.............................................160 8.1 国内钢铁企业的 AI 应用案例............................................................163 8.2 国际钢铁企业的 AI 应用案例............................................... ..................................184 1. 引言 在全球经济一体化与数字化转型的背景下，钢铁行业的发展面 临着前所未有的机遇与挑战。智能制造的新时代促使钢铁企业在生 产效率、资源利用和环境保护等多个方面寻求创新解决方案。随着 人工智能（AI）技术的不断成熟，尤其是大型模型（如 GPT、BERT 等）的应用逐渐扩展，钢铁行业也开始考虑这些先进 技术带来的潜在转型机会。 据专家分析，钢铁行业的碳排放已经占到全球工业排放的近 20%。 为了响应环保政策和全球减排目标，钢铁生产企业必须探寻更为清 洁的生产技术，优化能源结构，从而减少温室气体的排放。 另一方面，面对国际市场竞争加剧，钢铁企业还需提升生产的 效率与质量。传统的生产方式相对单一、自动化程度低，生产过程 中的人力依赖性强，往往导致生产效率低、不良品率高和安全隐患 等问题。 为此，行业内亟须推动智能制造，尤其是依赖于数据驱动的决

据加密 、访问控制 、安全审计等安全策 略和流程。 ◦ 与部分重点企业 、科研机构建立合作关系， 开展 数 据采集和接入试点工作 。选择在新材料领域具有 代表 性的企业和科研机构， 如大型钢铁企业 、知名 科研院 所等， 与其签订数据共享合作协议， 指导其 按照数据 标准和规范进行数据采集和接入， 为后续 的数据空间 建设积累经验 。 8.1.2 第二阶段： 功能拓展 （2 - 3 年）