用人工智能改造鋼鐵工業存在的問題與思考
中國工程院院士，鞍山鋼鐵集團公司原黨委書記、總經理 劉玠
通過人工智能改造傳統冶金產業具有巨大的發展潛力，在不遠的將來，我相信嶄新的從原料進廠到產品輸出的全流程“無人”鋼鐵廠將從想象變為現實，鋼鐵生產活動將和經濟社會更加緊密、更加友好地融合在一起。
當前，用人工智能改造鋼鐵工業仍然存在很多問題。
首先是人才缺失。智能化技術來得很快，我們很多工程師缺乏這方面的基礎教育學習，很多關鍵崗位人才缺失嚴重。而且由于年輕人對實業的認識不全面，致使行業對高層次人才吸引力不夠，我們對國外智力引進工作的力度也不夠；還沒有形成良好的創新人才培養模式。我們過去大量投資建設生產線，現在要在投資人才和研發方面舍得花錢，也有條件花錢。最近得知杜斌博士寫了一個智能化知識的培訓小冊子，我很高興，企業的工程師親自寫的東西可能不完善，但針對性一定強。我還特意讓中信特鋼的同行們要注意參考這樣的讀物。
其次是基礎理論研究滯后，自主研發能力薄弱，技術體系不夠完整。這不光是鋼鐵行業的問題，而且是制造業的通病。在數據處理理論方面，面向冶金工業數據處理的方法研究與軟件開發亟待提升。
最后是關鍵核心技術“卡脖子”。重硬件、輕軟件的現象突出，各類復雜產品設計和企業管理的智能化高端軟件產品缺失；計算機輔助設計等關鍵技術與發達國家差距較大；關鍵技術及核心基礎部件仍依賴進口，許多重要裝備和制造過程尚未掌握系統設計與核心制造技術，在相關核心專利技術領域也缺乏積累；數據采集手段與現場儀表的核心技術亟待突破；工控系統信息安全問題突出，主要涉及功能安全、數據安全（企業信息保護和個人隱私保護）等。
人工智能是一種顛覆性的技術，對人類社會的發展、技術進步會形成巨大的挑戰，這一點已經得到證實。我們必須面對挑戰，抓住機遇，深入研究，拓展應用。同時應該看到人工智能目前還在“弱智階段”，還不可能產生自主情緒和自主行為，不可能挑戰人類自身，不應片面夸大它的作用。
人工智能的基礎是計算機系統能力、數據采集規模和算法的有效運用。因此，創造人工智能的生態環境是最根本的。數據的篩選是一門藝術，需要對產生數據機理進行更深入的研究，在基礎理論和科學知識下才能更有效地選取數據，為此需要不同專業、不同部門的跨界合作。
鋼協何文波書記提出我們要在世界鋼鐵技術史上留下中國人的印記，這是我們老一代鋼鐵人的共同心愿。相比較而言，鋼鐵業從自動化到信息化的技術走在國內大工業的前列。所以我覺得鋼鐵業智能化是一個“留下印記”可能性較大的領域。而在整個智能化領域，我贊同寶武中央研究院提出的“鋼鐵業未來智能信息系統”的思考，從企業提出的東西結合了實際需要、理論和應用技術等，指向性好。大家可以議一議，是否可以把這個東西作為一個全行業共同努力的抓手，一步一步扎扎實實往前走，我們自己研制的工業軟件可以隨時應用和完善。如果行業各方面的力量協同參與，有成果共同分享，大面積的應用，這樣在世界鋼鐵技術發展上留下我們的印記就的確能夠實現。
總之，我們要靜下心來，抓住人工智能的基礎研究、生態環境的建設、數據的積累，同時推進應用領域的開發。
