《世界金属导报》作为国内钢铁行业最具权威性的专业媒体，通过网络征集、自主推荐、报社初选、行业知名专家评选，最终确定了“2024年度钢铁工业智能制造十大要闻”，内容涵盖对钢铁行业格局和未来发展能够产生深远影响的重要智能制造事件和项目，以期加快钢铁行业智能化进程。

　　2024年10月，为贯彻落实《制造业数字化转型行动方案》《“十四五”智能制造发展规划》任务要求，工信部、国家发改委等六部门联合开展“2024年度智能工厂梯度培育行动”，明确将构建智能工厂梯度培育体系，分基础级、先进级、卓越级和领航级四个层级开展智能工厂梯度培育，打造智能工厂“升级版”，助推智能制造高质量发展。12月31日，工信部发布了“关于卓越级智能工厂（第一批）项目的公示”，拟入选的卓越级智能工厂（第一批）项目名单中18家钢铁企业榜上有名，占总数的7.7%，在所有工业门类名列前茅。此前，2021-2023年，在工信部发布的“智能制造试点示范”项目中，已有29家钢铁企业上榜智能制造示范工厂揭榜名单，占总数的6.9%，在所有工业门类同样名列前茅。

　　近年来，钢铁行业智能制造创新应用场景不断涌现，已覆盖钢铁全产业链，两化融合指数上升至59.9，关键工序数控化率达到72.5%，生产设备数字化率达到53.8%，行业平均劳动生产率从2012年的454吨/（人∙年）大幅提升到最新的900吨/（人∙年）以上（按主业在岗职工计算），提高100%以上，数字化水平显著提高。

　　数字化转型是加速钢铁工业高质量发展的重要引擎。发展智能制造是钢铁工业实现提质增效、提高有效供给的重要途径，也是行业转型升级的重要举措。“2024年度智能工厂梯度培育行动”的评选公布是对《制造业数字化转型行动方案》《原材料工业数字化转型工作方案（2024—2026年）》的贯彻落实，对行业加强智能制造的应用有很好的借鉴作用，可加快推进新一代信息技术与钢铁行业融合创新应用，推动钢铁行业数字化转型提档加速，助力行业高质量发展。

　　近年来，数字经济的浪潮席卷全球，各个行业都在加快进行数字化转型。超过80%的钢铁企业已经开始探索大数据模型应用，数字化转型已经成为钢铁行业高质量发展的重要战略。2024年度钢铁行业人工智能大模型研究进展迅速。

　　2024年4月28日，湖南钢铁集团联合华菱云创、湖南移动和华为技术，以湘钢人工智能大模型平台早期试点22个应用场景为载体，发布全球首个钢铁大模型，为大模型在钢铁行业的探索实践翻开了新篇章。10月23日，中国宝武自主研发的钢铁行业大模型产品——“宝联登钢铁行业大模型”首发。10月24日，河钢数字自主研发的垂直领域钢铁行业人工智能大模型——“威赛博钢铁大模型”成功发布。12月中旬，宝钢股份、宝钢工程、华为公司等合作研发的基于“华为盘古大模型+开源模型”的连铸多个关键场景模型，由六项人工智能模型组成，正式投入宝钢股份2号连铸机运行。此外，南钢探索AI与材料仿真系统融合，构建数据与智能驱动的数字研发体系，降低研发试错成本，助力南钢高端产品的研发；围绕客户需求至产品交付的数据要素全流程贯通和模型驱动工艺优化与全局寻优，推动钢铁节能降耗，实现绿色低碳可持续发展。

　　随着人工智能技术的不断发展，钢铁行业正逐步探索其应用，通过AI技术，钢铁企业能够实现对生产流程的精细化管理，提高生产效率，降低能耗。湘钢、宝武、河钢、南钢等钢企在钢铁生产引入人工智能技术带来了显著的变革，通过深度学习和大数据分析，AI不仅优化了生产流程，还在节能减排、质量控制等方面展现了卓越成效；同时，AI还能助力企业进行智能决策，确保安全生产，并推动行业绿色低碳发展。

　　3 本钢工业大数据平台正式上线+N大数据平台，构建“横向拉通核心价值链，纵向穿透溯源分析”的数据网络，打破组织壁垒、业务壁垒和系统壁垒，支撑业务全价值链分析和多维分析。平台承载云计算、大数据、AI、网络安全等技术，为业务开展数据治理及数据应用提供统一的云化IT平台和基础设施服务。汇聚本钢内外部各领域系统数据，依托平台数存、数成、数典、数现和数智等套件，形成统一数据湖，实现数据采集、汇聚、存储、处理、服务、治理、展示及运营等全链条的一站式管理。2024年9月本钢通过DCMM4级认证。以贯标促进数据管理体系落地，数据创新应用支撑实质贯标，将数据战略与企业战略深度绑定，健全组织保障、制度保障、人才保障；使对数据从产生、采集、存储、加工、应用、运维和退役全生命周期的管理能力和运营能力迭代提升，更加充分有效地激活和释放数据价值。依托大数据平台规范数据架构，通过开展数据资源盘点，规范元数据管理并构建企业级数据资产三层目录900余个，全面掌握公司数据资源状况，实现数据可视可查；形成数据融合应用模型800余个，支撑会议线上化、绩效考核、降库存、排产优化、辅料降本、物流管控等业务提升，工作效率平均每月节约541人日。

　　数据作为核心生产要素，已经成为企业创新发展的重要驱动力。通过打造数据深度治理示范项目，建立健全并落地数据管理体系，促进数据治理能力的提升，持续推进采购、销售、财务、成本、工程、设备、生产、质量、物流、科研、炼铁、炼钢、轧钢等各专业/工序数据资产建设及创新应用，以价值为导向挖掘数据价值，支撑企业提质降本增效，培养数字化人才队伍，促进企业数字化转型，从而提升企业核心竞争力。

　　2024年4月20日，山钢永锋临港公司（简称：永锋临港）2250mm精品板材生产线全线贯通，实现了产品结构和智能化水平的全面优化提升。永锋临港联合中冶赛迪信息对工业互联网平台进行全面升级，围绕“灯塔工厂”标准，规划建设了20多个数字化用例，并已全部上线亿条记录；OT数据使用率从37%提升至46%。为更好挖掘平台数据价值，加大与华为战略合作，启动数智钢铁示范基地建设，以人工智能AI技术应用和数据应用的双轮驱动，推进数据平台和大模型技术在公司应用，打造数智钢铁示范。永锋临港通过积极拥抱大模型技术发展，与华为公司携手成立联合项目组，按照“先期试点、建设能力、扩展场景”的三步走要求，在场景建设的同时，培育大模型训练能力和人才队伍，借助大模型平台，持续地孵化各种场景模型，目前已落地铁路列车智能合规检测、篦条异常智能检测、钢坯智能低倍检测三个场景。此外，永锋临港正在推进钢铁行业MA统一标识系统在原材料采购、生产制造和产品销售流通等场景的应用，以打通上下游客户，实现数据高效互通，推动钢铁行业高质量发展。

　　永锋临港围绕钢铁生产的业务价值流，以极致效率、极致能效、极致效能为指引，持续推进“精益+智能”深度融合，全面推进数字化转型。2024年底，永锋临港成为钢铁行业首批MA统一标识应用示范企业，并成功入选国家首批次卓越级智能工厂。2025年，永锋临港将以建成数字化、可持续的“双料灯塔工厂”为目标，以全流程工业互联网平台为依托，推动新一代人工智能等数智技术的深度应用，探索未来制造模式，向领航级智能工厂迈进。

　　2024年7月10日，中冶赛迪信息与日照钢铁携手打造的日照钢铁全流程智能工厂成功上线，成为行业规模最大、产线最多、全流程集成度最高的钢铁智慧中心，形成了一个强大的“钢铁大脑”，对整个铁区系统进行智慧控制和生产决策。项目集控大厅占地2600平方米，建立50余万数据点位采集的大数据工业互联网平台、打造200多个智能控制优化模型、实现600余张全报表自动生成、安装400块大屏幕、实现100多个岗位的集约化操作。结合日钢生产运行及管理特点，项目实现了多项技术创新与突破：打造出行业体量最大、复杂度最高的物料跟踪系统，实现了钢轧冷运全过程的智能排程决策和产品质量的精准控制，行业首创了燃煤燃气发电机组及煤气柜的闭环调控，实现了大体量、强业务环境下设备管理状态的透明化、作业的智能化和管理的高效化。

　　中冶赛迪信息携手日照钢铁在统一工业互联网架构基础上，应用人工智能、机器视觉、大数据算法等先进技术，充分融合日照钢铁生产管理经验及已有信息化建设成果，让超大规模铁区精细化生产管控成为现实，在规模、集成度上创造行业之最，纵向打通数据传送链路，横向贯通各生产工序，以数据驱动生产操控管一体化，推动生产效率持续提高，打造行业智能制造标杆示范工厂，创造钢铁智慧、绿色、高质量转型发展新实践，书写新质生产力驱动创新发展新篇章。

　　2024年初，中信泰富特钢集团旗下兴澄特钢联合集团总部、大冶特钢、青岛特钢、天津钢管、铜陵焦化、扬州特材共同打造的行业内首个基于集控的多工序多基地铁前决策协同中心落地，为“一总部多基地数智决策协同”的成功实施提供了全方位的智能制造解决方案。兴澄特钢铁前决策中心运用先进技术，实现了对千里之外高炉的智能控制。汇聚了六大生产基地—大冶特钢、青岛特钢、天津钢管、铜陵焦化、扬州特材及兴澄特钢的炼铁、烧结、焦化、球团、原料五大工序，为九座高炉提供强大赋能。工业私有云+虚拟技术的架构，使得系统运行更加高效、安全。集团与各基地之间实现了信息融会贯通，通过在线诊断决策优化，行业专家资源齐聚江苏总部，为我国钢铁行业的发展提供了有力支持。

　　中信泰富特钢创新构建行业内首个基于集控的多工序多基地铁前决策协同中心，实现一总部多基地的智能制造飞跃，高效集成六大基地五大工序，智能控制九座高炉，运用工业私有云和虚拟技术，确保高效安全运行。其炉况智能诊断系统，结合机器学习，提升生产稳定性与产品品质。全生命周期在线智能配矿系统优化资源配置，推动产业升级。这一智能制造解决方案的成功实施，有力助推整个行业的技术进步，为我国钢铁行业转型升级提供了示范作用。

　　2024年9月，中冶京诚数字科技（北京）有限公司（简称：京诚数科）自主研发的“AI+长材”机器视觉应用系统，在福建三钢80万吨中大规格优质棒材产线全面投用，标志着钢铁行业智能制造技术应用的重大突破。该系统通过创新的机器视觉星空体育在线入口技术和人工智能算法，解决了传统生产线中棒材检测精度低、自动化水平不足等问题。系统采用创新的自适应尺度感知目标检测算法BarSense，有效提高了棒材检测的准确率，在基于机器视觉的自动锯切系统应用上取得突破性进展。京诚数科还提出了多视角点云融合的ICP改进算法，实现了原料坯长度测量和弯曲检测的创新应用。基于多模态集成算法，系统实现了中大棒的全流程逐支跟踪，为冷区全自动控制提供了技术支撑。该系统已在昆钢、乐钢、三钢、新钢、宣钢等钢厂成功应用，显著提升了生产自动化水平。

　　京诚数科自研的“AI+长材”机器视觉技术深挖机器视觉系统的潜力和效能，弥补了传统技术手段无法实现的技术盲点，并与基础自动化控制系统和过程自动化控制系统互补配合，最大程度地支持了产线实现智能识别、智能测量、全域全自动控制、全流程逐支跟踪、生产工艺一张图等高阶业务应用，为建设自动化、智能化长材产线提供坚实的技术保障，助力钢铁企业提智增效。机器视觉技术将有力助推全行业向智能化迈进。

　　8 全国首个板棒智能化试样加工生产线日，福建三钢闽光股份有限公司与齐齐哈尔华工机床股份有限公司联合攻关的国内首台板棒智能化试样加工生产线成功投运。该产线基于原有智能化技术及产业数据，通过自主开发的核心套料装备技术，打通棒材智能化关键环节，实现板材与棒材工艺的交叉与柔性无缝集合。该产线首次实现了板材与棒材多种试样的在线批量加工与测试，标志着我国钢铁行业在物理测试领域智能制造方向上的重大突破。该项目不仅展示了我国在智能化试样加工装备领域的自主创新能力，也为钢铁行业的高质量发展提供了强有力的技术支撑和示范。此外，该项目基于数字孪生技术，将信息、自动化控制与新材料技术深度融合，成功实现钢铁板材和棒材试样的无人化、自动化在线加工。其技术体系具备一定的自适应、自学习和自优化能力，大幅提升了生产智能化属性。

　　推荐理由福建三钢成功投运的试样加工线是我国钢铁行业在智能化、自动化检测领域的一项重大创新。该项目不仅解决了传统试样加工效率低、精度差的问题，还实现了板材与棒材全流程智能化加工，开创了板棒一体化试样制备的先河。这一技术的应用，可确保达到智能化状态下的精密与高效制样操作并行，完善优化生产流程和数据样本，从而在钢铁材料的生产质量和检测标准方面达到国际先进水平，为行业智能化转型提供了切实可行的技术路径。

　　工信部等十二部门印发的《工业互联网标识解析体系“贯通”行动计划（2024—2026年）》提出，到2026年，建成自主可控的标识解析体系，在制造业及经济社会重点领域初步实现规模应用。为此，2024年11月中关村工信二维码技术研究院成立钢铁行业MA统一标识注册管理中心，中心设在冶金工业信息标准研究院，负责钢铁行业一级节点下各类节点的分配管理和MA统一标识的注册管理，建设钢铁行业MA统一标识注册管理平台。MA标识代码作为全球唯一的数字身份标识代码，能够为钢铁产品提供独一无二的身份识别。这一特性使得钢铁产品在生产、流通、使用等各个环节中都能被准确追踪和识别，有助于实现产品的全生命周期管理，优化生产流程，提升质量与安全性，促进供应链的协同与优化。通过应用MA标识代码，企业可以实现生产过程的数字化、智能化和自动化，提高生产效率和产品质量。

　　推荐理由MA标识代码的推广和应用是钢铁行业数字化转型的重要里程碑，通过为钢铁产品提供全球唯一的数字身份，极大地促进数据的互联互通，推动钢铁行业数字化转型的深化、提高生产效率与降低成本、增强市场竞争力、优化供应链管理、促进技术创新与产业升级以及政策支持与标准引领等方面的作用，MA标识代码将为钢铁行业的可持续发展注入新的动力。MA标识代码还可以为企业带来新的商业模式和创新机会，推动钢铁行业的转型升级和高质量发展。

　　经过2024年冬季的申报评选，2025年1月14日，世界经济论坛（WEF）公布第13批全球“灯塔工厂”名单，其中，首钢股份冷轧公司成功入选，成为全国钢铁行业第3家、全球钢铁行业第7家“灯塔工厂”。首钢股份冷轧公司基于产销平台建设了云边端的技术架构，应用5G、大数据、AI、机器视觉和机器人等先进技术，实现上下游互联互通，支撑数字化应用场景的落地。其中，5G技术赋能仓储、RGV运输和设备管控，提供快速、稳定的数据传输，助力智能化场景建设；AI技术支撑智能板形控制模型、锌层预设定和闭环控制模型、光整机模型、平整机模型和合金化模型等过程控制模型开发，实现过程控制智能化；上海研视科技视觉识别技术帮助产线快速感知运行中的非稳态情况和实现镀锌表面质量的快速检测和识别，有效提升了产线效率。

　　推荐理由首钢股份冷轧公司为满足严格的高端汽车制造质量标准和多元化的存货单元需求，部署了67个工业4.0数字化应用案例，其中61%采用了AI技术，提高了端到端流程的准确性，克服了客户提出的质量挑战，消除了关键的质量和产量限制。此举将高端产品销量提高了36%，将客户投诉减少了55%，将产星空体育在线入口品缺陷减少了35%，并将生产线%，充分展现了制造企业在数字化转型中如何利用AI技术提升效率与产品质量。