中國工程院院士王國棟在近期“AI+鋼鐵”技術發布會上，接受了人民網的獨家專訪，深入探討了人工智能技術在鋼鐵產業的應用前景。他指出，鋼鐵產業不僅是國家的基礎支柱，更是AI技術深度賦能的理想試驗場。

王國棟強調，鋼鐵工業作為一個復雜的大型流程工業，其內部存在大量不完全信息和不確定性，這使得傳統方法難以實時、連續地獲取材料內部數據。為此，他提出了一種結合大數據、專家經驗以及生成式人工智能（AIGC）技術的新方法，旨在通過建立人機混合智能體，實現數據密集、智能涌現和人機協同。

他進一步解釋說，這種人機混合智能方法將構建一個全局性、系列化、通用化的智能預測體系，使鋼鐵流程中的各個單元能夠實現數據的實時、連續、在線和精準預測，即數字孿生建模。這一技術不僅能夠推動鋼鐵行業的升級換代，還能為行業的轉型發展提供強大動力。

在AI技術的實際應用方面，王國棟提到，寶鋼梅鋼的智慧高爐系統就是一個成功的案例。該系統融合了大數據、AI與冶煉機理，能夠提前1至3小時預測高爐的關鍵指標，如透氣性、熱負荷、煤氣利用率和焦比等，其在線運行準確率超過了85%。

然而，王國棟也指出，AI在鋼鐵行業的推進過程中仍面臨諸多挑戰，包括數據質量的多源異構、模型泛化能力不足以及復合型人才的短缺。為了應對這些挑戰，他建議開發專業的ETL工具鏈，建立“通用模型+個性數據”的遷移學習方案，并加強校企聯合培養。

關于如何保障AI在鋼鐵企業中的高效應用，王國棟認為，關鍵在于構建“產學研用”協同創新生態。這包括夯實數字底座、強化應用牽引、加強技術服務以及營造良好的生態環境。他特別強調了支持企業建設新型一體化信息基礎設施的重要性，以及聚焦混合式AI等關鍵技術加大研發投入的必要性。

王國棟還提到了AI在推動鋼鐵行業綠色發展方面的作用。他指出，“AI+鋼鐵”已經在多個環節促進了行業的綠色發展，如通過實時監測與智能感知系統以及關鍵參數預測和多目標優化模型，實現了節能降碳、降本增效和穩定運營。河鋼的WesCarber碳中和數字化平臺就是一個典型例子，該平臺以“能碳+AI”為核心，實現了全產業鏈碳流的可視化。

王國棟表示，AI在“雙碳”目標中的作用遠不止于此。通過打通生產各環節的數據流，AI能夠實現跨工序、跨尺度的系統協同，從而推動全流程的綠色化重構。例如，AI可以實時監測和分析能源的使用情況，提高能源利用效率；構建碳排放模型，精準預測碳排放情況，幫助制定減排策略；還可以基于大量生產數據挖掘工藝的潛在改進點，助力工藝裝備產品服務的一體化開發。

展望未來，王國棟呼吁鋼鐵行業加快工業互聯網、大數據和AI等技術的融合，搭建能、環、碳全流程一體化管控平臺。同時，建立完善的鋼鐵行業數據標準和數據庫，為數字化和綠色化的協同發展提供堅實的數據支持。