5月14日，在由中國(guó)金屬學(xué)會(huì)、中冶賽迪集團(tuán)有限公司主辦的第二屆（2025）鋼鐵工業(yè)數(shù)字化發(fā)展高端論壇上，殷瑞鈺、柴天佑、王國(guó)棟、桂衛(wèi)華4位中國(guó)工程院院士分別做主題報(bào)告，暢談了對(duì)于生成式AI、鋼廠智能化、大模型等熱點(diǎn)話題的看法。

殷瑞鈺：鋼廠智能化的實(shí)質(zhì)，是要構(gòu)建一個(gè)數(shù)字物理融合系統(tǒng)

“鋼廠（流程制造業(yè)）智能化的實(shí)質(zhì)是要構(gòu)建一個(gè)數(shù)字物理融合系統(tǒng)（CPS），需要從數(shù)字信息系統(tǒng)一側(cè)和物理工藝系統(tǒng)一側(cè)相向而行，相互支撐，相互融合。”殷瑞鈺指出。

他進(jìn)一步闡釋道，該融合系統(tǒng)是以物理系統(tǒng)（工藝流程和裝置群）的自組織優(yōu)化為技術(shù)“底座”，以與之相應(yīng)的數(shù)字信息系統(tǒng)為他組織“大腦”，實(shí)現(xiàn)數(shù)字信息系統(tǒng)向物理工藝系統(tǒng)賦能，并能夠持續(xù)運(yùn)行，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)制造流程（相關(guān)過(guò)程群）整體自感知、自學(xué)習(xí)、自決策、自執(zhí)行、自適應(yīng)。

殷瑞鈺還據(jù)此談到了自動(dòng)化與智能化、智慧與智能化的區(qū)別。

“賦能對(duì)象不同反映出數(shù)字化的層次不同。如果物理工藝系統(tǒng)為單一工序/裝置，數(shù)字信息系統(tǒng)向其賦能則表現(xiàn)為自動(dòng)化；如果物理工藝系統(tǒng)為鋼鐵制造全流程，數(shù)字信息系統(tǒng)向其賦能則表現(xiàn)為智能化?！彼J(rèn)為。

“與智能化有所區(qū)別，智慧是一種人類大腦中特有的、內(nèi)在的高級(jí)思維方式，諸如計(jì)謀策劃、奇思妙想、精密構(gòu)思、突發(fā)靈感、聯(lián)想頓悟等……重在內(nèi)在的思索性、感悟性、聰慧性。”他強(qiáng)調(diào)。

殷瑞鈺最后呼吁，不同專業(yè)的人士在對(duì)數(shù)字物理系統(tǒng)的認(rèn)知并達(dá)成共識(shí)的道路上，首先應(yīng)該具有一種謙卑的心志——“我只是一個(gè)擁有碎片知識(shí)的人”，共識(shí)是從承認(rèn)“我只有片段知識(shí)”的基礎(chǔ)上開(kāi)始的。在他看來(lái)，數(shù)字技術(shù)和數(shù)字物理系統(tǒng)知識(shí)帶給世界最重要的價(jià)值是，把一個(gè)個(gè)孤立的單元連接成一個(gè)復(fù)雜的類生物系統(tǒng)。

柴天佑：新一代信息技術(shù) 正驅(qū)動(dòng)工業(yè)自動(dòng)化、信息化向工業(yè)智能化跨越

柴天佑表示，當(dāng)前，制造企業(yè)存在的關(guān)鍵問(wèn)題，一是資源計(jì)劃(ERP)、制造執(zhí)行系統(tǒng)(MES)、過(guò)程控制系統(tǒng)(PCS)3層企業(yè)信息化結(jié)構(gòu)，無(wú)法實(shí)現(xiàn)制造企業(yè)全局優(yōu)化和個(gè)性定制高效化。二是復(fù)雜工況與關(guān)鍵工藝參數(shù)感知與識(shí)別、生產(chǎn)過(guò)程運(yùn)行決策與控制，仍然依靠經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)人工完成。

“新一代信息技術(shù)開(kāi)辟了研發(fā)工業(yè)智能系統(tǒng)的新途徑，正驅(qū)動(dòng)工業(yè)自動(dòng)化、信息化向工業(yè)智能化跨越?！辈裉煊颖硎?，工業(yè)智能化致力于實(shí)現(xiàn)3方面目標(biāo)，一是驅(qū)動(dòng)ERP/MES/DCS(PCS)三層結(jié)構(gòu)向兩層結(jié)構(gòu)的決策與控制一體化系統(tǒng)發(fā)展，二是制造過(guò)程感知、決策、控制一體化和自學(xué)習(xí)自優(yōu)化，三是驅(qū)動(dòng)集中式ERP與MES向分散式數(shù)字孿生驅(qū)動(dòng)的生產(chǎn)要素可視化監(jiān)控、預(yù)測(cè)、回溯、決策與控制體化和自學(xué)習(xí)自優(yōu)化發(fā)展。

那么，如何做到？柴天佑提出3方面觀點(diǎn)。

第一，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)必須向工業(yè)智能化的基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)作為新一代信息技術(shù)與制造業(yè)深度融合的產(chǎn)物，是以數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化為主要特征的新工業(yè)革命的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施?！按蠹叶贾蕾?gòu)買(mǎi)算力，但并非都能將其打造成大模型的基礎(chǔ)設(shè)施，需有專業(yè)的隊(duì)伍才行?！辈裉煊诱f(shuō)。

第二，工業(yè)人工智能是工業(yè)智能算法的基礎(chǔ)。美國(guó)人工智能發(fā)展戰(zhàn)略報(bào)告里提到，“工業(yè)人工智能當(dāng)前的目標(biāo)是將以前無(wú)法實(shí)現(xiàn)工業(yè)生產(chǎn)自動(dòng)化的任務(wù)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化?！辈裉煊舆M(jìn)一步闡釋道，即將產(chǎn)品與工藝設(shè)計(jì)、經(jīng)營(yíng)管理與決策、制造流程運(yùn)行管理與控制等工業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)中，目前只能依靠人的感知、認(rèn)知、分析與決策能力、經(jīng)驗(yàn)與知識(shí)來(lái)完成的影響經(jīng)濟(jì)效益的知識(shí)工作，實(shí)現(xiàn)知識(shí)工作的自動(dòng)化與智能化(工況識(shí)別、指標(biāo)預(yù)測(cè)與回湖、人機(jī)互動(dòng)與協(xié)作的智能優(yōu)化決策)感知、決策與控制一體化，顯著提高經(jīng)濟(jì)效益。

“工業(yè)場(chǎng)景的特殊性在于過(guò)程始終動(dòng)態(tài)變化。人工智能的發(fā)展須與工業(yè)結(jié)合，產(chǎn)生工業(yè)能用的算法、平臺(tái)和技術(shù)，才能真正落地，并推進(jìn)產(chǎn)業(yè)發(fā)展?！辈裉煊诱J(rèn)為。

第三，工業(yè)元宇宙是實(shí)現(xiàn)虛擬場(chǎng)景下監(jiān)控，在線自學(xué)習(xí)自優(yōu)化真實(shí)場(chǎng)景下識(shí)別、決策與控制系統(tǒng)的基礎(chǔ)。

王國(guó)棟：下一步的任務(wù)是實(shí)現(xiàn)鋼鐵工業(yè)全流程一體化的數(shù)字化轉(zhuǎn)型、“AIGC+鋼鐵”

改革開(kāi)放以來(lái)，我國(guó)鋼鐵行業(yè)迅猛發(fā)展，經(jīng)過(guò)多年的引進(jìn)和創(chuàng)新，工藝裝備、控制系統(tǒng)硬件以及運(yùn)行環(huán)境都達(dá)到了工業(yè)時(shí)代的巔峰水平。鋼鐵工業(yè)作為大型復(fù)雜流程工業(yè)，全流程各工序均為充滿不確定性的“黑箱”。這些“黑箱”為我們提供了應(yīng)用數(shù)字技術(shù)的最佳場(chǎng)景。

“工業(yè)時(shí)代后期的自動(dòng)化控制系統(tǒng)有全面的數(shù)據(jù)采集和豐富的數(shù)據(jù)積累，數(shù)據(jù)資源優(yōu)勢(shì)明顯。進(jìn)入數(shù)字時(shí)代，對(duì)鋼鐵工業(yè)的落后大腦——邊緣系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、軟件定義、雙層架構(gòu)的信息技術(shù)改造，構(gòu)建先進(jìn)的自組織、自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)、高度自治的信息物理系統(tǒng)（CPS）和鋼鐵行業(yè)創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施（SEII），成為一個(gè)亟待解決的重大問(wèn)題?！蓖鯂?guó)棟指出。

他呼吁，鋼鐵行業(yè)須遵照習(xí)近平總書(shū)記提出的新時(shí)代中國(guó)特色社會(huì)主義思想，以鋼鐵行業(yè)中國(guó)式現(xiàn)代化為目標(biāo)，發(fā)揮社會(huì)主義制度的優(yōu)越性，集中力量辦大事，貫徹“深度融合”三原則（產(chǎn)學(xué)研深度融合、科技創(chuàng)新與創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新深度融合、數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合），促進(jìn)鋼鐵工業(yè)全流程、一體化“AI+鋼鐵”，數(shù)字換腦，模型換代，登頂Robotsteel（RS），完成鋼鐵工業(yè)中國(guó)式現(xiàn)代化的光榮任務(wù)。

“為此，我國(guó)鋼鐵行業(yè)必須以鋼鐵產(chǎn)品生產(chǎn)線為主線，以生產(chǎn)線的大數(shù)據(jù)為基本資源，利用大數(shù)據(jù)/機(jī)器學(xué)習(xí)+理論/經(jīng)驗(yàn)，圍繞質(zhì)量、成本、低碳、安全發(fā)展，主攻全流程邊緣黑箱，通過(guò) ‘AIGC + 鋼鐵’，建設(shè)全流程一體化的數(shù)字孿生平臺(tái)與SEII，構(gòu)成具身智能的鋼鐵行業(yè)的RS，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)、人工智能與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的深度融合?！蓖鯂?guó)棟表示。

據(jù)介紹，經(jīng)過(guò)近年產(chǎn)學(xué)研用的共同努力，一些先進(jìn)鋼鐵企業(yè)的已開(kāi)發(fā)出各單元SEII，并已經(jīng)投入運(yùn)行，發(fā)揮效益、取得重要的突破性成果，樹(shù)立了單元數(shù)字化轉(zhuǎn)型的樣板。由于鋼鐵生產(chǎn)過(guò)程的高度復(fù)雜性和某些數(shù)據(jù)無(wú)法獲取，在此過(guò)程中充分利用近年發(fā)展的最新AI技術(shù)，例如深度學(xué)習(xí)、多模態(tài)、多智能體、算力輕量化、端到端、具身智能等，將數(shù)字經(jīng)濟(jì)與鋼鐵行業(yè)實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，人工智能科技創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新深度融合，同時(shí)充分利用離線獲取的數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)理論、專家經(jīng)驗(yàn)等，為鋼鐵行業(yè)賦能，助推鋼鐵行業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。

“下一步的任務(wù)是實(shí)現(xiàn)鋼鐵工業(yè)全流程一體化的數(shù)字化轉(zhuǎn)型、‘AIGC+鋼鐵’。”王國(guó)棟表示，我們有信心做到，充分利用鋼鐵行業(yè)工業(yè)時(shí)代后期最先進(jìn)的計(jì)算機(jī)硬件系統(tǒng)和運(yùn)行環(huán)境，采用新一代的扁平化雙層體系架構(gòu)，進(jìn)行數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、軟件定義等信息技術(shù)改造，實(shí)現(xiàn)鋼鐵行業(yè)全流程一體化的數(shù)字換腦、模型換代、AI+邊緣數(shù)控，走出一條低成本、高效率、易推廣、零風(fēng)險(xiǎn)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型的鋼鐵工業(yè)升級(jí)換代之路。

桂衛(wèi)華：大模型應(yīng)用到工業(yè)領(lǐng)域、實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)變革，仍是一道鴻溝

所謂生成式人工智能，是以超大規(guī)模、超多參數(shù)量的大模型為基礎(chǔ)，通過(guò)大量的數(shù)據(jù)和計(jì)算資源來(lái)提取信息、獲取知識(shí)、模擬人類大腦智慧。

“理論上，大模型在工業(yè)領(lǐng)域可以發(fā)揮4方面作用：優(yōu)化設(shè)計(jì)過(guò)程、提高研發(fā)效率，基于交互能力推動(dòng)產(chǎn)品和服務(wù)智能化，拓展生產(chǎn)制造智能化應(yīng)用的邊界，基于助手模式提升經(jīng)營(yíng)管理水平?！彼赋?，“ChatGPT帶火生成式AI，國(guó)內(nèi)外掀起‘百模大戰(zhàn)’，廣大媒體討論熱烈，但大模型應(yīng)用到工業(yè)領(lǐng)域、實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)變革，仍有一道鴻溝?！?

桂衛(wèi)華分析認(rèn)為，大模型工業(yè)應(yīng)用主要面臨知識(shí)、決策、驗(yàn)證等3方面挑戰(zhàn)。具體而言，在知識(shí)方面，大模型擅長(zhǎng)處理靜態(tài)數(shù)據(jù)，而工業(yè)數(shù)據(jù)大多是時(shí)序數(shù)據(jù)；在決策方面，對(duì)機(jī)理模型的處理是工業(yè)領(lǐng)域最需要的部分，大模型不會(huì)處理；在驗(yàn)證方面，流程生產(chǎn)過(guò)程具有全天候不間斷運(yùn)行、平穩(wěn)性要求高、異常狀態(tài)危害大等特點(diǎn)，導(dǎo)致大模型賦能工業(yè)應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)無(wú)法不經(jīng)測(cè)試直接落地應(yīng)用，但新技術(shù)缺少應(yīng)用驗(yàn)證與評(píng)測(cè)的環(huán)境。

為應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，桂衛(wèi)華團(tuán)隊(duì)研發(fā)了有色冶金具身智冶垂域大模型。對(duì)于解決知識(shí)問(wèn)題，該大模型構(gòu)建了高質(zhì)量、多層級(jí)工業(yè)領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)，提出了基于MODELING的元建模方法及面向多場(chǎng)景黑盒復(fù)用的元模型標(biāo)準(zhǔn)封裝體系，構(gòu)建可重構(gòu)、可移植、易復(fù)用的元模型。對(duì)于解決決策問(wèn)題，該大模型通過(guò)工業(yè)知識(shí)微調(diào)增強(qiáng)代碼生成大模型，建立語(yǔ)法/語(yǔ)義檢查反饋提示生成的軟件構(gòu)造工作流，構(gòu)建了低資源工控指今與代碼數(shù)據(jù)的生成-部署-更新閉環(huán)鏈路；最后通過(guò)高保真數(shù)字孿生模型和輕量化部署構(gòu)建實(shí)物伴生平臺(tái)，為整體架構(gòu)體系的驗(yàn)證測(cè)試提供基礎(chǔ)?！霸摯竽Ｐ推平饬斯I(yè)AI大模型技術(shù)不敢用、不好用的難題?！彼f(shuō)。

桂衛(wèi)華建議，未來(lái)要進(jìn)一步完善行業(yè)語(yǔ)料庫(kù)，深入研究不同行業(yè)、不同領(lǐng)域、不同場(chǎng)景語(yǔ)料匯聚技術(shù)；深入研究大小模型協(xié)同進(jìn)化路徑，推動(dòng)端側(cè)化發(fā)展，達(dá)到大模型賦能工業(yè)I+N+X的應(yīng)用范式效果；進(jìn)一步融合多領(lǐng)域的模型能力，在不同場(chǎng)景中“自我學(xué)習(xí)”，通過(guò)一個(gè)大模型解決產(chǎn)業(yè)中各種問(wèn)題，極大地提高模型利用率，推動(dòng)AI開(kāi)發(fā)走向“統(tǒng)一”。