人工智能技术对钢铁业发展有何启示？

3月份，谷歌电脑软件“阿尔法围棋”（AlphaGo）与人类顶尖棋手李世石九段的“人机大战”，引起了全球广泛关注。3月14日，全球最大的数字化盛会———德国汉诺威电子、信息和通讯博览会（CeBIT）盛大举行，聚焦大数据、物联网、云计算和数字安全四大领域，而围棋“人机大战”却带动了机器人在本次展会的火爆。3月24日，举世瞩目的博鳌亚洲论坛也为人工智能技术开辟了专场研讨会。一场围棋“人机大战”如此大规模地牵动世界的神经，折射出人工智能技术发展的重要意义。
AlphaGo在围棋“人机大战”中战胜了人类顶尖棋手，人工智能技术发展速度令人惊叹。那么，当前，我国钢铁行业正在执行以“互联网+”为核心的《中国制造2025》规划，人工智能技术对其有何启示呢？

人工智能技术正在从“感知”模式走向“认知”模式
这里先简单介绍AlphaGo“人机大战”的概况：所谓“人机大战”，其实见人不见“机”。对局中，一名业余围棋六段棋手充当AlphaGo的“眼”和“手”，边看显示屏边替AlphaGo下棋。在比赛中，他坐在李世石的对面，在韩国比赛现场通过互联网连接在英国的服务器，从英国的服务器给美国的计算机下指令，最后再把计算结果传回韩国的比赛现场。此次比赛是采用中国的围棋规则。在第一局比赛中，李世石执黑棋先行后，AlphaGo一改人工智能高速决策的作风，足足“思考”了1分半钟才落下第一枚棋子，在初期布局就显示出较高水平。随后，AlphaGo在双方都难以下手的地方果断出手，出奇制胜。最终，AlphaGo以4：1的比分战胜了李世石。

1997年，美国IBM公司的“深蓝”超级计算机以2胜1负3平的成绩战胜了当时世界排名第一的国际象棋大师加里·卡斯帕罗夫。中科院自动化所研究员王飞跃认为，AlphaGo与“深蓝”是两回事，“深蓝”与人工智能没有关系，靠的是硬件的计算能力，每秒钟能够处理500GB以上的数据；而AlphaGo还加入了对局势的评判，加入了价值网络。“上次是自动化胜人，这次是智能化胜人。”王飞跃表示，围棋是人类智能最高、最复杂的棋类游戏，因此，AlphaGo是人工智能技术发展的里程碑。

美国一些科研人员认为，AlphaGo的胜利具有划时代意义，原因有3个：一是围棋规则虽然简单，却是人类逻辑思维的高级表现；二是AlphaGo通过深度学习和神经网络，开始自主学习人类的思考方式，这区别于目前的电脑———执行人类的指令；三是这一进展比人工智能研究者的预期提早至少10年。

有的学者指出，人工智能的发展起先是“感知”模式，例如AlphaGo是通过棋谱等数据学习人类的“直觉”，图像、语言的识别靠“感知”，把最好的选择搜索出来。人工智能取得现在的成就源于计算能力的大大增强、移动互联网和大数据的发展，以及一些原理性突破（基于各种丰富的深度神经网络去处理图像、时间序列数据、优化决策问题）。一直以来，人工智能的发展面临一个关键难点，就是从“感知”上升到“认知”，即对“感知”模式所获取的信息进行推理、决策。而AlphaGo开始有了“认知”模式的开发，而且效果比预期的要好，进展比预期的要快。

AlphaGo给人的启示是：这种人工智能原理具有通用性，不仅可以下围棋，还能应用于其他许多领域。人工智能具有创造性、大局观、策略性这些“智慧”，可以应用于医疗、物流、军事、交通和许多工业行业。有韩国专家说，像AlphaGo这样自我学习型人工智能如果持续发展，未来20年~30年后将发生人类难以想象的事情。

目前，美国和欧洲一些发达国家正在掀起人工智能研究的新高潮，中国在超级计算机和人工智能方面也取得了很好的发展。那么，我国钢铁行业应当如何应对这个由AlphaGo在全球掀起的人工智能冲击波呢？

钢铁业促进“两化”深度融合先要弄清“智能”涵义

在应用过程控制系统方面，我国钢铁行业处于我国工业领域的前列，这也是钢铁行业信息化、自动化水平优于其他工业行业的一个重要标志。

生产制造执行系统（MES）是钢铁行业信息化、自动化体系结构中的重要组成部分。据统计，截至2014年底，约80%钢铁企业的生产线MES覆盖率达到70%以上，尤其是炼钢和热轧以及钢管生产线的覆盖率达到80%以上，但在高炉、焦化、烧结和冷轧生产线上的覆盖率相对较低，在中小民企的覆盖率也较低。

可以说，一方面，我国钢铁行业在工业化和信息化即“两化”融合方面取得了长足进步，领先于国内其他工业行业；另一方面，我国钢铁行业“两化”融合发展不平衡，仍存在落后的企业和落后的生产线，有的还处在工业2.0的水平，甚至1.0的水平。即使是先进的钢铁企业，与国外发达国家的同行相比，也还有一定差距。
因此，促进钢铁行业“两化”深度融合，首先要对智能化、智能制造、智能工厂的涵义有个明确的了解。

智能化和自动化的根本区别在于调控能力的水平，自动化是机械电气设备根据计算机的生产指令进行有序的、有规则的、符合规范的系列操作而制作产品；智能化是在自动化的基础上，实时监控和预测在线运行的工艺流程，当出现不良因素时，及时标记，以提高产品质量和成品率。智能制造以满足客户要求的性能参数和特殊条件、优化制造工艺流程、监控协调生产制造设备为核心，高效、优质、环保、安全、快捷地智能化制造绿色的定制化产品，是服务用户的一种新的制造模式。智能工厂是指通过可视化设备监控工厂内所有工艺生产流程的各道工序，通过大数据分析实现自动控制和智能制造的。

智能工厂由设备管理、生产/质量管理、环境/能源管理、安全管理、虚拟工厂等多个部分组成，韩国浦项的智能工厂便如此构架，我国鞍钢的智慧矿山建设经历了自动化矿山、数字化矿山到智慧化矿山3个阶段。

我国钢铁业应推动工业2.0、3.0、4.0“并联式”发展

当前，我国钢铁行业的发展方式应该是工业2.0、3.0、4.0“并联式”同步前行：

一是由2.0企业升级到3.0企业。钢铁企业在2.0的基础上，建设和完善信息化系统的3个层次，即自动化控制系统（PCS）、制造执行系统（MES）、企业资源规划（ERP）系统。其信息流的过程是：MES接受来自ERP系统的订单信息，根据工艺规范等生成确定的指令信息，下达给PCS，由PCS控制生产过程，同时由PCS将生产实绩反馈给MES；MES将生产实绩修正成生产指令，同时将生产实绩反馈给ERP系统。MES衔接ERP系统和PCS，起着承上启下、贯通协调的作用。以上生产制造流程简示如下：客户订单录入→订单评审（工艺路线选定、优化，产能检验，原料采购，生产周期，出厂运输）→订单下达→订单执行（异常信息反馈）→订单交付→订单结算。由此可知，生产制造流程已经不仅仅是PCS、MES、ERP系统，还涉及企业管理的运营决策优化和支持系统。

二是由3.0企业升级到3.5企业。所谓3.5企业，是指从3.0到4.0之间的过渡阶段，这不是笔者臆造出来的阶段，目前，国内一些先进钢铁企业便如此评估自身所在的状态。同时，笔者也认为由3.0发展到4.0的过程比较长，难度也比较大，设置3.5这个过渡段，也是渐进的阶梯。钢企发展到3.0阶段，必然要提升其经营管理水平以创造出更大的经济效益，将企业运营决策的过程规范化、精确化、系统化和智能化，于是将领导层和生产、采购、销售、财务、质量、技术设备等各个业务部门的计算机网络系统全部联通，形成运营决策的优化和支持系统，面向产品全生命周期。钢企产品种类众多，相应的工艺流程复杂，需要将其产品相关数据标准化、工艺流程数字化、车间生产流程规范化，以夯实该系统的基础支撑。该决策与支持系统以全局资源优化为目标，因此，3.5企业面临的关键问题是实现产销平衡，达到物质流、资金流、信息流三流同步。然而，钢企管理优化和支持系统如果仅仅限于本企业内运转，是有局限性的，必须逐步与上下游企业和社会上的物流、金融等通过互联网置于同一个平台上，这就是由3.5走向4.0的必然性，也意味着3.5企业已经部分达到了4.0的水平。

三是由3.5企业升级到4.0企业。钢铁企业在经营决策优化和支持系统的基础上，将企业的信息化向产业链的信息化延伸，即向上下游行业的企业，向社会物流系统、金融系统等的信息化延伸，运用互联网、物联网、大数据、云计算等信息化手段，通过优化技术合理组织和安排生产，建设“产销一体、管理衔接、三流同步”的管理模式，实现由大规模的流水线生产转向定制化规模生产，企业的产业形态也从生产型转向服务型。同时，企业的信息化从单项应用向局部集成应用以至全面集成应用发展，使得企业生产经营各个环节智能化水平提高，涌现“智能设备”“智能车间”乃至“智能工厂”“智能矿山”。目前，国内钢企中已出现了不少向工业4.0进军的先行者。

在我国“十三五”规划纲要中，智能制造和机器人成为“科技创新—2030项目”中的重大工程项目之一。从AlphaGo“人机大战”带来的冲击波中，我国钢铁行业须意识到未来几年的重要任务是在智能化和机器人研究上尽快缩小同欧美和日本的差距，努力实现工业4.0。