北京人民日报，8月26日（记者杜扬费）“钢铁行业是我国的重要基本产业，也是对新一代人工智能（AI）深入授权的实用情景”。中国工程学院学者王·戈登（Wang Godong）在一次关于使用“人工智能（AIGC）生成的技术（AI）技术必要的“ AI+钢”技术的新闻发布会上说，实施人类Maiken类型的整体能力。” empuera到人工智能，人工合作，跨境整合，共同创造和交流以及钢铁行业的混合动力机构。 Wang Gudong是中国工程学院的学者。照片：du yanfei人的每日记者。王·戈登（Wang Godong）认为，钢铁行业是一个群众和复杂的过程行业，整个过程中的所有过程都是“黑匣子”。有很多不确定性的信息，不确定性和动态环境问题s。材料中的大量数据无法在实际，连续或在线时间恢复。他说：“这种智能混合动力人机方法为每个钢框架单元建立了一个全球序列化，广义和智能的智能预测系统，该系统允许在材料系统中对内部数据进行真实，连续，在线和精确的时间（即数字双学）进行精确的预测，从而促进钢铁行业的更新，转换和开发钢铁行业。”目前，“行业，教育，研究，应用程序”，扩展AI应用方案的联合创新已在我国的钢铁行业的许多领域中应用，取得了重大成果。例如，从铁铁高系统的角度来看，Baosteel Meigang将开发一个“ doven oven System d the Intelligent Experion”，因为主体是由行业，学术界和研究共同开发的，并将结合大数据，AI和Achi机制夏娃的预测和关键爆炸烤箱指标的评论，例如机翼容量，热负载，实际气体应用以及汽油气体的实际应用，烹饪的扩展。数据质量的异质性；在模型的概括中，它们是不足的，在促进它的过程中，它面临着诸如缺乏人才的挑战。混合杂种“机制 +数据 + AI”，并促进了相关的标准化技术系统的构建。钢铁公司引入AI之后，您如何才能建立模型的数据交换机制和迭代以确保AI的有效应用？ “关键是建立“生产，教育，研究和应用”的联合创新生态系统。 Wang Godong说，必须集成数字基础，应用程序，技术服务和更高的生态创造。他说，他需要支持公司创建新的综合信息基础架构，扩大工业意识网络的覆盖范围并提高数据收集功能。它着重于关键技术，例如Hybrid AI，研发投资的增加，提高了独立的创新能力。同时，使用富裕的数据资源和应用程序方案来促进智能转换和示范线的构建。建立科学标准并评估多个维度（例如质量，效率和成本）的应用的影响，并促进了AI技术的深刻授权。 “钢铁行业需要提供系统的解决方案，以促进包括行业，学术界，研究，协作研究，钢铁生产，对AI技术的熟悉并促进公司之间的经验和技术合作的组合人才。”王·戈登（Wang Godong）说，应进行指导的数字人才培训，以提高员工的数字素养。我们将发展一个nd促进技术，数据政府和软件的标准，并创建一个开源生态系统来促进结果的交换。 ANDl​​ System prior to the branching of Big Data and Artificial Intelligence exploiting iron, pointing to critical links such as "material courtyards, sintering, explosive ovens, energy", establishing real-time monitoring and intelligent perceptual systems, developing key parameters predictions and multi-object optimization models, achieving reduction of the explosiveness of the explosiveness, reduction of energy, Wescarber's carbone energy, the carbone digital platform,碳纤维碳纤维平台的推出，即Hevey Carbone平台的发布”，从碳纤维平台开始，该平台开始开始使用Heang。“双碳”在网站上可能取得了成功。y可以提高能源利用的效率。它将帮助您建立碳排放模型，精确预测碳排放，并根据大型生产数据发展减少排放量。技术集成了能源，环境和碳过程的管理，并从最终治理扩展到人类机器和非人类独立控制的协作。