shù)據(jù)共享平臺(tái)可以催化企業(yè)間的協(xié)同創(chuàng)新，行業(yè)應(yīng)鼓勵(lì)企業(yè)間進(jìn)行數(shù)據(jù)交換，統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，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(xùn)練和優(yōu)化過程，同時(shí)促進(jìn)行業(yè)內(nèi)的創(chuàng)新與合作。
對(duì)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(guī)劃，明確需求，制訂實(shí)施路徑，包括戰(zhàn)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(yīng)用與企業(yè)戰(zhàn)略保持一致，充分發(fā)揮其價(jià)值潛能。其次，企業(yè)必須構(gòu)建嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)據(jù)管理制度，保障數(shù)據(jù)合規(guī)、準(zhǔn)確，為AI大模型提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。最后，鋼鐵企業(yè)應(yīng)積極吸納和培養(yǎng)相關(guān)領(lǐng)域的人才，并設(shè)立專職的數(shù)據(jù)管理和智能化部門，為AI大模型的應(yīng)用保駕護(hù)航。
從技術(shù)企業(yè)的角度來講，應(yīng)持續(xù)加大研發(fā)投入，不斷完善AI大模型的算法設(shè)計(jì)。除了打造通用的基礎(chǔ)模型外，還需針對(duì)鋼鐵行業(yè)特性，開發(fā)出專用的行業(yè)大模型，并在預(yù)測(cè)精度、運(yùn)算速度、系統(tǒng)穩(wěn)定性和靈活性等方面尋求突破。同時(shí)，技術(shù)企業(yè)應(yīng)根據(jù)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(guó)冶金報(bào)》（2024年06月04日 04版四版）
