北京 2025年6月12日 /美通社/ -- 當現代科技與傳統工業相遇，注定會激起一場產業革命。
在制造技術、自動化、信息化、網絡化飛速發展之下，以信息物理系統為技術核心的"智能制造"理念應運而生，成為"第四次工業革命"敘事的開端。
放眼全球，美國提出"工業互聯網"、德國實施"工業4.0"、英國錨定"工業2050"……發展智能制造早已成為國際社會共識。2015年3月，中國正式發布"中國制造2025規劃"，成為全球智能制造版圖的重要一子。
從總體來看，產品型制造業的智能化推進較快，作為對比，因變化較多、工藝復雜、設計難度較大等諸多原因，流程性制造業的智能化進程卻相對較慢。
鋼鐵工業便是典型的流程制造業。
鋼鐵，被譽為工業的"糧食"，是國民經濟的支柱產業。
近二十年來，中國鋼鐵產業取得了飛躍式發展成就，尤其是"十四五"時期以來，產品品牌化、數字智能化、低碳綠色化的發展趨勢愈發明顯。
但與此同時，在保持高質量生產的同時，還要想方設法實現綠色低碳節能減排和降本增效，這于鋼鐵冶金工作者們而言，不能不說是一項挑戰。
北京科技大學劉青教授、王彬博士針對鋼鐵產業現狀，由冶金工業出版社重磅出版了理論專著《煉鋼廠多尺度建模與協同制造》，力求為中國鋼鐵工業的智能化提供理論支持和實踐指導。
《煉鋼廠多尺度建模與協同制造》一書
從冶金過程角度探索煉鋼廠智能化，填補國內研究空白
宏觀來看，中國鋼鐵工業的飛速發展，已成為助推世界鋼鐵產業增長的引擎。
"我國年產鋼量在世界年產量中占比高達一半以上，是世界鋼鐵產業版圖的主導力量，"王彬介紹，"尤其是最近十年，我國鋼鐵工業的數字化與網絡化水平得到持續提高，在關鍵技術領域的突破，正在改寫行業規則，通過出口重塑全球供需格局。"
在智能制造日益深化的同時，鋼鐵工業也面臨著前所未有的挑戰。難點在于，要在發展數字化、網絡化的同時，還要緊密結合冶金工藝，對各環節工序建立機理模型，以實現對工藝過程的精準控制。
也可以說，"冶金過程的模型化是實現智能控制的重要核心。"王彬介紹。
億歐了解到，《煉鋼廠多尺度建模與協同制造》便創造性地提出了工藝智能精準控制模型與生產模式-計劃調度優化模型的協同機制，并完成了煉鋼-連鑄綜合優化控制系統的設計和研發。"結合典型案例，重點介紹了關鍵工藝智能精準控制技術在煉鋼-連鑄流程中的作用。"
英國皇家工程院院士董洪標對專著不吝贊譽，"其研究成果具有原創性和較強的創新性，填補了從冶金過程角度開展煉鋼廠智能化探索的空白。"
更可貴的是，《煉鋼廠多尺度建模與協同制造》在煉鋼-連鑄過程智能化發展趨勢上，提出了基于智能化、綠色化的鋼鐵冶金新質生產力構建思路，這為中國鋼鐵工業的可持續發展指明了方向。
五大前沿技術，重構智能化煉鋼 -連鑄生產系統
前沿科技層出不窮，勢必催生新的產業格局與生產力。
就當前來看，"國內鋼鐵生產系統正處于由信息化向數字化發展的‘過渡階段'，且鋼鐵生產系統的全流程低碳化是實現生產智能化的先決條件。"王彬判斷。
據億歐了解，鋼鐵工業主要由煉鐵區段、煉鋼區段、軋鋼區段組成。其中，煉鋼區段是鋼鐵制造流程的核心區段，煉鋼-連鑄過程是核心環節，對生產效率和成本控制具有重要而又深遠影響。
"《煉鋼廠多尺度建模與協同制造》對煉鋼-連鑄過程的智能化趨勢提出了構想，并詳細闡述了煉鋼-連鑄過程智能化的技術應用前景，"王彬介紹，"眼下，五大前沿技術正在逐步構建全面的智能化煉鋼-連鑄生產系統。"
一是工業大數據，通過數據采集、數據存儲和治理、數據存證溯源與安全、數據分析和挖掘等技術，可揭示生產過程中的規律和趨勢，提高生產效率，降低成本，增強企業的市場競爭力。
二是智能物聯網與邊緣計算，一方面，可大幅提升數據采集實時性與數據處理能力敏捷性；另一方面，能不斷提高工藝控制精準性與生產過程組織智能性。未來，智能傳感器和邊緣計算芯片微型化將推動智能材料工藝快速發展，同時，邊緣計算能力的提升也將進一步提升鋼鐵生產過程敏捷制造標準。
三是具身智能與機器人，可使煉鋼-連鑄生產系統成為一個高度智能化、自適應的"變形金剛"工廠。通過將先進的人工智能算法與機器人技術結合，賦予機器以"身體"，即讓機器不僅能"思考"（處理和分析數據），還能"行動"（執行物理任務）。
四是數字孿生，能創建物理系統的虛擬模型，并在數字環境中模擬其行為和性能。這種虛擬仿真可在生產過程控制優化、故障預測與遠程維護、可持續發展、互動式生產培訓等方面發揮重要功能。
五是煉鋼大模型與工業元宇宙，將兩者進行結合，在實時模擬與仿真、智能化決策支持、遠程監控與維護、創新研發模式等方面具有明顯優勢，將突破上下游的界限和產業的邊界，可為整個鋼鐵工業帶來前所未有的新機遇、新市場與新標準。
"其中，工業大數據、智能物聯網與邊緣計算技術形成了智能化基礎設施層，具身智能與機器人和數字孿生技術形成了智能化中間應用層，"王彬解釋，"煉鋼大模型與工業元宇宙，構成了煉鋼-連鑄智能化平臺層。"
加快構建新質生產力，釋放鋼鐵工業增長潛能
當前，鋼鐵工業面臨著市場需求下滑、產能過剩、環保壓力增大等多重挑戰。
作為國家經濟發展的重要支柱，鋼鐵工業急需構建新質生產力，從而實現產業升級、提高經濟效益和社會效益、實現可持續發展。
而這些前沿技術就發揮著關鍵作用，通過數字孿生技術可實現對生產過程的實時監測和優化，通過人工智能和機器學習算法能實現智能化生產決策，通過物聯網技術則可實現設備的遠程監控和維護，進一步提高鋼鐵產業的生產效率、產品質量和能源利用效率，推動鋼鐵產業向著智能化、綠色化和可持續化方向發展。
"鋼鐵產業新質生產力的意義和價值在于其對于推動鋼鐵產業的高質量發展、技術創新、綠色可持續發展以及提升國際競爭力等方面的重要作用，"王彬認為，"其中，煉鋼-連鑄過程的智能化，將為鋼鐵產業新質生產力的形成將做出巨大貢獻。"
在采訪中，王彬將鋼鐵生產系統的智能化類比為人體的不同系統。他認為，智能生產調度系統是鋼鐵生產的核心，就像人體的大腦（神經中樞系統）；冶金工藝模型可類比于人體的運動系統；物聯網和傳感器起到類似神經系統的作用；智慧物流系統扮演著循環系統（血液）的角色；環保體系可類比為人體的呼吸系統；資源回收與循環利用系統則更像人體的消化系統。
值得注意的是，新質生產力的核心在于技術創新和綠色發展，"因此，鋼鐵生產系統必須同時具備綠色可持續發展的條件，才能真正實現智能化。"
"我們在《煉鋼廠多尺度建模與協同制造》中建立了模型驅動的智能制造系統，這對煉鋼-連鑄流程智能化研究與實踐具有一定的借鑒作用，希望為從事煉鋼廠智能制造研發與實踐的同行，提供些參考價值。"王彬介紹。
據億歐了解，《煉鋼廠多尺度建模與協同制造》的作者劉青教授，系北京科技大學教授，博士生導師，綠色低碳鋼鐵冶金全國重點實驗室冶金過程解析與智能化團隊負責人，俄羅斯自然科學院外籍院士，國際先進材料協會會士，韓國發明學院客座教授。主要從事冶金流程學與智能化、連續鑄鋼、冶金過程建模與優化等領域研究。入選教育部新世紀優秀人才、江蘇省雙創人才。
王彬博士，系北京科技大學博士、北京理工大學博士后，億歐董事長兼總裁，中國產業發展促進會產業創新集群副秘書長，曾從事工業互聯網、制造業數字化轉型、數字化營銷方面的工作。2007-2014年曾深入研究煉鋼-連鑄流程運行優化，在鋼鐵產業智能制造、動態調度、精益控制等方面有豐富的實戰經驗，曾承擔多項科研項目，榮獲國家科技成果獎勵、省部級科技進步獎等多項。
