人工智慧技術的進步可謂一日千裏。「人工智慧+」材料科學已成為重要的交叉學科方向。中國工程院院士幹勇認為，人工智慧將重塑材料研發過程，材料會逆向生成；此外，場景創新已成為推動人工智慧與實體經濟深度融合的關鍵力量。谷歌、微軟、Meta和字節跳動等科技巨頭紛紛發力，布局相同的技術路線：透過理論計算獲取材料科學數據，透過高通量計算生產海量此類數據，再將數據「反哺」給人工智慧模型，借助模型推理未知材料的效能。
數據是人工智慧起飛的助推劑
數據是人工智慧起飛的助推劑，數據的多少和品質高低直接影響人工智慧的預測水平。幹勇提出，必須首先解決數據夠用與好用的問題，才能釋放人工智慧巨大潛力。高通量制備與表征是快速獲得大量材料實驗數據的關鍵技術，實驗數據尤為稀缺，應透過標準化建設，使數據適合人工智慧的要求，即「AI ready」。
在「人工智慧+」材料科學的開發中，數據同樣是重中之重。幹勇強調，生產資料庫，特別是建設具有行業支撐作用的數據集，是一場無法規避的「硬仗」，但這也會成為未來產業的一座「金山」。此外，要建立材料全生命周期綜合研究評價設施。基於多場環境全生命周期測試數據，研究材料失效機制和全壽命失效機理，開發大數據演算法和專家系統，獲取失效演變規律，預測材料服役壽命，指導材料設計。
人工智慧實作材料的「逆向生成」
幹勇以材料學為例，講解人工智慧如何重塑材料研發流程。利用人工智慧大模型計算，浙大城市學院湯慧萍團隊成功研發出一種具有革命性意義的輕量化材料。透過精心設計的孔隙結構，這種材料在保持與鈦合金相仿的強度同時，實作了類似鎂合金的低密度。「我們得到的560百萬瓦級材料密度僅為1.68g/cm³，大幅減輕了重量。不同孔隙度下的材料展現出不同的強度特性，這一發現得益於海量的計算工作。「這是人工智慧驅動的全新設計流程，融合了模型和物理效能，實作了逆向生成設計。以往人們總是試圖將鋼材替換為鋁合金以降低密度，而現在，透過人工智慧的幫助，能夠讓鋼材達到鋁合金的密度，同時提升其強度，這一變革意義非凡」 。
場景創新已成為推動人工智慧與實體經濟深度融合的關鍵力量。大模型成本高昂，需巨大投入，且隨著輝達計算芯片能力的增強，其成本有望降低，超越其變得更加困難。然而，透過場景創新，我們仍有潛力實作超越。
當前，鋼鐵產業的產業結構存在嚴重問題，表現為分散化經營和低集中度，如千萬噸級鋼廠多達40家，五百萬噸級鋼廠超過100家，這在世界範圍內是絕無僅有的。產能過剩的問題在數位化和智慧化行程中並未得到有效解決，反而加劇了矛盾。原因在於，數位化提升了效率和產能，卻未能解決產業結構的核心問題。
「利用人工智慧方法解決產業結構問題，正是場景創新的體現。對於人工智慧而言，這代表著一種專業化的新型創新模式。要實作這一模式，我們需要考慮三個關鍵因素：技術成熟度、市場成熟規模以及政策引導。透過這三者的協同作用，場景創新將能夠為人工智慧的套用和發展開辟新的路徑。」幹勇總結。當總體思路、流程創新、組織創新、技術創新、生產模式創新明確後，以人工智慧場景創新為引領，最佳化產業結構，以市場化、平台化建設推動全產業鏈創新能力，以人工智慧模型為基礎推動智慧生產，中國鋼鐵產業就可以實作最佳化。
推動流程制造業的綠色化、智慧化發展
中國鋼鐵工業已形成平台化設計、智慧化制造、個人化客製、服務化延伸、數位化管理及網路化協同6大套用模式，覆蓋幾十個典型套用場景，智慧礦山、智慧車間、智慧倉儲、智慧線上檢測、智慧物流等數位化套用場景不斷增多，套用效果良好。
據幹勇介紹，國內超過80%的鋼鐵企業已經在推動智慧制造，鋼鐵龍頭骨幹企業已基本完成產線級基礎自動化、過程控制系統、生產執行系統、制造管理系統自上而下縱向整合的四級體系。隨著數位化改造的不斷推進，中國龍頭骨幹鋼鐵企業的采選、煉鐵、煉鋼、軋鋼等主要工藝過程已實作了磨礦分級作業的智慧控制，燒結機的智慧閉環控制，高爐操作的平台化，轉爐煉鋼的全程自動化和精煉控制系統的智慧化，數位化轉型成效明顯。
「應從全產業鏈、創新鏈視野審視中國與國際流程制造業的差距，基於綠色化與智慧化整合研發的總體思路，重點圍繞制造流程結構最佳化、新一代生態產品技術提升、制造—服務智慧化平台建立、新型商業模式建立與營運四大方向，推動制造業綠色化、智慧化發展。」 幹勇建議。具體可以從以下幾方面發力。其一，提升全流程精細化、精準化和智慧化水平。其二，整合先進的產品線上檢測技術和全流程品質監控技術，提高產品及國家重大工程、高端裝備制造用關鍵產品品質穩定性、可靠性和適用性。其三，實施材料基因組計劃，借助「分子制造」技術，催生新一代生態產品。其四，利用大數據、雲端運算、物聯網等智慧化手段，建立全流程制造與服務平台。其五，構建制造業與社會及其他產業互補的生態鏈及產業鏈。
流程制造業場景創新預期可以取得以下成果。第一，創立流程綠色化與智慧化理論體系、執行規範及標準、評價體系。第二，開發面向於流程制造業場景創新的垂直模型集群。第三，實作消除過剩產能的目標，形成具有自主智慧財產權的流程及品種綠色化與智慧化生產制造技術群。第四，實作高端裝備制造用關鍵品種國產化。第五，建立基於工業物聯網的綠色化和智慧化的制造與服務平台，開創產業新型商業模式，形成流程制造業新業態。
幹勇強調，中國已經成為全球冶金生產中心和消費中心，應該進一步成為全球的冶金教育中心和研發中心，引領全球冶金技術的發展，成為全球人工智慧場景創新的技術研發中心。「時代呼喚著人工智慧新冶金學，面向綠色化、智慧化的冶金學，資訊自組織與他組織融合的冶金學，開放-動態、整合一體化的冶金學，還有多因子、多層次、巢狀整合協同冶金學」。
作者：楊光
編輯：高珊珊
監制：劉晶
