【内容提要】人工智能（AI）在国内外应用场景中，传统行业只占4%的比例，要激发其强烈的应用需求，钢铁行业智能制造开局良好，有启示作用。钢铁行业属于典型流程型制造业，应用人工智能有三个优势条件和信息化、工业化融合的基础，从开发机器人和“互联网+”为切入点，建设无人值守的“黑灯工厂”和定制化生产模式的企业体制，提高产品质量和生产效率。在取得阶段性成果后，还需要将掌握关键核心技术作为主攻方向。总结取得人工智能应用初步经验：一是应用人工智能是市场变革的需求；二是中国现阶段工业化生产的必然选择；三是满足市场用户对产品的不断提高质量和效率的需求。总结操作经验是从企业全局、从制造厂、从生产线三个方面细分，基本点在于逐步完善基础自动化、生产过程控制、制造执行、企业管理四级信息化、数字化建设。最后讨论了人工智能在应用和开发过程中三个问题：可用性、可靠性和可控性。
1. 国内外人工智能（AI）发展概况和应用场景在传统行业只有4%的比例
人工智能简称“AI”是英文Artificial Intelligence的缩写，通常是指计算机程序实现的人类智能技术。2019年世界第二届人工智能大会8月29日在上海举行，会议达成的共识有，AI将带来第四次工业革命，AI将颠覆各个行业发展模式，并带来巨大的产业价值。有关专家认为，人工智能（AI）不是靠价值自身“能赚钱”，而是对传统行业“点石成金”，彻底激发各个行业的沉睡价值。有研究表明，2030年AI将给全世界带来大约100万亿元人民币的GDP提升，这其中的50万亿元人民币的GDP，会来自中国。这一巨大的商机，绝不是靠创办1万家AI公司来实现，而是一定要把AI价值赋能到传统行业，即“AI+传统行业”。如果中国2030年传统行业接近200万亿元的规模，只要在这个基础上AI增值50万亿元就可以了。
有专家在会议上认为，将AI从过去到未来划分为四个时代：黑技术时代、B2B时代、赋能“AI+”时代，最后是AI无所不在的时代。也有专家将AI区分为弱人工智能、强人工智能、超强人工智能三个发展阶段。众所周知，“互联网+”在当前仍是正在盛行的时期，与此同时，今天我们要启动“AI+”。互联网几乎涵盖了人类社会里所有的商业领域，“AI+”就是在互联网的基础上进一步赋能第四次工业革命，例如在制造业、机器人、无人驾驶等方面带来巨大的价值，将重塑各个行业。我们当前正处在AI发展过程中第二代到第三代的过渡阶段，也就是弱人工智能阶段，正在向各个行业扩散。今天中国AI产业化基本上与美国、德国等西方发达国家处于同一起跑线上。美国国家科学基金会和总统行政办公室等机构启动机器人计划是2011年-2017年，美国总统行政办公室，国家科技委员会等机构启动人工智能战略规划是2016年-2019年；欧盟委员会、欧洲机器人协会启动人脑计划，机器人研发计划、人工智能战略计划是2013年-2018年，德国联邦政府启动人工智能相关战略是2010年-2018年，
我国政府有关部委分别于2015年-2016年发布“互联网+”、机器人和人工智能发展三年规划，2017年国务院印发《新一代人工智能发展规划》，系统地确立了我国面向2030年的“三步走”人工智能发展总目标。美国发展人工智能的状况是互联网很发达，但制造业相应分散；德国发展人工智能的状况是制造业很先进，但互联网发展滞后；我国互联网与制造业正在均衡发展。但从世界与中国人工智能应用场景的共同特点是：目前AI在传统行业的渗透率很低，大约只有4%。[1]有文献认为我国“传统行业利用人工智能技术进行改造的需求尚不强烈，应用模式尚待探索” [2]。钢铁行业也是属于传统行业，在应用人工智能方面的模式尚在探索期。而AI的应用推广的重要对象是传统行业，因此，聚焦在传统行业上如何试行。
2. 目前人工智能在传统行业应用率很低，并非需求不强烈。应用AI不等同一般的技术改造，而是“深度融合”和“深度变革”，启动前要有全局的考量。
传统行业由生产方式和产品类型的不同，AI为此要适应会有不同的模式，例如：离散型AI、流程型AI、网络型AI、柔性定制型AI和远程运维型AI等。举例来看，汽车制造行业属于离散型AI，而钢铁行业属于流程型AI。钢铁行业的流程型实质上包涵三个方面：“流量”、“流量网络”和“流量运行程序”。这其中，“流量”包括物质流、能量流和信息流。物质流既有输入（例如矿石、焦炭等原料）也有输出（废弃物处理）；而其中铁素流即钢铁产品的制造流程；能量流即能源转换和消耗以及排放的流程；信息流即物质流和能量流中的所有信息的流程。“流程网络”包括物质流网络、能量流网络和信息流网络，“能量运行程序”包括物质流运行程序，能量运行程序和信息流运行程序。
钢铁行业的AI是基于物质流、能量流和信息流网络的协同，围绕钢铁制造“流程产品、能源转换、废弃物消纳处理与资源化”三个功能的价值提升，实现信息深度自感知、智能化自决策、精准控制自执行等功能，[3]这就是要达到强人工智能乃至超强人工智能阶段。目前只能在弱人工智能的阶段开始起步，国内如医疗、金融、教育、交通等行业也只是在图形识别、机器学习等弱人工智能阶段，只是西方发达国家的这些行业包括钢铁行业起步比中国稍早一些而已。
3. 钢铁行业应用人工智能制造，有三个优势条件和信息化、工业化融合的基础
我国钢铁行业应用人工智能的优势条件：一是亟待转型升级，具有紧迫的内驱动性；二是具有大数据产生及应用的典型行业，具有实现的可行性；三是生产过程是长流程、规模型的制造产业，具有可复制性。2015年工信部确定钢铁行业智能制造的试点企业有宝钢、鞍钢、河钢唐钢、南钢、太钢等7家企业共9个项目。这是因为，钢铁行业是自动化程序比较高的流程性行业，钢铁行业“两化”融合在国内工业领域排名位于前列。2014年据国家发改委统计钢铁行业过程控制广泛应用于生产流程中，见表1，表2。[3]
表1 钢铁行业过程控制系统占系统企业的比例（%）
项目名称 | 烧结控制系统 | 烧结点火控制系统 | 高炉综合自动化系统 | 高炉干法除尘TRT自动控制 | 高炉热风炉自动控制系统 |
比例（%） | 94.7 | 86 | 91.2 | 89.5 | 89.5 |
项目名称 | 转炉炼钢综合自动控制系统 | 炼钢精炼自动控制系统 | 连铸计算机自动监控系统 | 热连轧计算机自动控制系统 | |
比例（%） | 89.5 | 91.2 | 94.7 | 94.7 |
表2 2014年统计钢铁行业投资建设信息化硬件的数量表
项目名称 | 计算机 | 大中型服务器 | PC服务器 | 工作终端 |
数量 | 27.4万套 | 1886套 | 13854套 | 25.7万套 |
项目名称 | 网络数据传输光缆 | 局域网络 | 基础通讯传输光缆 | 工业电视监控系统 |
数量 | 24259km | 1370个 | 35327 km | 25761套 |
钢铁行业的生产制造执行系统（MES）是两个“IT”即工业化和信息化的重要组成部分，据统计，到2014年底约80%企业其生产线的MES覆盖率达70%以上，尤其是炼钢和热轧以及钢管生产线的覆盖率达80%以上。但在高炉、焦化、烧结和冷轧生产线上覆盖率相对较低，在中小民企覆盖率也较低。由于钢铁行业自动化水平有一个扎实的基础，在应用人工智能方面开局较好。
4. 钢铁行业应用人工智能从开发机器人和“互联网+”为切入点
4.1首先在工况恶劣的岗位“以机代人”，开发机器人保障员工人身安全
机械化是自动化的先导。目前世界上工业领域中，2015年全球汽车工业应用工业机器人9.5万台，位居世界第一，金属工业应用工业机器人约2.94万台，位居第三。钢铁行业属于金属工业，机器人使用量低于汽车工业。如前所述，这和行业的生产过程有很大关系，汽车、电子、手机等工业行业制造过程是“离散性”，比较适宜使用工业机器人；而钢铁行业以轧钢生产（包括板、带、棒、线、管等）“流程性”最为典型，其应用场景的切入点，往往在工艺生产线（即轧制线）的头（入口端）和尾（出口端），也就是在工艺流程的物质流、能量流、信息流的初始端和结尾端，即简称为“离线”的生产环节，用机器人（或机械臂）较多，这在国外也是如此。
我国钢铁行业以宝钢股份直属厂部应用机器人较多，30台以上有沙钢、南钢、鞍钢和河钢等企业，其他企业约在20台以内。其应用场景首先是工况恶劣的岗位。宝钢在炼铁领域开发了高炉炉前开铁口和堵泥砲的机器人，使操作人员远离了铁水和出渣的高温和危险区域。在炼钢厂3号连铸机改造成为全球首例采用4台机器人——1台钢包机受包侧机器人、1台中间包机区域机器人、2台结晶器保护渣机器人协同作业，实现了连铸工序的保护渣添加、钢包SN液压缸拆装，钢包长水口拆装，中间包测温取样等机器人自动化操作，达到了安全化、高效化、信息化的水平。在宝钢股份冷轧厂C008热镀锌生产线入口段有自动拆捆机器人，中间段有自动捞渣机器人，出口段有自动取样、复样、贴标签机器人共8台，取代了3D（Dangerous、Dirty、Difficult，危险、肮脏、困难）岗位操作工，也不需开灯作业。在轧钢领域，还开发了首套轧辊补油机器人，在热轧厂1580毫米磨辊车间注油准确率、注油品准确率、辊号识别准确率等关键指标达到100%；又如宝武广东韶钢铁公司开发了热钢坯喷号机器人，利用高压电弧产生的热能在钢坯端面刻印标识号，一次完成喷号用时30秒，不仅清晰而且可长期留存。在焊管生产线，宝钢UOE直缝埋弧焊管生产线引进了熄板焊接机器人，提高了工作效率。
河钢集团石钢联合河北大学共同研发了自动完成材料、输送、称量、分拣、装箱动作的机器人，这台机器人位于银亮生产线的锯切机后部。河钢石钢快分中心检验室从日本进口两台检测化验机器人，每天12个小时每台机器人可检测300个产品，相当于一个人一天工作量的三倍，不仅提高了效率，而且产品检验成功率达到100%，同时满足了用户对微量元素准确性的高要求。
首钢京唐公司联合首钢自信公司开发了首架拆捆带机器人，在2230毫米冷轧连退线上正式上线使用。这套机器人系统技术含量上了一个台阶，将机器人本体、智能传感和网络通讯打造成机器人智能系统，它利用高精度激光测距传感器自动识别出带头方向，能根据捆带位置，自动完成起带、剪切动作，剪切完的废捆带自动打卷收集并通过运输皮带传送到收集处。整个拆装过程的流程紧凑，成功率高。机器人折捆的优点，在于有效地保障操作人员安全，生产率高。
鞍钢构建“四位一体”管控模式，推进工业机器人的应用。例如机器人在自动金属拉伸实验室的应用，对物理实验机一台200吨拉力机进行改造，采用标准六轴工业机器人完成上、下料动作，把拉力试验机取样测量与输送台架工业机器人等几台独立设备融为一体，使测量数据直接传到公司质检信息系统。在冷轧镀锌线应用锌锅液面机器人，就是在带钢磨料的锌锅一侧安装一台标准六轴机器人，完成扒渣及捞渣两种工作模式。在连铸机保护渣过程中应用机器人，就是在结晶器一侧安装一台标准六轴机器人，在其末端安装螺旋输送杆，完成添加保护渣。在板带轧制线上应用机器人在成品钢卷表面做贴标工作：就是将一台六轴机器人用视觉系统准确检测钢卷的位置及形状的信息，精确控制标签动作——吸取、粘贴、滚压标签。
沙钢集团早在2011年就启动了“机器换人”计划，国内首套电炉炉前快速在线自动测温取样机器人，是引进意大利COMUA六轴自由度整机构成，仅25秒内完成测温取样，使操作人员远离高温危险区。多年来已累计有100多台机器人分布在自动加渣、自动喷号等高温、高粉尘等工况恶劣环境岗位。并计划未来3~5年内将采用1000~1500台机器人。沙钢用机器人取代操作工人后，预计三年可回收机器人投资。
南钢推进以JIT（JUST IN TIME准时制生产方式）+C2M（Customer-to-Maker用户对制造端）新模式为特色的工业互联网建设，在M端的智能装备与机器人应用，包括炼铁工艺炮泥机制备、炼钢测温取样、卷板自动喷号、力学拉伸全自动、炼铁高炉无人扒渣、连铸加保护渣、棒材焊标牌、板材切割加工、力学冲击全自动、精整桁架机器人等10个方面，南钢计划2017年-2020年应用机器人300台，从而由M端产品价值驱动转变为c端需求价值驱动。特别指出，南钢特钢企业与日本著名机器人导轨制作商THK在华工厂合作开发机器人用钢材制成的机器人零部件，如滑动导轨、丝杆等，应用于THK在全球的制造工厂，已配套于工业机器人、服务机器人、实验机器人和国际空间站机器人等。南钢金恒公司开发焊管生产线夏比摆锤冲击实验室全自动机器人系统，通过了国家级鉴定。
酒钢不锈钢公司在热轧线出口端开发磨辊机器人，每年可节约成本295万元。
华菱集团湘钢公司自主创新研发了线材机器人自动标牌系统，机器人涂料喷号、机器人高能束标号、机器人贴标，每条生产线可减少4人。
马钢自动化公司开发机器人贴标、喷码、锌锅捞渣，冷轧厂彩涂卷取机套管采用机器人安装，火车车轮生产线有7个系列20套机器人系统应用。
鞍钢信息产业公司与鞍钢冷轧厂合作，研发成功喷码、贴标一体化机器人；鞍钢集团攀钢鸿舰公司开发轧钢球机器人应用于生产线。
中钢西重公司开发高炉炉前开铁口、堵泥砲机器人系列产品四大类16种规格。
中石油渤海装备研究院开发焊管生产线焊管端部焊缝磨削机器人，管端几何尺寸激光自动检测机器人。
远创企业开发机器人钢管内径/外径喷标及管号跟踪系统。
河钢集团唐钢财务共享服务中心智能机器人“小智”上岗了，办事人员可通过“小智”办理财务业务，提高了公司办事效率。
4.2发展“互联网+”建设无人值守的“黑灯工厂”和定制化生产模式的企业体制
如前所述，钢铁行业目前尚未做到全部生产线自动化、信息化全覆盖，一些企业尚有“短板”需要补齐。例如河钢集团唐钢公司三条热轧板卷生产线（1700毫米、1810毫米、1580毫米）将关注点由过去的单体设备自动化控制功能的优化，通过技改，转为全工序整个流程控制的优化，达到实时监控生产工艺参数的要求。同时，华菱集团湘钢公司选定一条摩根高线轧制生产线和1条厚板轧制生产线作为技改试点，从坯料准备、装炉、加热炉控制、轧制过程、轧制精整，再到成品库管理，全部实现数控化，把客户需求从大批量生产过渡到小批量定制化生产，到2018年做成示范智能化生产线和智能化车间。湘钢的经验可贵之处在于：从大处（智能化）着眼，从小处（单个设备）着手，例如炼钢车间自主研发出电动、气动、重力三种自动加渣系统，既减轻了工人劳动强度，又节省了资金约100万元。在此基础上，将进一步研发机器人加渣系统，从而达到无人值守的加渣系统。
在炼钢工艺方面，河钢集团宣钢公司2016年1号转炉智能炼钢项目很成功，在没有转炉副枪和炉气定碳动态检测装备的条件下，实现由计算机模拟高精准计算、高仿真性能、高智能控制，使冶炼过程直观可视。宝钢转炉智能化炼钢水平更上一层楼，于2019年7月22日通过5G信号，实现3000米以外远程全过程“一键炼钢”，就是操作者按下iPad屏上的按钮，3000外的宝山基地一炼钢厂3号转炉就开启炼钢全过程，出钢后钢水成分全达标。鞍钢矿山信息化运用在物料运输管理方面，利用图像识别技术、物联网技术，对矿物承载工具实时远程监控，推行矿山“无人化”操作整体方案，达到安全生产、提高劳动生产率、降低成本的需求。
钢企在原料场、仓库、变电所、水泵房及行车等实现24小时不开灯作业的“无人操作”的自动化、信息化系统，逐渐推广开来。典型案例如宝钢有占地6万平方米（5个足球场大小）的超级大仓库，每天中转近10万吨钢卷，无人操作，自行运转。
信息化向产品高质量方向发展。长期以来是生产后才对产品进行质检，发现不合格时已不可能挽回损失。为此，河钢集团唐钢公司对1580毫米热带生产线的质量管理系统技改后，能够在生产过程中同步显示产品在流程上各个环节的质量检测数据和工艺参数，让产品质量管理更精确到热带长度以“米”为单位进行匹配。要使长达500~600米以上的钢卷全部满足客户的要求，必须运用信息自动化系统对生产过程数百个参数进行掌控，实现产品全过程质量跟踪与管理，提高产品质量可靠性与稳定性。
宝鸡钢管厂研制螺旋焊管生产线全流程可视化网络系统，并与管理层电脑及手机联网，可在现场实时调控及远程审视。华菱集团湘钢公司对此体会颇深：与离散式生产方式不同，钢铁生产是连续式生产，最需要解决的是物流跟踪，从铁水变成钢水，又变成钢坯，再变成钢材，必须随时掌控它在制造过程中的流向，掌控它的理化信息发生了变化，才能保证产品质量的稳定性。再扩大视野，还要把营销系统拉进来，实现价值流。随着物流走，然后把研发系统纳进来，实现产品创新。这就出现了网络化的需求。
太钢数字化网络化进程在提速，从厂级到基层工序，已经形成三级网络体系，与ERP（企业资源计划）无缝对接，实现了不锈钢、碳钢实时生产的全过程信息流、实物流和财务流的“三流同步”。所谓“数字太钢”，就是将太钢的信息技术、管理技术和制造设备的数字化和网络化。
网络化的一个重要目的在于降成本。例如马钢股份公司建设了覆盖全公司生产和经营核心业务的大型综合信息系统（整体RTP），已使主线生产单元及生产、经营管理部门实现了生产、业务和财务的信息集成，形成覆盖全公司的每日成本管理工作网络，从而实现降低成本。
钢铁企业的信息化、数字化和网络化必须会向产业链延伸，也就是向上、下游企业延伸，反过来又促进钢铁企业管理模式的转变和创新，就是从大规模的流水生产线生产正在转向定制化、柔性化模式生产。为了便于理解，先举例服装业生产方式的变化。服装业2018年销售量比2017年减少178.5亿件，下降了24.8%，原因何在？由于时尚、快销、个性等服饰消费观念的流行，改变了整个服装消费市场，以往单一设计款式的服装几万件，几十万件大批量流水线生产已经不适应市场的单体化需求了。于是服装业投入了大量人力、财力向个性化服装设计款式等方面发展。[4]钢铁行业也同样面临类似局面。
宝钢汽车板智能制造的模式再造。某汽车厂客户要求10天提供一批新车型试模料：17个品种、35个规格，最少的仅需要0.059吨，最多的也只有6吨。6天后宝钢制造好了全部试模料，这是智能化制造的“高效响应”加工配送及供应环节的典型事例。宝钢的企业信息化延伸到全国100多家汽车企业，积累了总共270多个车型的大数据，是宝钢汽车板EVI（Early Vender Involvement）即“制造商先期介入”模式成熟的体系化、专业化和网络化；同时，正在从制造商向服务商转变，宝钢给用户提供了编辑过的44个汽车板的钢种牌号、56个规格的材料数据卡；可以直接用于汽车制造CAE（计算机辅助工程）成型仿真计算，还有一本宝钢参与编辑的先进高强钢应用指南，对先进高强钢的生产原理、成型工艺、存在问题、解决办法、应用举例等都给了详细的解读，对汽车用户的制造生产，很有参考价值。宝钢正在朝着“引领国内汽车板用钢板”的目标迈进。
宝钢股份上海宝山基地建成了炼铁数字化料场、1580智能车间试点示范、炼钢厚板连铸智能产线、硅钢四期智能工厂和冷轧厂C008热镀锌智车间。其中，冷轧C008智能车间是工信部钢铁企业智能制造示范试点和工业互联网应用试点项目，它是“黑灯工厂”，车间生产线上没有操作人员，由集中操作室实时监控和远程操作。
南钢船板智能制造是对传统生产模式实行定制化模式的再造。现代造船模式要求船板配套供应：钢板从厚到薄、从宽到窄、从高（钢级）到低（钢级），要求供应规格品种繁多，一个段位就有400多个规格，对过去大规模流水线只能一次生产一个品种（规格）的生产流程完全被颠覆了。南钢原来14个部室、3个生产厂打破分工界限，重新组合；实施船板分段配送，实现生产精益化、人性化、智能化、对ERP系统、MES系统、电子商务系统、智能物流系统、电子质保系统等功能优化组合、建立智能生产系统、订单全生命周期管理系统、新产品质量自动设计、EDI（数据交换平台）、移动CRM（客户关系管理）系统、仓储物流系统管理平台、船板电子质保书平台等，推进服务用户全流程高效率。在操作上，全面推行SOP（标准作业程序），达到规范、标准、高效。从以上可以看出，在“传统产业+AI”的转型升级之路上，南钢智能制造是通过横向资源整合、纵向链条重组，将船板配送服务模式创新和智能化制造深度融合，基于互联网思维，通过工业大数据分析，进行工艺过程实时预警和生产过程质量控制，实行从订单录入到产品发运完毕的全流程跟踪，从而实现JIT+C2M的创新模式。这一新模式先后获得国家级信息化和工业化深度融合示范、智能制造试点示范、制造业“双创”平台试点示范等称号，同时获得国家发改委“互联网+”重点工程支持项目，在国务院第4次大督查中被认定为钢铁行业转型升级的典型，入选全国钢铁行业2017年度10件大事。
4.3钢铁行业应用人工智能取得阶段性成果，还要将掌握关键核心技术作为主攻方向。
如上所述，钢铁企业局部应用人工智能开局良好取得了不俗的成绩，但还要“补短板、强弱项”。一是成熟程度不均衡。按照工信部关于智能制造的能力成熟度分为1级-5级，我国钢铁行业基本在1.8级-3.5级之间，水平参差不齐。宝钢、南钢等先进企业智能制造水平较高，其余大部分企业的智能制造的基础工作有待提高；二是从整个行业来看，智能制造处于起步阶段，底层技术基础差，以机器人为例，多是引进国外先进技术装备，核心技术、基础硬件和软件仍然是个薄弱环节；产品兼容性和集中度较差；三是人工智能技术与钢铁行业的融合仍在探索阶段，掌握核心技术是主攻方向。例如在产品生产工艺与智能决策支持系统的综合集成、业务系统向全产业链延伸时，缺乏成熟的行业系统解决方案。四是人才缺口大，“从事钢铁工作的年轻人越来越少”[5]，这是因为“房地产相关行业、互联网金融及一些服务业如今吸收了大量年轻人就业群体”。[6]钢铁行业缺少人工智能专业人才，缺少行业标准，尤其缺乏人工智能与钢铁技术相结合的复合型人才。
5. 我国钢铁行业应用人工智能的初步经验小结及对传统行业有何启示
5.1钢铁行业应用人工智能初步经验小结：①应用人工智能是市场变革的需求。前已说过，例如汽车和船舶用户向汽车板、船板制造钢企要求少批量、多品种并迅速供货，钢企必须通过智能制造开创个性化定制的生产模式。②应用人工智能是中国现阶段工业化生产的必然选择。有专家指出，过去10年间，我国第二产业（包括工业、建筑和运输三个部门）增加值占GDP的比例从48%下降到40%，降幅显著。这一方面，并不意味着进入“去工业化”过程；但另一方面，我国以化石能源为基础的工业化没有全面扩大的空间。摆在我国面前的唯一选择是走高质量发展的道路，提高制造业的智能化水平，提升产品竞争力。[7]③应用人工智能的主要目的是提高钢企生产效率和产品质量，满足市场用户对产品的不断高质量的需求。从而钢企也能得到提高自身效益的回报。④钢企实施智能制造的操作要点：a.从企业全局来看：逐步完善基础自动化、生产过程控制、制造执行、企业管理四级信息化系统的建设，根据用户对产品的不同需求，选择不同的4种智能模式：流程型、网络协同型、个性化定制型和远程运维型。b.从制造厂来看：生产线是智能化平台，数字化是智能化基础，工业互联网是智能化支持，智能中心是智能化核心。c.从生产线来看：操作室一律集中，操作岗位一律机器人，运维一律远程，服务一律上线。[8]
5.2钢铁行业应用人工智能对传统行业的启示
全联冶金商会2019年10月企业交流会认为，钢铁行业市场需求已经达到一个顶点平台间，期望需求还有持续的增量不现实的；上半年钢铁行业效益大概下降了20%。[9]这就从一个侧面说明“我国的工业化没有全面扩大的空间”的分析有普遍性意义，也证实了钢铁行业唯一选择是走高质量发展的道路。因此，钢铁行业及时启动智能制造的初步经验，值得一些传统行业的企业参考。同样，已经开展智能制造的传统企业，他们的经验也值得钢铁行业借鉴。例如钢铁矿山机器人的开发，可以参考煤矿行业。煤矿使用机器人开采后可减少人员80%，降低成本40%，500万吨的综采矿井，井下生产人员从500人可以减少80人以下。2018年8月全国煤矿安全基础建设大会上，展示了各种井下机器人，可供钢铁矿山技术引进。
6.人工智能在应用和开发过程中有关问题的探索
有文献[2]已指出：“可用、可控、可靠将是人工智能产品和服务面临突出的考验。”
关于可用性。其内涵包括经济性，传统行业应用人工智能，需要对既有生产系统、管理系统、财务系统等进行技改、或整合、或重组，投资后有个回报的问题。例如钢铁行业“用机器换人”，经过核算约3年后可回收机器人的投资成本。应用人工智能，要创经济效益，否则不能持久。例如超八成远程医疗设备遭闲置，是因为会诊资源太少，收费缺口太大。[10]
关于可靠性。不要忽视全生命周期性，1978年8月，日本一家工厂的切割钢板的机器人失控，把正在值班的人员当成钢板切割了，这是历史上首起机器人杀人事件。从此，可靠性问题当作机器人的首要问题。
关于可控性。要关注“强人工智能”的自适应性，也就是当智能系统有“自感知、自决策、自执行”的功能，这一方面本是人们期望人工智能达到的高级阶段；但另一方面，科学家也很担心人工智能的可控性和信任度，就是如何防止人工智能在未接到指令下自行其事，俄罗斯军界很忧虑地说，要防止“机器倒戈”。 [11]美俄两国军工机器人已用于实战，如后勤保障和前线侦察，指示导弹打击的目标。落后就要挨打。就此也可以悟出，传统行业应用人工智能不易，但别无选择。
参考文献
1. 马亚宁，郜阳，AI引领第四次工业革命，唤醒行传统行业沉睡价值，新民晚报2019年 8月29日第6版。
2. 宋凯，人工智能产业发展将塑造智能经济雏形，高新技术产业动态，2019年第14期，12页
3. 彭在美，人工智能技术对钢铁业发展的启示，冶金经济内参，2016年第8期，24~30页
4. 陈飞，服装销售一年减少178.5亿件，报刊文摘，2019年9月18日，第4版
5. 张志祥，从五方面推动民营钢铁高质量发展，中国冶金报，2019年10月10日，04版
6. 曹德旺，中国制造业该如何保持优势，环球时报，2019年9月16日，14版
7. 姚洋，给制造业智能化转型足够信心，环球时报，2019年9月24日，15版
8. 施振岩，智能化技术在板带产品制造中的应用，中国冶金报，2019年8月29日，06版
9. 熊余平，刘加军等，全联冶金商会2019年企业交流会特别报道，中国冶金报，2019年10月10日
10.陈飞，超八成远程医疗设备遭闲置，报刊文摘，2019年9月13日，第4版
11.于晓晶，人工智能使多国军界“又爱又怕”，新民晚报，2019年9月23日，第20版
