用人工智能改造钢铁工业存在的问题与思考
中国工程院院士，鞍山钢铁集团公司原党委书记、总经理刘玠
通过人工智能改造传统冶金产业具有巨大的发展潜力，在不远的将来，我相信崭新的从原料进厂到产品输出的全流程“无人”钢铁厂将从想象变为现实，钢铁生产活动将和经济社会更加紧密、更加友好地融合在一起。
当前，用人工智能改造钢铁工业仍然存在很多问题。
首先是人才缺失。智能化技术来得很快，我们很多工程师缺乏这方面的基础教育学习，很多关键岗位人才缺失严重。而且由于年轻人对实业的认识不全面，致使行业对高层次人才吸引力不够，我们对国外智力引进工作的力度也不够；还没有形成良好的创新人才培养模式。我们过去大量投资建设生产线，现在要在投资人才和研发方面舍得花钱，也有条件花钱。最近得知杜斌博士写了一个智能化知识的培训小册子，我很高兴，企业的工程师亲自写的东西可能不完善，但针对性一定强。我还特意让中信特钢的同行们要注意参考这样的读物。
其次是基础理论研究滞后，自主研发能力薄弱，技术体系不够完整。这不光是钢铁行业的问题，而且是制造业的通病。在数据处理理论方面，面向冶金工业数据处理的方法研究与软件开发亟待提升。
最后是关键核心技术“卡脖子”。重硬件、轻软件的现象突出，各类复杂产品设计和企业管理的智能化高端软件产品缺失；计算机辅助设计等关键技术与发达国家差距较大；关键技术及核心基础部件仍依赖进口，许多重要装备和制造过程尚未掌握系统设计与核心制造技术，在相关核心专利技术领域也缺乏积累；数据采集手段与现场仪表的核心技术亟待突破；工控系统信息安全问题突出，主要涉及功能安全、数据安全（企业信息保护和个人隐私保护）等。
人工智能是一种颠覆性的技术，对人类社会的发展、技术进步会形成巨大的挑战，这一点已经得到证实。我们必须面对挑战，抓住机遇，深入研究，拓展应用。同时应该看到人工智能目前还在“弱智阶段”，还不可能产生自主情绪和自主行为，不可能挑战人类自身，不应片面夸大它的作用。
人工智能的基础是计算机系统能力、数据采集规模和算法的有效运用。因此，创造人工智能的生态环境是最根本的。数据的筛选是一门艺术，需要对产生数据机理进行更深入的研究，在基础理论和科学知识下才能更有效地选取数据，为此需要不同专业、不同部门的跨界合作。
钢协何文波书记提出我们要在世界钢铁技术史上留下中国人的印记，这是我们老一代钢铁人的共同心愿。相比较而言，钢铁业从自动化到信息化的技术走在国内大工业的前列。所以我觉得钢铁业智能化是一个“留下印记”可能性较大的领域。而在整个智能化领域，我赞同宝武中央研究院提出的“钢铁业未来智能信息系统”的思考，从企业提出的东西结合了实际需要、理论和应用技术等，指向性好。大家可以议一议，是否可以把这个东西作为一个全行业共同努力的抓手，一步一步扎扎实实往前走，我们自己研制的工业软件可以随时应用和完善。如果行业各方面的力量协同参与，有成果共同分享，大面积的应用，这样在世界钢铁技术发展上留下我们的印记就的确能够实现。
总之，我们要静下心来，抓住人工智能的基础研究、生态环境的建设、数据的积累，同时推进应用领域的开发。
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