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【ICAS 2025】先进钢铁材料国际会议2025热身报道
钢铁领域AI导向范式演进
——基于PEAS框架三类AI导向机制分析与应用展望
人工智能在钢铁行业的应用正经历从单一场景优化向系统化创新的深刻转变。董瀚教授及其带领的高性能钢铁材料团队，基于钢铁行业全生命周期的工艺复杂性与性能进阶需求，结合人工智能技术的发展趋势与落地状况，提出了“产品导向AI”这一新范式。该理念将设计与制造紧密融合，打通从材料成分到工艺实现的智能闭环。在此基础上，进一步系统性分析可将现有AI应用划分为流程导向AI、材料设计导向AI与产品导向AI三大类，分别对应于生产优化、材料研发与产品全生命周期协同的不同侧重点，揭示出它们在时间结构、数据架构与反馈机制上的本质差异。
展开剩余76%一、三类AI导向的核心区别
在时间跨度上，流程导向AI持续在线运行，专注批量生产的实时控制；材料设计导向AI以项目制模式间歇性离线工作，服务于研发设计阶段；产品导向AI贯穿产品全生命周期，采用“离线+在线”混合模式，这是其独特标志。
在数据架构上，流程导向AI依赖生产线传感器数据（反馈闭环秒级）；材料设计导向AI整合实验室测试、文献挖掘和理论/仿真数据（反馈周期以周计）；产品导向AI构建双源数据架构，形成“离线大循环嵌套在线小循环”的双反馈环。
在执行逻辑上，流程导向AI直接控制物理设备实现连续调节，目标是让现有产品稳定达标；材料设计导向AI调用理论/仿真/试验分析设计工具进行批量计算，目标是发现新材料成分；产品导向AI采用双层架构，离线层负责成分与工艺设计，在线层负责参数调节与质量预警，实现"既设计产品又优化生产"的双重职能。
二、基于PEAS框架的系统性对比
基于PEAS（Performance性能度量、Environment环境、Actuator执行器、Sensor传感器）框架，可更清晰理解三类AI的本质差异。
在性能度量上，流程导向AI关注良品率与成本等；材料设计导向AI重视预测精度与发现速率；产品导向AI需同时满足三层指标——离线设计层的方案精度、在线生产层的过程稳定性、闭环反馈层的设计-生产吻合度。
在执行器架构上，流程导向AI为物理设备控制器；材料设计导向AI为虚拟筛选与逆向设计器；产品导向AI构建分层执行器体系，覆盖离线设计、在线调控与知识更新三大模块。
在传感器配置上，流程导向AI依赖实时监测设备；材料设计导向AI利用理论/仿真输出、实验室测试与文献挖掘；产品导向AI整合所有传感器，并增加全流程数据采集器与服役数据采集器，实现从实验室到批量生产的全覆盖。
图1 钢铁行业三类AI的PEAS分析
三、产品导向AI的需求
材料设计导向AI常聚焦于成分-组织-性能（CSP）空间，忽略了工艺变量对性能实现的约束，导致“纸面性能”难以转化为可制造产品。而流程导向AI则执行预设工艺，主要作用是调控生产稳定性。产品导向AI则将工艺参数引入设计环节，将轧制温度、冷却路径、相变机制等纳入建模框架，构建成分-工艺-组织-性能（CPSP）的一体化模型，从而提升方案的可落地性与批量稳定性。这种方法强调多尺度仿真工具与理论、经验模型的协同，融合实际生产过程数据与产品性能数据，打通从方案生成到过程调控的全流程路径。
四、产品导向AI的应用展望
在产品导向AI实践方面，特钢棒线材领域因其性能要求高、研发周期长、试验成本大，成为理想的应用试点。上海大学（浙江）高端装备基础件材料研究院已与南京钢铁股份有限公司合作，围绕典型产品如高强度紧固件盘圆，开展以CPSP建模为核心的产品导向AI探索。平台系统将整合多尺度计算与仿真工具、理论模型与历史生产数据，构建由成分优化、工艺规划、在线监控与质量预警组成的闭环系统，逐步实现研发周期压缩、质量控制增强和知识积累结构化。该类系统将不仅支持面向目标性能的快速方案生成，还将具备实时预警与自我迭代能力，将探索挖掘产品导向AI在复杂工艺产品中的实际可行性与价值潜力。
结语
随着人工智能与钢铁制造深度融合，三类AI导向展现出清晰的协同关系：流程导向AI夯实生产基础、材料设计导向AI加速研发提效，而产品导向AI作为连接设计与制造的桥梁，推动形成“算法+数据+知识”三位一体的技术体系。
基于对时间结构、数据体系、工艺角色和反馈机制的系统性分析可以看到，产品导向AI正成为未来钢铁智能化的关键引擎。它不仅承接研发成果的规模化制造，也通过嵌套闭环构建企业知识资产，不断强化模型与工艺协同，助力钢铁企业实现产品跃迁与组织能力升级。
值此钢铁材料智能化转型关键时期，诚挚邀请业界同仁关注将于2025年11月18-20日在上海举办的先进钢铁材料国际会议（ICAS 2025）AI专题分会场，届时将深入探讨人工智能在钢铁材料研发与生产中的前沿应用，共同推动行业智能化升级。
（赵洪山 董瀚）
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