文忠跑两会 | 全国人大代表杨正平：加快培育工业智能体，推动钢铁行业智能转型

文 / 现代物流报记者 何文忠 马敬泽

“工业智能体作为智能制造的高级形态，已成为推动传统产业系统性重塑的关键载体。而具备丰富数据资源和应用场景的钢铁行业，是培育工业智能体的最佳试验场。”第十四届全国人大代表、柳钢集团质量管理部化学分析高级技师杨正平在接受现代物流报记者采访时说。

工业智能体作为人工智能体（AI Agent）的延伸之一，是面向工业场景，以工业互联网、AI、大模型等技术为底座，可独立或协同完成业务的自主智能实体。可以说，工业智能体就是可以真正参与到工业生产等业务场景，具备思考、决策和实操能力的“AI员工”。

在杨正平看来，工业智能体更像一个“有手有脚的完整智能工人”——它既有大脑（AI），也有感官（传感器）和手脚（自动化设备），能自己感知、思考并动手干活。

今年全国两会上，杨正平提出“关于培育工业智能体、加快钢铁行业智能化转型升级的建议”，让这些“AI员工”成为我国钢铁行业转型发展的重要力量。

智能体成为AI转型热点

近期，一款名为OpenClaw的人工智能体成为全球科技圈关注的焦点。该智能体最大特点就是可自主执行任务，突破了AI只能“被动回答”而不能“主动执行”的局限。

实际上，人工智能体作为人工智能从“顾问”向“助手”转型的重要载体，已经成为亚马逊、麦肯锡、华为等国内外知名企业押注的对象，正如OpenClaw能够成为个人用户的“AI管家”，作为“AI员工”的工业智能体也能为企业经营提供助力，进一步推动智能化转型。

当前，人工智能成为推动我国产业智能化转型的关键技术，“人工智能+”连续三年被写入政府工作报告，“促进智能体加快推广”更是被写入2026年政府工作报告。在行业需求和政策的推动下，具备实操能力的智能体，将成为人工智能与产业转型深度融合的下一重点。

经过多年发展，钢铁行业的数字化转型进程不断迈进，在中国钢铁工业协会重点统计企业中，有95%的企业将数字化转型战略纳入企业总体发展进程，机器人应用密度达65台（套）/万人，有95%的企业已应用工业互联网平台。正如杨正平所说，钢铁工业作为国民经济的基础产业，既有需求也有基础，为训练工业智能体提供了肥沃的土壤。

工业智能体有望为钢铁行业的智能化、绿色化转型提供重要帮助。杨正平表示，钢铁行业工艺流程复杂，如何让智能技术与各业务环节精准匹配是一个问题。

对此，拥有“动手能力”的工业智能体不仅能辅助人工进行数据采集与分析，也能实现钢铁生产决策自优化、装备运行自协同、质量管控自学习等功能，成为技术和业务间的“桥梁”，提升产业核心竞争力与绿色低碳发展水平。

“当前，我国钢铁行业正处于结构调整、动能转换的关键窗口，亟须以工业智能体建设为抓手，破解发展瓶颈，推动产业向价值链中高端迈进。”杨正平说。

“AI员工”也需“师傅”带

尽管工业智能体是推动我国工业智能化转型的有效方式，但要培养出合格的“AI员工”，还有许多“堵点”尚待打通。杨正平指出，工业智能体落地主要面临技术、人才、数据共享、转型路径4个方面的问题。

首先，钢铁工业智能体需要智能感知器件、工业软件、数字孪生等关键技术和装备，而我国在这些领域存在短板，高端市场长期被国外厂商垄断，自主可控能力薄弱。

能够培养工业智能体的复合型人才也有明显缺口。杨正平表示，工业智能体研发应用需要既精通钢铁工艺，又熟悉人工智能、工业互联网等技术的复合型人才，就像员工需要培训一样，“AI员工”也需要专业人员投入正确的数据并进行调校。然而，我国现有的教育培养体系与工业智能体建设实际需求并不匹配，缺乏能教智能体干活的“师傅”，制约了该技术落地。

数据集成共享程度低和智能化转型路径不清晰也是两个主要问题，其背后是我国钢铁行业智能化转型程度的差异。

当前，我国不同规模钢铁企业智能化基础差异显著，多数企业仍处于自动化向数字化过渡阶段，缺乏面向工业智能体建设的顶层设计与分步实施指引，尤其是中小企业转型动力和能力严重不足。

智能化基础不均也带来数据采集和共享能力的不均，进而导致钢铁行业上下游跨工序、跨系统数据融合能力不足，无法满足工业智能体所需的全域数据建模与协同优化需求。

将工业智能体培育纳入专项规划

针对工业智能体落地的难点，杨正平从政策、技术、人才、标准等方面提出多项建议。

她表示，应将“钢铁行业工业智能体培育工程”纳入“人工智能+制造”专项行动重点领域，明确发展目标、技术路线和重点任务，争取国家科技重大专项、重点研发计划等政策支持。同时，有关部门应设立“钢铁行业工业智能体建设专项资金”，采取“以奖代补”方式，对建成国家级工业智能体示范工厂、标杆产线的企业给予奖励，对中小企业智能化改造项目按设备投资额及软件采购费给予一定比例补贴。

在技术方面，她建议组建“钢铁工业智能体技术创新中心”，形成政府、协会、高校、钢铁及科技企业等多方共建的国家级创新联合体，实施技术攻关专项，建设行业数据共享底座。

“通过吸纳柳钢等中西部钢铁产业力量参与，我国可以打造面向东盟的钢铁产业创新应用制造集群，形成多元协同创新格局，并争取纳入国家技术创新中心管理体系。”

在人才培养方面，应支持具备冶金学科优势的高校设立“智能冶金”“工业智能体”微专业，向中西部钢铁产业转移地区倾斜，支持本地院校与企业共建实训基地，加强在职技能培训，并将钢铁行业工业智能体领域高层次人才纳入地方人才引进计划。

有关部门也应针对钢铁工业智能体架构、钢铁生产数据等领域加快标准制定，开展针对工业智能体能力成熟度的专项认证，为行业智能化转型筑牢标准基础。

企业示范也是智能体落地的关键要素。杨正平建议，有关部门要实施“工业智能体标杆工厂”工程，三年内遴选10家左右标杆企业，围绕高炉智能操控、转炉自动冶炼等场景打造20个以上典型智能体单元，形成《钢铁行业工业智能体建设指南》并全国推广。