维度网讯，人工智能正在加速渗透至钢铁生产核心工序，一批率先布局的钢企已通过“数据红利”拉开效率差距，为行业转型升级打开新的利润空间。

南京钢铁近日宣布与飞书合作，共建全链路“卓越运营体系”，将AI能力落地更多业务场景。南京钢铁人工智能研究院院长李瑾彦介绍，继与华为联合开发“元冶·钢铁大模型”后，企业又与飞书合作，目标是推动人工智能技术深度融入铁钢轧全流程，将AI能力下沉至每一位基层员工。

李瑾彦表示，当前AI已深度赋能南京钢铁的高炉炼铁、轧钢温控等环节。以高炉炼铁为例，当运行出现异常时，AI智能体系统能及时推送预警并精准定位问题根源，将“事后追溯”转变为“事中纠偏”，从而大幅降低生产风险。

永卓控股有限公司也在加速以AI赋能核心产线。公司首席信息官林锦斌介绍，企业已将AI智能体应用于钢铁行业核心的高炉炼铁环节，试图破解这一长期依赖经验操作的“工业黑箱”。林锦斌说，高炉内部高温、高压，过去操作全凭炉长经验判断，容易出现偏差，发现问题时往往已错过最佳调整时机。如今，企业将炉长长期积累的经验转化为标准化规则，与实时生产数据一同输入大模型，利用其高通量信息获取和计算能力，为操作、监控、管理等各岗位人员提供高价值的决策参考。这不仅降低了岗位工作的难度和门槛，也推动高炉运行水平趋于最优。

在更细分的生产环节，AI也在突破传统手段难以克服的瓶颈。中天钢铁数字化负责人兼皓鸣科技总经理夏竹青介绍，在钢帘线生产中，“湿拉”后的半成品质量检测通过AI提高了效率。过去的方法是，在每盘丝满盘后，人工剪下一小段，用钳子测量自然形成的圆圈半径，耗时长且有材料浪费，剪断后需打结还可能引入新的质量问题。现在，不再剪丝，而是直接测量丝的“翘角”角度，将数据输入AI智能体即可获得圈径预测，这种方法比人工预判准确度更高。

飞书制造业解决方案专家罗红钢表示，过去两三年观察到，众多制造业企业正通过推动AI在组织内快速普及实现制造升级。在钢铁行业，从铁、钢、轧各工序到生产运营全过程，普遍面临“黑箱”难题，AI为破解这一难题、实现精益运营提供了路径。

中国钢铁工业协会副会长李毅仁指出，当前中国钢铁工业已进入减量调整、存量优化、提质升级的新发展阶段。利润率大幅领先行业平均水平的企业，往往是在智能制造、尤其是“AI+钢铁”领域的推动者和实践者。面对行业深度调整，加快实现智能化、绿色化、融合化发展是必由之路。

中央财经大学中国互联网经济研究院副院长、中国市场学会副会长欧阳日辉表示，高炉炼铁等环节之所以被称为“工业黑箱”，是因为内部高温高压、物理化学反应极其复杂，且极度依赖老师傅的经验直觉。如今通过AI模型对海量传感器数据进行实时分析、学习和预测，将“模糊的经验”转化为“可视化的数字洞察”，实现了从经验驱动到数据驱动的范式转移。