11月2日，国内首个行业智能决策大模型——中国钢研“冶金流程优化大模型”在CAC2024中国自动化大会主会场首发。发布仪式上，中国钢研副总工程师孙彦广介绍了中国钢研“冶金流程优化大模型”区别于其他垂直大模型的显著特点和应用场景。中国工程院院士孙优贤、郑南宁、王天然、于海斌，中国自动化学会副理事长张剑武、中国钢研副总工程师孙彦广、中国钢研绿色化智能化技术中心主任张云贵、中国钢研人工智能项目部行政总监刘茹共同启动发布仪式。
中国钢研“冶金流程优化大模型”，面向冶金工业数字化转型，针对冶金流程网络化建模难、多目标优化求解难和不确定场景自适应难等三大难题，发挥中国钢研70多年的知识积累和跨专业协同优势，信息物理深度融合、数据知识双轮驱动，支撑冶金流程精准设计和精益运行，打造新质生产力，赋能钢铁工业高质量发展。
中国钢研“冶金流程优化大模型”采用检索增强生成、微调、预训练、偏好对齐、大模型智能体接入与协同、提示词工程、知识图谱等关键技术，汇聚浩繁的专业文献、上千个冶金机理专业模型，上万条产品标准、工艺路径、操作规程、协同规则，并在此基础上，发挥语言大模型语义理解和内容生成优势，通过感知、认知、决策、控制类智能体协同，支撑钢铁知识问答、流程解析优化、生产计划排程、作业动态调度和能源协同管控五大类场景和300多个子应用场景，可自动生成冶金流程精准设计和精益管控解决方案。
中国钢研“冶金流程优化大模型”与当前各种行业垂直大模型相比，具有高价值、深融合、高可靠三个显著特点：
一是聚焦全流程高价值场景。中国钢研“冶金流程优化大模型”从钢铁制造全流程视角，横向贯通炼铁、炼钢、连铸、轧钢各工序，纵向协同计划、调度、控制各环节，支撑流程一体化排程、动态调度、能源和生产协同优化等高价值场景，助力钢铁制造流程动态有序运行。
二是深度融合大模型和专业模型。中国钢研“冶金流程优化大模型”采用专家协同模式，深度融合各类大模型、专业模型和钢铁知识，通过思维链导引和智能体协同，提供可解释、可迭代的冶金流程优化应用系统。
三是提供高可靠的智能化解决方案。中国钢研“冶金流程优化大模型”，依据对冶金流程业务的深度理解，内置了各类解决方案的仿真验证和KPI评价，既发挥了大模型内容生成的创造力，同时有效规避了大模型幻觉等问题，为大模型应用保驾护航，做到万无一失。
中国钢研“冶金流程优化大模型”是将人工智能技术与传统工业结合的创新实践，大模型技术将显著提升生产效率、降低生产成本、降低能源消耗、提高产品质量，实现钢铁企业的可持续发展，以“数智化”赋能钢铁行业转型升级。
展望未来，中国钢研将以此次“冶金流程优化大模型”的发布为新的起点，与各大钢铁企业、高校院所携手并进，共同促进钢铁工业向高质量、绿色化、智能化方向发展，共同为中国钢铁工业的转型升级谱写新的辉煌篇章。
近年来，河北省委省政府高度重视建设数据驱动、智能融合的数字河北。河钢牢牢把握国家政策和行业机遇，在推进钢铁行业数字化转型和智能化发展的过程中，积极践行省政府发布的《关于进一步优化算力布局推动人工智能产业创新发展的意见》，充分发挥资源与技术优势，加快培育孵化行业应用大模型，推动数智技术赋能制造业转型发展。
“威赛博钢铁大模型”依托河钢丰富场景优势，通过强大的语言理解能力、高效的算法和模型，能够准确理解、生成和处理钢铁行业海量信息，实现与用户的多维协同互动，为钢铁行业提供高效的信息检索、数据分析和决策支持等全方位专业化服务。能够实现算力、数据、算法深度融合，适用于企业研发设计、中试验证、生产制造、营销服务、运营管理等人工智能应用场景。凭借在自然语言处理（NLP）与计算机视觉（CV）领域的突出表现，涵盖钢铁生产过程的复杂流程，能够实现辅助技术人员进行新材料研发，提出高炉炼铁炉温优化控制科学建议，指导转炉炼钢工艺过程，检测钢材表面缺陷，提供设备状态运维建议等丰富功能，构建全栈自主可控的人工智能大模型技术体系，提升钢铁企业运营效率和市场竞争力的同时，也将推动整个行业高端化、智能化、绿色化发展。
