首钢集团：首次参与编制数据资产管理团体标准
推动数据管理规范化
近日，一项名为《资产管理 数据资产管理体系 要求》（T/CMSS 0025—2026）的团体标准正式发布。该标准由中国管理科学学会企业管理专业委员会归口，由通标标准技术服务有限公司发起，汇集了国内多家有影响力的企事业单位共同参与编制。参与单位包括中国标准化研究院、中国质量认证中心、中国软件评测中心、南方电网、首钢集团、北京国际大数据交易所、贵阳大数据交易所、德勤咨询、北京铜牛等。值得注意的是，这是首钢集团首次参加编制的数据资产管理相关标准，也是其首次涉足无形资产相关标准的制定工作。
在当前全球数字经济快速发展背景下，数据作为核心生产要素，其管理、流通与价值释放能力对社会运行效率与创新潜力具有关键影响。2024年，国际标准ISO 55013 : 2024《资产管理 — 数据资产管理指南》发布，为国际数据资产管理提供了标准框架。此次发布的《资产管理 数据资产管理体系 要求》团体标准，正是结合我国数字经济发展的实际情况和数据管理的具体需求，在国际标准基础上进行的细化和补充。该标准围绕数据资产管理活动，对数据资产管理体系的建设内容作出了进一步明确，旨在为各类企事业单位开展相关工作提供参考，推动我国数据管理工作朝着更加系统化、规范化和可实施的方向迈进。
首钢集团此次受邀参与标准编制，源于其在数据资产管理领域的初步实践。截至目前，首钢集团的数据资产已涉及金融、医疗、“双碳”管理、无人驾驶等多个应用场景，并在数据资源“入表”（即作为资产计入资产负债表）的合规路径上进行了可行性验证。在此次标准制定过程中，首钢集团资产管理中心作为牵头单位，联合了集团经营财务部、系统优化部、财务共享中心等部门协同工作。在标准编制阶段，集团组织相关部门及单位与国投集团中国电子院、杭钢集团、广州市标准化研究院、北京国际大数据交易所等单位进行了交流学习，重点探讨了数据资源入表的合规路径、确权方式以及价值显现方法。在随后的标准审核阶段，集团又组织力量对标准条款进行了逐条研读，并结合自身在数据资源入表方面的实践经验，共计提出了49条修改与完善建议。这些建议为该团体标准的最终成型贡献了来自企业实践的“首钢智慧”。
AI4P平台如何助新能源汽车特殊钢研发提速？
近日，由南钢特钢事业部与上海大学、上海大学（浙江）高端装备基础件材料研究院（以下简称“上善院”）联合开发的特殊钢产品导向智能研发平台AI4P（AI for Product）上线。该平台以“物理冶金约束+AI（人工智能）数据大模型”新范式破解了特殊钢研发周期长、迭代慢的难题，不仅在10.9级螺栓非调质钢盘圆开发中取得突破性成效，还让特殊钢研发周期缩短50%以上，为新能源汽车用关键特殊钢的快速迭代提供了自主、可信、可落地的平台支撑。
长期以来，特殊钢研发长期面临产业与技术的双层挑战。产业端，传统特殊钢研发依赖经验试错，周期长、成本高、成功率低；技术端，现有研发方法[经验积累、物理仿真、统计回归、通用AI/ML（机器学习）]各有局限，难以系统搜索高维成分、工艺空间，且通用AI大模型在材料研发中易出现“幻觉”与黑箱决策，结果不可解释、不可追溯，难以直接支撑工业级工程应用。
面对上述挑战，南钢特钢事业部依托上善院的高性能钢铁材料技术团队，开展深度产学研合作，联合开发AI4P平台，通过三大核心突破，重构了特殊钢研发模式。
突破一：明确分工、破解“幻觉”，让AI决策更可信。AI4P平台的核心创新点在于清晰界定了AI与物理冶金模型的任务分工：AI负责理解需求、组织搜索、分析规律与智能增强，物理冶金模型负责可信计算与结果验证。海量的生产、实验、文献数据中蕴含的冶金规律经AI系统化挖掘，专家经验数字化后形成可搜索寻优的知识底座；物理冶金机理工具库（覆盖热轧过程的奥氏体状态演变、温度场、连续冷却相变预测等核心环节）则对AI生成的候选方案进行机理校核与冶金规律验证，有效降低AI在工程决策中的幻觉风险，形成“可计算、可追溯、可解释”的智能决策链路。
突破二：构建CPSP全链条一体化模型，实现“按需定制、一键出方案”。AI4P平台构建成分—工艺—组织—性能（CPSP）一体化模型，打通正逆向双向设计路径：正向设计（工艺寻优）支持调整成分或工艺参数，快速预测组织与性能响应；逆向设计（产品设计）由用户输入强度等级、使用工况等目标需求，系统通过机器学习快速粗筛方案，再经物理冶金计算链精算验证，自动输出最优成分配方、控轧控冷参数与热处理制度，实现“按需定制、一键出方案”。该平台进一步引入大语言模型（LLM），支持自然语言驱动的智能设计，工程师只需描述目标性能与约束条件，系统便可自动完成意图理解、任务分解、方案搜索与报告输出，并支持GUI（图形界面）/CLI（命令行界面）/API（应用程序编程接口）/Web（网页/互联网）四端接入，兼顾工程师、研究人员与产线系统的多场景调用需求。
突破三：以10.9级螺栓非调质钢为示范，向多钢种体系延伸。AI4P平台已在10.9级螺栓非调质钢盘圆开发中完成示范应用，打通CPSP全链路逆向推理全流程，系统可依据强度等级目标自动输出成分配方与控轧控冷关键参数，显著减少试制轮次。该平台采用产线产品构建贯通“实验室—文献—生产—服役”的全链条数据底座，以物理冶金学模型为约束，已成为特殊钢一体化产品导向研发的核心技术载体。目前，AI4P平台已在螺栓钢等高端特殊钢产品上推进工程化验证，并正向齿轮钢、弹簧钢、驱动轴用钢等多钢种体系延伸。
成效看得见、摸得着。经工程化验证，AI4P平台成效显著：研发节奏与新能源汽车1年~2年车型迭代周期精准匹配；试制轮次与成本大幅减少，量产匹配度显著提升。目前，该平台已获软件著作权3件、授权发明专利2件，形成一套可复制、可推广的特殊钢智能研发方法论，推动特殊钢研发知识系统化、经验数字化，降低了高端特殊钢研发的人才培养门槛。
（作者：江野 李海洋）
安钢股份高炉智慧决策及配套智能系统全面投运
近日，河南钢铁集团安钢股份公司高炉智慧决策及配套智能系统项目完成全部建设内容，正式全面投入运行。
该项目涵盖3号高炉、3号烧结机等核心工序及相关辅助工序，通过硬件升级与智能化软件部署，构建起涵盖智慧铁前一体化管控平台、智慧高炉、智慧烧结、智能配矿、三维数字孪生、手机移动App、大屏可视化看板的完整铁前智能化系统，标志着安钢铁区生产正式迈入数智化新时代。
（作者：谷莉）
本钢北营筒仓卸料车实现智能管控
近日，本钢北营公司在钢铁安全领域取得重要突破，成功开发并应用“基于精确定位的筒仓卸料车虚拟安全区域智能管控系统”，标志着本钢北营公司在本质安全领域迈出关键一步。
针对传统人工监控与物理隔离方式存在的盲区多、响应滞后等突出问题，本钢北营炼铁总厂创新研发了该系统。通过在卸料车与轨道上安装高精度定位读码器及地址编码器，该系统实现了对多个卸料车位置的实时精准追踪，将定位误差控制在极小范围内，有效解决了传统定位方式受环境干扰导致的精度难题。
在M5与M6卸料车轨道中部，该系统特别划定支撑钢柱前后各5米范围作为虚拟安全管控区域。当卸料车接近或进入该区域时，该系统即刻自动触发停车指令，从源头上消除了卸料车与巡检人员之间的碰撞风险。“毫米级定位技术的应用，使我们能够第一时间捕捉到卸料车的微小位移，将事故预防从‘事后处理’提前至‘事前预警’。”该项目负责人表示。
（作者：记者 何涛 通讯员 彭城 关锋）
