今年的政府工作报告提出，“打造智能经济新形态。深化拓展‘人工智能+’，促进新一代智能终端和智能体加快推广，推动重点行业领域人工智能商业化规模化应用，培育智能原生新业态新模式”。
我们看到，政府工作报告已经连续3年对“人工智能+”做出部署，今年首次提出要打造智能经济新形态。这一转变的核心是从将人工智能视为辅助工具，升级为将其作为重构生产、分配、交换、消费全链条的底层逻辑和核心生产力。这一新布局也释放了新的信号。
在3月5日举行的十四届全国人大四次会议首场“部长通道”上，工业和信息化部部长李乐成说，5日提请审议的政府工作报告多次提到人工智能（AI），工业和信息化部将按照要求，大力推动人工智能和制造业“双向奔赴”，“将立足场景优势，做深行业应用，今年大力推动‘人工智能+制造’，推动制造业各行各业拥抱人工智能，深度挖掘高价值应用场景，培育一批高水平典型应用，打造一批特色智能体。通过‘找场景’来进一步深度挖掘传统产业发展潜力，通过‘造场景’激发新兴产业、未来产业的创新活力。”这为我们进一步理解、把握深化拓展“人工智能+”提供了方向。
过去10年，钢铁行业智能化建设的主要内容是产线自动化和信息化系统建设。这是典型的点状智能，决策依赖人的经验。而2026年政府工作报告提出的深化拓展“人工智能+”，指向的则是一个截然不同的范式。“深化拓展‘人工智能+’”，对于钢铁行业而言，不是简单地把AI“贴”在生产流程上，而是用精益思想指引AI的方向，用AI放大精益的价值；拓展不是盲目追求技术先进性，而是在每一个存在浪费的场景中，找到AI可以介入的切口。
基于对政府工作报告的解读和对行业实践的分析，我认为钢铁企业需要跳出“上几个智能化项目”的思维定式，从更深层次思考：人工智能如何与精益生产体系融合，构建真正意义上的“精益智能体”。有三条可执行的路径值得探索。
一是从数据流到价值流。
政府工作报告明确提出要加快构建行业级高质量数据集与安全可信的数据治理体系。这为钢铁企业指明了方向：将价值流映射为数据流，让数据成为发现浪费的眼睛。
具体而言，企业可以构建价值流数字孪生系统：将铁钢轧全流程的物理移动实时映射为数字空间的物流轨迹，将每个工序的能耗、物耗、工时消耗实时采集归集，将质量缺陷、设备停机等浪费事件自动标注。当价值流被完整数字化之后，哪里存在“等待”浪费、哪里存在不良品浪费，就不再依赖管理者的眼力，而成为系统的自动输出。企业可以从一个车间、一条产线、一类浪费场景切入，用数据把价值流“画”出来，让AI帮助管理者“看”到浪费。
二是从人找事到事找人。
政府工作报告提出推动重点行业领域人工智能商业化规模化应用，培育智能原生新业态新模式。这为钢铁企业提供了一个新思路：用智能体替代人工排产，实现从人找事到事找人的转变。
钢铁企业可以构建产销协同智能体：系统实时接收订单信息，动态获取产线状态，综合原燃料库存，自动生成最优排产方案。当设备异常或订单变更时，系统自动重新计算、自动调整计划，将异常响应时间从小时级压缩到分钟级。这正是精益思想中“自动化”理念的智能化升级，不仅赋予机器“发现问题就停机”的能力，还赋予系统“发现问题就调整”的能力。
三是从人的经验到数据资产。
政府工作报告强调要推动“AI+工匠”融合，培养应用型人才。这为破解经验传承难题提供了新思路：将老师傅的经验转化为AI模型的训练数据，让大模型学会老师傅的操作逻辑。
这套系统的核心，不是用AI替代人，而是用AI放大人的价值。老师傅在操作台上的每一次干预、每一次参数调整，都被系统记录、学习、迭代升级。当年轻操作工面对同样工况时，系统会提示从口传心授变成数据推送与自主操作。
更进一步，这套系统可以实现“计算先行+实验验证”的智能化研发，通过数据驱动和算法推演，可以实现对用户需求的产品精准研发。这意味着，新产品开发不再依赖反复试错，而可以在数字空间完成成分设计、工艺推演、性能预测，大幅缩短研发周期。
人工智能与精益制造的深度融合，将推动钢铁行业发生3个层面的深刻变革，即从事后改进到实时干预，从局部最优到全局最优，从“制造”到“智造”的认知跃迁。
当精益的基因遇见智能的力量时，这场变革的终点，不是无人工厂，而是更聪明的工厂。在那里，每一吨钢都流淌着数据，每一次决策都有模型支撑，每一位员工都被智能增强。这才是“人工智能+”赋能精益智能制造的本真之义。（董立杰）
