文章核心观点 - 湖北省政府发布《关于加快推进人工智能产业发展的实施意见》，旨在构建完整的人工智能发展体系，释放产业潜力，壮大智能经济 [1] - 目标到2027年，将湖北基本建成具有全国影响力的人工智能创新发展高地、产业发展集聚区、融合应用样板区，并推动武汉市进入全国人工智能城市发展第一梯队 [1] - 2024年湖北人工智能核心产业规模达1107亿元，2025年前9个月产业规模已超1100亿元，同比增长近30%，预计2025年全年产值将突破1500亿元 [1] 产业发展目标与规模 - 明确2027年发展目标：建成人工智能创新发展高地、产业集聚区、融合应用样板区及全国数据要素市场中部枢纽 [1] - 产业规模快速增长，2025年前9个月已超1100亿元，同比增长近30%，预计2025年全年产值突破1500亿元 [1] - 到2027年，产业规模目标达到3500亿元，并培育5个100亿级产业园 [6] 政策支持与资金保障 - 人工智能产业被纳入九大新兴特色产业，并已发布一系列规划文件如"十四五"发展规划和三年行动方案(2023-2025年) [2] - 出台"技改13条"、"数字经济新15条"等政策措施，围绕计算中心、揭榜挂帅等方面予以资金奖补 [2] - 人工智能产业投资基金规模已达百亿元 [2] 科技创新与技术攻关 - 推进优势领域集聚攻坚，围绕深度学习通用芯片等优势领域开展技术攻坚 [2] - 聚焦群体智能、类脑智能、具身智能、人机混合智能等方向，鼓励高校联合科研院所及龙头企业加强基础理论研究 [2] - 开展大模型基础架构创新、多路径技术探索、多模态数据处理等共性技术攻关 [2] - 推动先进存储产业联合创新，开展高带宽存储芯片研发及产业化 [3] 基础设施与要素支撑 - 系统布局三大基础设施：提升数据供给能力，强化末端感知，构建覆盖多领域的智能感知体系 [3] - 推进算力共享，构建全省统一的算力互联互通平台，形成"1+3+N"的平台体系 [3] - 深化网络互联，推进"双千兆"向"双万兆"演进，推动6G试验网建设，5G-A和OTN全光网络覆盖全省17个市州 [3] 产业生态与企业培育 - 湖北人工智能相关企业达1215家，建成80多个重大创新平台和新型研发机构 [5] - 武汉34所高校成立人工智能研究院或学院，聚集21位人工智能相关领域院士 [5] - 实施梯度培育计划，通过招引、壮大、扶持、培育、孵化等方式建立全方位梯次培育服务体系 [5] - 培育壮大头部企业，催生"人工智能+高速移动互联+先进存储"等新业态，目标打造千亿级规模企业 [5] 重点领域与集群发展 - 围绕人工智能芯片、高端光芯片、元宇宙、自动驾驶、低空飞行等领域推动产品迭代升级 [6] - 支持各地建设特色产业园区，形成六个"万人研发基地"，支持武汉打造"世界存储之都"和"世界工业软件之都" [6] - 培育具有国际竞争力的人工智能产业集群 [6] 应用场景与融合发展 - 推动"人工智能+"与科研、工业、农业、现代服务业、建造等领域深度融合，赋能经济发展 [6] - 推动"人工智能+"与政务、安全治理、生态治理等领域结合，提升社会治理效能 [6] - 推动"人工智能+"与教育、医疗、交通、校风等领域结合，赋能人民生活新体验 [6] 生态优化与保障措施 - 构建新兴产业推进机制，拓宽人才培育渠道，深化科技金融改革，营造创新发展氛围 [6] - 加强省级统筹，鼓励各市州政府以"人工智能+"行动为抓手发展壮大智能经济 [6] - 在健全推进机制、创新金融支持、完善政策标准等方面先行先试 [6]

行业数字化转型战略与政策支持 - 钢铁行业被列为新一代人工智能深度赋能的理想实践场 数字化转型被中钢协列为行业三大工程之一 并启动数字化转型工程三年行动[1] - 在国家"人工智能+"政策指引下 钢铁企业推动数字化转型取得实质性进展 依托数字化支撑高端化和绿色化发展[1] 企业数字化转型实践与成效 - 首钢股份冷轧公司入选全球"灯塔工厂" 部署67个工业4.0数字化应用案例 其中61%运用人工智能技术[2] - 通过数字化改造实现生产线效率提高21.2个百分点 产品缺陷率下降35个百分点 高端产品销售额增长36个百分点 客户投诉率减少55个百分点[2] - 95.1%的钢铁企业将数字化转型战略纳入总体发展进程 机器人应用密度达65台（套）/万人 82.9%的企业建设智能集控中心 63.4%的企业运用三维可视化仿真系统[2] - 宝钢股份制定"AI+"数智化转型战略 计划3年内打造1000个以上AI赋能应用场景[3] - 河钢集团将智能制造纳入发展战略 自主研发"威赛博"工业互联网平台 推动人工智能与制造流程全链条融合[3] 人工智能技术应用与创新突破 - 钢铁行业存在全流程"黑箱"问题 涉及复杂物理化学过程 存在不完全信息和不确定性问题[4] - 东北大学提出"人机混合智能"模式 实现全流程在线高保真预测 相关技术已在多家钢企落地应用[5] - 在高炉智能冶炼中采用"通用模型+个性数据"架构 提升能效与绿色生产水平 在热轧环节开发数字孪生模型实现组织性能在线预测与优化[5] - 通过人机协同推进"数字换脑、模型换代、工业软件开发" 建成生产过程主单元的自主无人智能控制体系[5] 行业发展前景与应用场景 - AI在钢铁行业应用场景包括生产流程优化 智能算法精准预测设备故障 大幅减少停机时间[6] - AI图像识别技术对钢材表面缺陷进行高精度检测 确保产品质量达标[6] - AI在供应链管理环节结合市场需求和原材料价格波动等因素开展预测 优化采购与生产计划 降低运营成本[6] - 随着大模型技术深入应用 将进一步穿透生产流程"黑箱" 贯通数据孤岛 实现全流程智能化和精细化管理[6] - AI将助力行业绿色可持续发展 推动节能减排与环境保护[6] 行业协同发展与创新范式 - 中钢协以"AI+智能技术应用"为核心 全面转向新一代人工智能技术驱动的生产力重塑 重点聚焦产业链智能协同 低碳智能融合及低成本技术推广[7] - 构建"人机协同"新型生产力范式 充分发挥AI高效计算能力与人类创造力判断力 保障炼钢操作稳定[7] - 东北大学团队研发基于"AI+人工经验"模式的转炉全流程模块化智慧炼钢系统 在鞍钢 本钢 南钢等企业落地应用[7] - 智慧炼钢核心目标是让操作更简单 过程更稳定 技术更专业 成本更可控 需要领导重视 基层积极和职工参与[7]

行业活动概况 - 东北大学联合冶金工业信息标准研究院在京举办"AI+钢铁"技术发布会 线上直播吸引近1.5万人次关注[1] - 发布会汇聚政产学研用多方代表 包括中国钢铁工业协会、宝信软件、南京钢铁、太钢不锈等企业及科研机构领导[2] AI技术应用前景 - 人工智能已在钢铁行业生产流程优化、质量控制和供应链管理取得进展 未来将通过大模型技术破解生产"黑箱"和资源调度困局[3] - AI技术将推动钢铁行业绿色可持续发展 实现节能减排目标 并促进跨企业、跨行业AI生态系统构建[3] - 第三代人工智能成为行业跨越瓶颈的关键抓手 中国金属学会已开展"AI+材料"调研并搭建数字化平台[4] 企业实践与合作 - 宝信软件与东北大学签署合作协议 将在科技攻关、人才培养和成果转化等领域深化合作[7] - 宝信软件分享钢铁大模型建设实践 通专融合垂类模型已在部分企业应用 将继续构建政产学研用协同生态[8] - 东北大学研发的转炉全流程智能体系统已应用于承钢、梅钢、南钢等企业 解决传统炼钢过度依赖人工经验问题[9] 技术突破与创新 - 东北大学提出"人机混合智能"模式 实现全流程在线高保真预测 技术已在多家钢企落地[3] - 通过"数据-机理-知识"混合驱动构建高炉智能控制体系 推动炼铁从经验驱动转向智能决策[8] - 热轧数字孪生技术取得进展 需打通理论与应用通道以加快科技成果转化[10] - 轧制过程通过混合智能模型实现控制系统自主研发 覆盖热轧、冷轧、中厚板等工艺[10] 政策与行业战略 - 中国钢铁工业协会将数字化转型列为行业三大工程之一 发布智能制造标准体系和数字化转型工程建设指南[5] - 河北省作为钢铁大省（占全国产量20%）正推动产业从规模扩张向价值提升跃迁 聚焦智绿融合与产业生态完善[4] - 行业将以"AI+智能技术应用"为核心 全面转向新一代人工智能驱动的生产力重塑[5] 未来发展方向 - 2025-2035年规划全流程一体化AI行动 通过生成式AI与行业结合实现自主无人控制[6][7] - 人机混合智能将向更高效、可解释性方向演进 需加强学科交叉与伦理规范建设[11]

行业发展趋势 - 中国钢铁行业正处于从数字化向智能化迈进的关键阶段 [1] - 新一代人工智能有望成为驱动行业高质量发展的新引擎 [1] - 钢铁产业拥有庞大产业规模 深厚应用积淀和高质量发展迫切需求 是人工智能深度赋能的最佳实践场 [1] 技术应用进展 - 人工智能已在生产流程优化 质量控制 供应链管理方面取得积极进展 [1] - 大模型技术深入应用将穿透钢铁生产流程"黑箱" 贯通数据孤岛 破解资源调度困局 [1] - 实现钢铁生产全流程智能化和精细化管理 [1] - 东北大学"AI+钢铁"大模型通过智能配矿系统有效降低吨铁能源消耗 减少碳排放 [2] - 对渣铁性能成分实现提前预测 大幅提升炉热稳定率 炉缸活跃性 [2] 方法论创新 - 必须发挥钢铁材料领域和AI领域专家优势 将新一代AI技术与实体经济深度结合 [2] - 充分利用钢铁行业丰富大数据 钢铁领域专家理论与经验 以及先进生成式人工智能技术 [2] - 实施"数据密集—智能涌现—人机协同"三元认知方法论 [2] - 建立人机混合人工智能体 实现人机协同 跨界融合 共创分享 [2] - 东北大学率先提出破解钢铁生产"黑箱"的"人机混合智能"模式 实现全流程在线高保真预测 [2] 战略意义 - 钢铁产业是国家工业脊梁 AI是创新引擎 两者深度融合是实现高端化 智能化 绿色化的必由之路 [2] - "AI+钢铁"发展将推动行业绿色可持续发展 实现节能减排和环境保护目标 [3] - 跨企业 跨行业AI生态系统构建将成为趋势 促进钢铁企业与上下游企业 科研机构 技术服务商等的深度合作与协同创新 [3] - 推动钢铁行业向高端化 智能化 绿色化迈进 [3]