人工智能技术的进步可谓一日千里。“人工智能+”材料科学已成为重要的交叉学科方向。中国工程院院士干勇认为，人工智能将重塑材料研发过程，材料会逆向生成；此外，场景创新已成为推动人工智能与实体经济深度融合的关键力量。谷歌、微软、Meta和字节跳动等科技巨头纷纷发力，布局相同的技术路线：通过理论计算获取材料科学数据，通过高通量计算生产海量此类数据，再将数据“反哺”给人工智能模型，借助模型推理未知材料的性能。

    数据是人工智能起飞的助推剂

    数据是人工智能起飞的助推剂，数据的多少和质量高低直接影响人工智能的预测水平。干勇提出，必须首先解决数据够用与好用的问题，才能释放人工智能巨大潜力。高通量制备与表征是快速获得大量材料实验数据的关键技术，实验数据尤为稀缺，应通过标准化建设，使数据适合人工智能的要求，即“AI ready”。

    在“人工智能+”材料科学的发展中，数据同样是重中之重。干勇强调，生产数据库，特别是建设具有行业支撑作用的数据集，是一场无法规避的“硬仗”，但这也会成为未来产业的一座“金山”。此外，要建立材料全生命周期综合研究评价设施。基于多场环境全生命周期测试数据，研究材料失效机制和全寿命失效机理，开发大数据算法和专家系统，获取失效演变规律，预测材料服役寿命，指导材料设计。

    人工智能实现材料的“逆向生成”

    干勇以材料学为例，讲解人工智能如何重塑材料研发流程。利用人工智能大模型计算，浙大城市学院汤慧萍团队成功研发出一种具有革命性意义的轻量化材料。通过精心设计的孔隙结构，这种材料在保持与钛合金相仿的强度同时，实现了类似镁合金的低密度。“我们得到的560兆瓦级材料密度仅为1.68g/cm3，大幅减轻了重量。不同孔隙度下的材料展现出不同的强度特性，这一发现得益于海量的计算工作。“这是人工智能驱动的全新设计流程，融合了模型和物理性能，实现了逆向生成设计。以往人们总是试图将钢材替换为铝合金以降低密度，而现在，通过人工智能的帮助，能够让钢材达到铝合金的密度，同时提升其强度，这一变革意义非凡” 。
 

    场景创新已成为推动人工智能与实体经济深度融合的关键力量。大模型成本高昂，需巨大投入，且随着英伟达计算芯片能力的增强，其成本有望降低，超越其变得更加困难。然而，通过场景创新，我们仍有潜力实现超越。

    当前，钢铁产业的产业结构存在严重问题，表现为分散化经营和低集中度，如千万吨级钢厂多达40家，五百万吨级钢厂超过100家，这在世界范围内是绝无仅有的。产能过剩的问题在数字化和智能化进程中并未得到有效解决，反而加剧了矛盾。原因在于，数字化提升了效率和产能，却未能解决产业结构的核心问题。

    “利用人工智能方法解决产业结构问题，正是场景创新的体现。对于人工智能而言，这代表着一种专业化的新型创新模式。要实现这一模式，我们需要考虑三个关键因素：技术成熟度、市场成熟规模以及政策引导。通过这三者的协同作用，场景创新将能够为人工智能的应用和发展开辟新的路径。”干勇总结。当总体思路、流程创新、组织创新、技术创新、生产模式创新明确后，以人工智能场景创新为引领，优化产业结构，以市场化、平台化建设推动全产业链创新能力，以人工智能模型为基础推动智慧生产，中国钢铁产业就可以实现优化。

    推动流程制造业的绿色化、智能化发展

    中国钢铁工业已形成平台化设计、智能化制造、个性化定制、服务化延伸、数字化管理及网络化协同6大应用模式，覆盖几十个典型应用场景，智慧矿山、智能车间、智能仓储、智能在线检测、智慧物流等数字化应用场景不断增多，应用效果良好。

    据干勇介绍，国内超过80%的钢铁企业已经在推动智能制造，钢铁龙头骨干企业已基本完成产线级基础自动化、过程控制系统、生产执行系统、制造管理系统自上而下纵向集成的四级体系。随着数字化改造的不断推进，中国龙头骨干钢铁企业的采选、炼铁、炼钢、轧钢等主要工艺过程已实现了磨矿分级作业的智能控制，烧结机的智能闭环控制，高炉操作的平台化，转炉炼钢的全程自动化和精炼控制系统的智能化，数字化转型成效明显。

    “应从全产业链、创新链视野审视我国与国际流程制造业的差距，基于绿色化与智能化集成研发的总体思路，重点围绕制造流程结构优化、新一代生态产品技术提升、制造—服务智能化平台建立、新型商业模式建立与运营四大方向，推动制造业绿色化、智能化发展。” 干勇建议。具体可以从以下几方面发力。其一，提升全流程精细化、精准化和智能化水平。其二，集成先进的产品在线检测技术和全流程质量监控技术，提高产品及国家重大工程、高端装备制造用关键产品质量稳定性、可靠性和适用性。其三，实施材料基因组计划，借助“分子制造”技术，催生新一代生态产品。其四，利用大数据、云计算、物联网等智能化手段，建立全流程制造与服务平台。其五，构建制造业与社会及其他产业互补的生态链及产业链。

    流程制造业场景创新预期可以取得以下成果。第一，创立流程绿色化与智能化理论体系、运行规范及标准、评价体系。第二，开发面向于流程制造业场景创新的垂直模型集群。第三，实现消除过剩产能的目标，形成具有自主知识产权的流程及品种绿色化与智能化生产制造技术群。第四，实现高端装备制造用关键品种国产化。第五，建立基于工业物联网的绿色化和智能化的制造与服务平台，开创产业新型商业模式，形成流程制造业新业态。

    干勇强调，中国已经成为全球冶金生产中心和消费中心，应该进一步成为全球的冶金教育中心和研发中心，引领全球冶金技术的发展，成为全球人工智能场景创新的技术研发中心。“时代呼唤着人工智能新冶金学，面向绿色化、智能化的冶金学，信息自组织与他组织融合的冶金学，开放-动态、集成一体化的冶金学，还有多因子、多层次、嵌套集成协同冶金学”。