创新驱动，数智先行。随着泛网络、高算力、智算法、智能体的快速渗透，物理和数据之间衔接开始深度对接和无缝融合，在数据资源的价值成果应用转化下，行业大模型应用场景正在不断丰富发展，一些行业头部企业已率先在部分高价值领域试水。这为传统钢铁业加快数智化转型提供了新的思路和实践样板，也为进一步发展新质生产力奠定了良好基础。

思维链引导为大数据价值转化带来新思路。之前我们谈数字化，是基于传感器和电信号转化，将传统意义上的物理表征以数字形态体现出来。今天，随着算力和通用模型的快速发展，生产数据不再是孤立的信息孤岛，在大模型和思维链的引导下，数据成为价值创造的重要生产资料。从本质上来讲，生产中各种数据的集成正是我们探索和驾驭生产规律的重要原始资料。如何才能把蕴藏在这些海量生产数据中的规律挖掘出来，更加科学高效地指导我们企业的经营生产，进而实现数据价值转化的最大化。可以说，行业专属大模型的应用，为行业垂直领域的数智化转型升级打开新的、更广阔的发展空间。

模型调优为钢铁行业流程管理、决策管理、精益管控带来更高效率。术业有专攻，这之于行业大模型来说亦是如此。尤其是对钢铁行业而言，数智化转型有着诸多因素困扰，生产信息碎片化、分层化相对突出，如何做好这些数据的整合和优化，实现数据的协同联动和信息共享成为时代课题。行业专属大模型的出现为我们提供了新的解决方案。通过对钢铁行业知识的深度学习，让行业模型成为钢铁冶炼专家，再通过持续模型调优，引导模型做出正确判断，不断优化大模型输出结果。让有效数据驱动大模型做出合理判断和趋势分析，从而更好地生成决策方案。充分发挥大模型在高算力加持下的智能涌现，从而更有效地改进企业流程管理和精益管控，助力企业科学决策。

先进算法研发为大模型智慧决策提供了底层技术支撑。底层逻辑是大模型运行效率和运行质量的根本保证。因此，构建行业大模型就要因地制宜，紧密贴合行业发展现状和规律，在算法的科学性、实用性和前瞻性方面做好充分统筹谋划，以长远眼光定位顶层设计，把专用算法和钢铁行业生产管理特点有效融合起来，更好促进企业流程优化和管理效率提升。让企业管理更智慧，企业治理更高效，企业决策更精准。

智能体研发让行业大模型落地方式更加多元化。智能体是在行业通用大模型的基础上，对细分场景应用落地的又一生动实践，通过专业知识、案例喂补调优，融合多种场景化专用工具，让智能体具备更加聪慧的理解能力和更加专业的智慧涌现和结果输出能力。企业数智化因智能体的广泛应用进一步加快发展步伐。工作效率也因此实现数倍提升。

在钢铁行业大模型领域，国内首个行业智能决策大模型——中国钢研“冶金流程优化大模型”在CAC2024中国自动化大会主会场首发。中国宝武发布了自主研发的“宝联登钢铁行业大模型”，河钢自主研发的垂直领域钢铁行业人工智能大模型——“威赛博钢铁大模型”。我们坚信，随着大模型的快速迭代发展和更多的智慧涌现，大模型将成为钢铁行业的大脑，更好赋能企业新质生产力发展，推动企业持续创新，加快企业实现更高水平、更高质量的发展。