人类日，北京，8月26日（记者D Yanfei）“铁工业是我国重要的主要产业，也是对新一代人工智能（AI）的深层增强的实用情景。”中国工程学院的学者王·戈登（Wang Guodong）在对“ AI+钢铁”技术会议的每日记者的独家访谈中说，需要使用钢铁行业的丰富数据，专家的理论和经验，以及生成的人造人工智能（AIGC）技术（AIGC）的人工认知方法，人为地合作，人类的智能，综合智能，并构成了“智能”，即印制，并构成了印制的，并且是印制的，并且是印制的，并且是印制的，并且是印制的，并构成了印度型，并构成了印制的，并构成了印度型，并构成了印制的，并建立了智能的综合方法。人工体智能，人机合作，跨境整合，共享和共享以及赋予BA行业能力。 中国工程学院的学者王·戈登（Wang Guodong）。当天的图片 - 日期的人类记者du yanfei 在王库登（Wang Guodong）看来，钢铁行业是一个大型复杂过程行业以及整个过程中的所有过程都是“黑匣子”。由于不完整的信息，不确定性和动态环境，有很多问题。该材料中的大量数据无法实时连续和在线获得。 “混合智能方法的人机方法将为每个钢制过程建立一个全球，序列化和通用的情报系统，实现对材料系统内部数据（即数字双胞胎建模）的实时，连续，在线和准确的预测，并促进钢铁行业的升级，发展和发展。”他说。 “行业，阿卡迪克，研究和应用”的合作创新，以扩大AI应用程序方案 目前，AI已应用于我国铁工业的许多领域，并取得了重大成果。例如，就铁前铁系统而言，Baosteel Meigang（主体）开发了“智能爆炸炉系统“由行业，学术界和研究共同开发，结合​​了大量数据，AI和冶炼机制，预测了壁炉的主要爆炸指标的预测和反馈，例如呼吸，热负载，提前1至3小时的气体使用率更高，在线A-Akalural的使用率更高。 “目前，AI面临着诸如数据质量的多源异质性，模型能力不足以及在促进它的过程中缺乏合并的人才的挑战。” Wang Guodong认为，有必要通过制定专业的ETL工具链，建立“一般模型 +个人数据”的计划来积极回应，并建立了“一般模型 +个人数据”的计划，并加强了学校和企业的联合培训；有必要专注于开发完整的数字双胞胎平台，改善“机制智能技术系统，并促进相关的标准化技术系统的构建。 钢铁公司介绍AI之后，我们如何建立数据和模型共享机制以确保AI应用良好？ “关键在于开发'生产，教育，研究和应用'的合作创新。”王库登（Wang Guodong）说，我们应该结合数字基础，增强拨管牵引力，增强技术服务并创造出良好的生态。 他说，有必要支持企业生成新的集成信息基础架构，扩大工业理解网络的范围并提高数据收集功能；专注于基本技术，例如混合AI，增加研发投资并增强独立的变更功能。同时，我们将使用丰富的数据源和应用程序方案来促进变更和演示线的构建；建立科学分析的标准，评估从质量，效率和成本等许多方面的应用效果，并促进AI技术的深度加强。 “钢铁行业MUST通过在了解AI的铁和技术的人的行业，教育和研究，共同研究，共同研究，共同研究，共同研究，共同研究中提供系统的解决方案。全面的人才促进了企业的共享经验和技术合作。 “王·乔登（Wang Guodong）表示，有必要对数字人才进行有针对性的培训，以提高员工的数字素养；开发和促进技术，数据管理和软件标准，开发开放的生态系统来源，以鼓励共享结果；加深互联网安全管理；以确保数据和安全。 AI促进了整个过程的绿色重建 目前，“ AI+钢”已经在许多链接中建立了钢铁行业的绿色发展。 Wang Guodong提出了一个例子，说Ay Ganap Na gumagamit Ng Iron冶炼了恶意数据，在Naglalayong Sa Mga Pangunahing link的Artipisyal Na Katalinuhan上og ng mga hurno，enderhiya，nagtatatag ng mga实时na pagsubaybay，位于intelihenteng mga sistema ng pang-unawa，bubuo ng mga pangunahing参数Pagbawas，Pagbawas NG Gastos，提高效率和稳定的操作。 "AI's role in 'dual carbon' is not just that. This basic lies in opening data flow of all production links, which makes to beatn the single -point jumping on the cross -process and cross -scale system coordination, and promotes green rebuilding the whole process. "Wang Guodong believes that through the algorithm dynamic to be the energy -scheduling algorithm, AI can monitor and study the use of energy in实时，改善能源的使用；准确的碳泄漏准确，这将有助于发展排放技术； 王·戈登（Wang Guodong）表示，在下一步中，钢铁行业应加速工业互联网，大数据，人工智能和其他技术的整合，以建立对能源，环境和碳进程平台的联合管理和控制，从而实现了从人机合作和独立减少，绿色扩张，增长和增长的末端的扩张；建立一个完整的数据行业数据和数据库行业，为协调的数字化和绿色发展提供数据支持。 （编辑：杨十一，卢Qian） 遵循官方帐户：人 - 金融融资 分享让许多人看到