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  宝钢中央研究院智能制造研究所首席研究员 杜斌

  参加这次讨论使我深刻感受到了中国钢铁人要为世界钢铁业技术发展做出重要贡献的强烈愿望和时代要求。大家畅谈“留下中国人技术印记”这个重大话题，既站在钢铁强国的高度，又选择“未来智能信息系统”这个具体案例，让我们进一步看到这种愿望正在与具体行动加速结合。我作为专业人士很受鼓舞，也将认真倾听和学习。

  2015年以来，钢铁业把智能化作为战略方向和核心的技术抓手，钢铁企业、相关大学和技术公司都投入了极大的热情，取得了令人瞩目的成绩，形成了初步的技术生态。但正是由于热门，网上也流传着一句调侃的话：“智能化是个筐，什么都往里面装。”面对这种快速到来的新技术浪潮和错综复杂的需求，由于不同钢铁企业的阶段和技术基础不同，企业智能化相关的决策者在怎样选择、推进和决策方面遇到一定难题。作为一生都在钢铁自动化、智能化领域耕耘的专业人士，应该努力提出一些建议供大家参考。为此，本人完成了一篇名为《钢铁业智能化技术推进与决策的思考》的长文，从多方面探讨了钢铁业智能化技术的决策要素和推进方法等，该文拟于近期在《中国冶金报》发表。

  今天，我也借这个机会聊一下文章中说到的两个方面问题：一是分类梯度推进问题，二是企业智能化决策的注意事项。

  由于企业的自动化、信息化基础不一样，不宜都以一个模式开展智能化工作。换句话说，自动化、信息化与智能化要采取不同的技术和管理推进方法。我们认为，自动化和信息化适合大面积推进，而智能化则需要逐步进行。针对这三者，结合宝钢的实践，这里给一个简单的顺序：先自动化（包括各类自动化装置、过程控制系统等，这些投入对现代化钢厂必不可少），再模型化（这里主要指二级控制模型），因为过程控制模型要比现在的智能化技术对制造的作用更直接、更准确、更成熟，这个认识是宝钢10多年持之以恒开展“数模推进”凝结的集体智慧。与之平行的就是先信息化，再智能化。笔者所在宝钢中央研究院的团队于2003年介入钢铁业智能化领域，根据实践，智能化技术价值在信息层面得到了广泛验证，是性价比高、风险低、适应性较强的技术群。可以预见，未来的钢铁业宏观变化（如集团化、供应链一体化、制造柔性化、新材料拓展等）离不开这些技术的支撑。

  关于智能化工作决策的注意事项，我谈4点体会，供大家参考。

  一是智能化技术很新，决策时要尊重内行，不能被“各类展览和媒体段子”迷了眼。智能化不同于自动化和信息化，绝大多数过去大学毕业的钢厂各级决策者对这个领域的了解并不深刻，也缺乏丰富的实践经验。数年来，我有幸接触过很多行业内国企民企的相关计划，发现在智能化领域的确存在一定程度的盲目性。当然，现在很多企业内部缺乏真正的智能化专家和内行，但可以从行业里面找到。对于中小型钢铁企业，行业协会特别是冶金自动化学会可以进一步加强这方面的服务和技术引导。

  二是要认真识别和寻找智能化需求，依靠内行识别社会可获得技术的真实价值。仅仅由现场工艺或者制造工程师提出的方案很可能存在技术可行性问题，也不容易找到最合适的优化空间，我认为需要多个专业（如工艺 控制 智能化）的工程师一起讨论和论证，才能选出有价值的东西，使得投入不盲目、可实现性高。

  三是不追与工业实际问题差距较大、主要来自商业和纯学术领域的热点，以免出错。对于钢铁业开展智能化工作，我更欣赏中国宝武提出的“四个一律”（现场操控室一律集中、操作岗位一律采用机器人、运维监测一律远程、服务环节一律上线）和“三跨融合”(集团层面跨产业、跨基地互通融合，推进“一总部多基地”跨空间的互通融合，跨人机界面的互通融合)，鞍钢提的“数字化”等直截了当的技术用语，不喜欢“数字孪生”“工业元宇宙”等学术性强的提法。虽然它们本身没有错，但对钢铁业的针对性弱，令大多数非专业工程师费解，且内涵外延不清。我们是实业，花样繁多或者一年一变的技术概念对发展弊大于利。

  四是充分意识到智能化是一项漫长的挑战，企业要“路、车、司机”平衡发展才是效率最高的。这里“路”指的是信息化基础设施，“车”指选择做什么课题，“司机”则是指企业内部的人才和培训。培训要坚持“必要性、实用性和适度完整性”，不必“高大全”。本人参加过多次企业工程师的培训交流，深切感受到由于专业差异和工作负荷等因素，培训内容过多过深让非专业的工程师望而生畏，效果反而事倍功半。另外，建议培训重点聚焦中青年员工，可能的话学习一门计算机语言，我们向宝钢股份推荐的是python。（中国冶金报社）

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