2月7日，工信部、国家发展改革委、生态环境部三部门联合发布了《关于促进钢铁工业高质量发展的指导意见》（下称《意见》）。《意见》提出了12项主要任务，“大力发展智能制造”是其中的第7项任务。
那么，对照《意见》，应如何看待和评价我国钢铁工业智能制造的现状？根据《意见》，如何进一步推进钢铁工业智能制造的发展？为探寻这些问题，《中国冶金报》记者与北京科技大学教授、高效轧制与智能制造国家工程研究中心原副主任刘文仲，北京科技大学教授、工程技术研究院信息技术研究所所长王晓晨进行了线上座谈。
成绩
两位专家指出，近些年来，钢铁工业智能制造处于快速发展阶段，取得了一些成绩，主要表现在以下方面：
第一，龙头企业及一些试点示范项目展示出智能制造的应用场景和推广前景，实现了项目预期的提高效率、提高产品质量、降低成本等目标，不但进一步增强了整个行业实施智能制造的决心和信心，而且明确了实施路线和步骤。
第二，从采矿与选矿、原料、焦化、烧结、炼铁、炼钢、铸坯（连铸）到轧钢、精整、热处理、涂镀处理、钢材深加工等各个工序，以及从计划排程、生产控制、质量监控、设备运维、能源管控、采购营销、物流配送、客户交付、成本核算、财务管理、人力资源、安全环保、企业经营等各个流程，都遴选出一批有推广价值的应用场景。
第三，中冶京诚、中冶赛迪、中冶南方、中冶华天等以钢铁设计院为基础组建的冶金工程设计与建设领军企业分别推出了各自的智能制造解决方案，并且都有实际应用案例。这些企业与上海宝信软件、北京科技大学工程技术研究院、江苏金恒信息科技股份有限公司、湖南镭目科技有限公司、鞍钢自动化公司、首自信公司、山钢信息等单位逐渐成为行业中系统解决方案供应商。
第四，大中型钢铁企业已经建设了自己的工业互联网平台、大数据中心和智能制造示范工厂。
第五，中国宝武、河钢、鞍钢、首钢等具有多个生产基地的企业通过提升信息化、自动化水平，开发相应的工业软件，推进了多基地协同制造。
第六，钢铁企业结合行业特点，不断探索和研究一些技术在智能制造中的应用，包括5G、工业互联网、人工智能、大数据分析、云存储和云计算、物联网、深度学习、机器视觉、图像识别、3D可视化等。
第七，在中国钢铁工业协会等单位的领导和组织下，钢铁行业正在构建行业智能制造标准体系，并且开展了关键技术和行业应用标准研究。
刘文仲、王晓晨两位专家认为，《意见》中“大力发展智能制造”提出的大部分任务，已经在钢铁工业中实施或正在实施。做规划、建平台、补短板、推样板，成为钢铁企业实施智能制造的共同步骤。
问题与思考
“中国钢铁工业智能制造虽然取得了一些成绩，但前面要走的路还很长。”刘文仲指出。一方面，通过近些年的发展状况可以看出，提升自动化和信息化水平，实现两化深度融合，仍然是多数钢铁企业在做的工作。虽然这是实现智能制造的必由之路，但是这种“抓紧补课”和“填平补齐”的状况真实地反映出企业所处的技术阶段。另一方面，智能制造在国有大型企业、中小企业和民营企业之间的发展不平衡，分别处于夯实基础阶段、重点突破阶段、全面提升阶段。
“还有一种情况值得注意，不同类型的单位往往在做同一件事情，如无人化行车，产、学、研单位都在做。不同单位给出的智能制造解决方案和开发的系统有许多是重复或者重叠的。”王晓晨表示，从市场的角度来看，这似乎不是问题，但是从行业、国家的层面来看，却是与智能制造提倡的资源共享相违背的。“这个问题需要有关部门更多地发挥统筹协调的作用，钢铁制造企业、工程技术企业、高校和科研院所要分工协作，共同营造开放创新的生态环境，以便推进智能制造的发展。”王晓晨指出。
两位专家均认为，经过几年的实践，当该上的项目已经上了，容易做的项目已经做了。如何再走得更远，真正实现智能制造的目标？这是摆在钢铁制造企业、工程技术企业、高校和科研院所面前的问题，需要各方深入思考。
“钢铁企业既要重视硬件建设（如安装智能检测仪表、使用机器人、更新智能设备、升级计算机硬件系统等），更要重视工业软件的开发与研究，特别是知识的数字化管理。”刘文仲建议。在他看来，知识的数字化管理是今后钢企的重要工作之一，也是真正实现智能化的关键步骤。“通过信息集成、知识的结构化管理，目的就是由人来创造有价值的智能工作，让机器辅助人来决策，实现机器自动执行，最终使机器做得比人好，这样才能提高效益和效率。”他说。
王晓晨认为，通过开发工业软件，能够实现产线综合监控、过程分析决策，以及提供绩效看板、协同异常处理等功能，让工程师、技术员、操作员能够在线便捷沟通，做到快速应急处理。“这种工业软件具有较好的推广前景。上海宝信软件和北京科技大学工程技术研究院在马钢进行了工程实践，取得了较好的效果。当然，这些智慧软件还需要进一步完善与提高。”王晓晨补充道。
(关键字：钢铁工业)
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