盛夏时节，走进中国宝武太钢不锈冷轧厂的智能中央控制室，巨大的电子屏上数据流交织成网，操作员轻点鼠标，AI（人工智能）退火主操模型自动接管退火炉全流程——相比经验丰富的主操班组，整体温度控制精度平均提升20%以上，跑偏频次和相关质量问题判废率显著下降。转至数公里外的炼钢厂智控中心，在将近50米长的大屏上，从铁水成分到转炉冶炼温度再到精炼加料节奏，900多个参数被AI实时捕捉，单炉次最快出钢时间仅3分55秒，全程无人干预。而在6号高炉，曾经靠“手感”把脉的工长们如今只需注视屏幕，炉热闭环率稳站93%以上……

从经验炼钢到“一键炼钢”，从人工巡检到AI预警，从分散管控到集中智控，数智技术正在太钢重塑每一个生产环节，也让这家全球不锈钢领军企业找到了从单点突破到全流程贯通的跃迁之路——智能制造，正成为太钢迈向“全球不锈钢业引领者”的核心引擎。

炼铁高炉，被公认为钢铁行业最难啃的“硬骨头”。炉内反应不可见，犹如“黑箱”，传统操作全凭经验——工长观察外围参数，凭感觉调整。

“以前的高炉，纯粹依赖人工经验，每个班组都有自己的操作习惯，标准难以统一。”太钢炼铁厂数模负责人李壮年坦言。4个班次各有“手感”，铁水质量波动问题难以解决，始终在被动响应，不易精准命中目标。

2024年，太钢炼铁厂与东北大学合作，在6号高炉上线炉热闭环智能控制系统，融合工艺机理与AI算法，通过机器学习和深度学习模型，提前预判铁水温度和生铁硅含量变化趋势，实现自动调控。“系统投用后，炉温稳定性和铁水质量稳步提升。”李壮年介绍，“现在炉热闭环率稳定保持在93%以上，正常运行时月度闭环率可达97%左右。这个系统基本可以一直使用，除非数据出现错误、检修或者炉况波动较大时才会退出。”目前，该系统年创造经济效益超过2400万元，在中国宝武AI竞赛中获二等奖。

图为太钢厂区

在此基础上，太钢炼铁厂持续拓展智能化版图。高炉长寿诊断模型每天自动分析1500多个监测点数据，生成智能诊断报告，精准提示参数异常与应对方案；高炉炼铁辅助决策系统正在开发，将原料、烧结、焦化、高炉四大工序数据打通，为炼铁全流程提供智能分析与决策支持；烧结智能控制、智能配煤等模型也在同步推进。

“我们设计开发的模型，多数采用大、小模型结合的思路，先通过工艺机理进行基础建模，再加上数学模型模型进行精准预判与寻优，最后通过大模型进行系统整合。这样更系统、更智能，效果也更好。”太钢装备部副部长韩盾介绍，这一思路贯穿烧结、配煤、高炉等各环节的模型开发，是太钢炼铁智能化从“单点突破”走向“系统协同”的关键路径。在图像识别领域，烧结料面粒度识别、铁水成分图像识别等项目也在开发中，将AI的“眼睛”延伸到更多传统依赖人眼判断的场景。

图为太钢炼铁厂智能管控中心

冷轧环节同样经历了从“各管一段”到AI全局统筹的转变。在全球不锈钢行业，太钢不锈冷轧厂拥有一个独特身份——全球首条集成冷轧、退火、酸洗等六大工序的不锈钢智能产线，2025年成功获评为工信部卓越级智能工厂。

智能冷轧工业大脑集成了作业优化、质量预测、智慧排程等核心AI模型。其中，AI退火主操模型尤为典型——传统退火炉控制依赖固定参数的工艺模型，每班生产人员都有各自的操作手法，按照工艺设定参数操作生产出的产品难有统一的质量效果。韩盾打了一个比方：传统人工控温模式好比手工窑炉烧制工件，全靠操作人员临场凭经验调节火候，不同人操作尺度不一，炉温波动难以避免。而冷轧厂使用AI退火主操模型之后，AI会学习海量历史操作数据，精准预测下一卷带钢对应的炉内各区域温度设定值，在带钢切换阶段提前下发温控预设参数，以此保证带钢入炉全程温度稳定；模型通过自学习找到最优工艺路径，不需要人工实时上手操作。AI退火主操模型上线后，产品合格率提升了2.1个百分点，人工操作干预频次减少了80%。操作员的角色也从“操作者”转变为“监督者”。

图为太钢不锈冷轧厂生产现场

一个又一个“点”上的突破，如何从“点上开花”走向“满园春色”？太钢的答案是一条清晰的递进之路。

2021年融入中国宝武体系后，太钢启动了智慧制造1.0建设，围绕“1+6”集控模式推进，即1个管控中心对应6个集控区域，覆盖炼铁、炼钢、热连轧、冷轧、硅钢及能动区域，实现了主工序的集中管控。“那时候我们和宝钢股份对标，先把各工序的‘眼睛’和‘手’集中起来。”韩盾回忆道。

进入2.0阶段，太钢在集控基础上实现“三跨”，即跨时间、跨空间、跨工序。铁钢界面之间，铁水运输与成分匹配实现协同联动；炼钢到热连轧之间，坯料周转效率、热装热送与红送能效等关键指标的管控被打通。太钢开始以太原基地为核心，联动托管区域的宁波宝新和宝钢德盛等基地，通过信息联通实现跨基地、跨业务单元的数据互通。

真正的跃升发生在2025年。中国宝武开启“2526工程”，围绕智能体应用全面布局，太钢数智化转型迈入3.0阶段。2025年初，太钢装备部专门成立数模室，以工艺为驱动，围绕炼铁、炼钢、冷轧三大核心工序展开“AI+”应用攻关。“目前，太钢的大数据分析能力已达到行业领先水平，该能力的提升可实现通过数据对全工艺流程重新定义。今年太钢提出打造AI2.0的概念，包括‘AI+’研发、‘AI+’制造、‘AI+’服务、‘AI+’环保治理等方面，未来将持续升级改造。”韩盾介绍道。

图为太钢技术中心大楼

截至目前，太钢85%主流程工序实现智能集控，关键工序数控化率超过86%，工业机器人达324台，智能制造水平走在全国前列。太钢已构建186个智能体，搭建知识库368个，其中高活跃智能体达15个，覆盖全业务链条。

“宝武以DeepSeek（深度求索）大模型为核心引擎的智能体基座，根据生产与工作中的具体场景，协助太钢各个生产厂和部门开发自己所需的智能体，实现了对日常工作的提质增效。”宝信软件 （山西）有限公司副总经理魏敏介绍道。

笔尖钢——这个曾让太钢享誉全国的产品，承载着中国不锈钢自主化的特殊意义。2017年太钢攻克笔尖钢核心技术，打破了该领域长期依赖进口的困局。如今，这条产线也在智能化改造中蜕变。2019年后，太钢对笔尖钢热轧盘条产线进行系统升级，从轧制精度到在线检测全面改造。“整体质量有明显提升，稳定性也有提升。”笔尖钢产品研发工程师车德会介绍，“升级后轧制造成的废品基本为零，成材率达到95%。以前人工操作干扰因素多；现在圆度、尺寸精度控制都比以前好，产品最终状态和温度都更好了，成材率和质量提升了一个台阶。”与此同时，在检测环节，AI图像识别技术正逐步替代人工判断，实验室直读光谱仪等设备搬到了生产现场，检测从“事后验证”变为“在线实时”。

图为笔尖钢

笔尖钢产线的蜕变是太钢数智化向深水区挺进的一个缩影。面向“十五五”，太钢明确了四大方向：夯实数据基础、聚焦高价值场景、转化隐性知识、推动治理模式变革。其中，最引人注目的是“特殊钢材料基因智能体”和“数字秘方”两大构想——前者将AI深度融合于新材料研发，通过整合多年积累的合金设计数据和工艺知识，为新材料开发提供智能化成分—工艺—性能映射和推荐路径；后者则将大量依赖老师傅经验的隐性知识，转化为可复用、可迭代的标准化数字资产，解决“人走技亡”的困局。

同时，在数字孪生方面，太钢已在冷轧和硅钢区域建成“数字钢卷”，实现产品全生命周期数据的数字化映射；炼钢连铸环节的数字孪生技术正在规划推进中。“从最初的原料到最后的成品，所有大模型集中在一个统一平台上进行数字化管控，可实现全流程的贯通。”韩盾表示。

数智化转型是一场没有终点的长跑，太钢的步伐稳健而坚定。“数据是AI的‘粮食’，必须先把数据底座筑牢，才能让模型跑得准、跑得稳。”韩盾说。

钢铁行业“高准入门槛、高运营成本、高安全风险”的特点，让太钢在推进AI应用时更加注重实效——坚持试点先行、小步快跑，先在关键工序验证成效，再以轻量化、标准化架构快速复制推广。目前，太钢正按节点规划推进数据仓库和“数据湖”建设，从高炉、炼铁领域逐步向外拓展数据基础平台，将更多沉淀数据转化为可复用的数据资产，为AI模型持续输送优质“粮食”。

从1.0的“点上开花”到3.0的“全域赋能”，一条数据更通、生产更智能、管理更高效的数智化转型之路正在太钢脚下延展。何以跃升？智造作答——太钢的未来工厂，正从蓝图走向现实。

图为太钢集团鸟瞰