2026年暑期，中國石油大學（華東）青島軟件學院、計算機科學與技術學院“AI賦能·鋼鐵智變”實踐團走進遼寧鞍山傳統鋼鐵行業。這支由學院黨委副書記霍寧寧、輔導員安振彬帶隊，以計算機科學與技術、軟件工程、智能科學與技術專業為主的13人學生團隊，帶著課堂上的算法模型與代碼邏輯，在一座擁有近百年歷史的鋼鐵企業里，尋找數字技術與傳統制造業深度融合的真實答案。
一、歷史的重量：當技術理性遇見工業精神
實踐隊在鞍鋼博物館的參觀，是一次對“工業是什么”的追問。從1919年投產的1號高爐，到新中國第一爐鋼水、第一根鋼軌、第一座自動化高爐，再到新時代的智能化布局，這座由舊廠房改造而成的展館，用百年實物與英模群像，將“鋼鐵是怎樣煉成的”這個命題從物質層面拓展到了精神維度。孟泰在廢墟中撿拾零件組建“孟泰倉庫”，王崇倫以萬能工具胎“走在時間前面”，雷鋒在此淬煉出奉獻底色，郭明義發起愛心團隊，李超攻克核心技術瓶頸——五代勞模的塑像與事跡構成了一條清晰的精神譜系。
二、產線邏輯：效率提升背后的系統提升
從煉鋼全自動化驗車間到冷軋彩涂產線，實踐團目睹了一連串令人震撼的效率數據：鋼水樣品檢測從7分鐘壓縮至3分鐘，化驗室人員從40人減至16人，自動采樣車日采600車次，無人站所占比達60%，噸鋼煤耗降至571.7公斤，年減排二氧化碳70萬噸……這些數字無疑構成了一份漂亮的轉型答卷。
在煉鋼化驗車間，實時化驗數據直接回傳生產端，支撐鋼水成分的動態調整。這意味著檢測環節從“事后把關”變成了“過程參與”，質量控制從線性流程變成了閉環反饋。在原料質檢系統，從取樣、制樣到化驗的全流程無人化，呈現的是一條完整的工業數據鏈路。
三、數智化轉型：人力與管理協同的非技術瓶頸突破
實踐隊與企業數智發展部開展專項座談調研中了解到，工業數智化轉型的核心阻力并非技術落地難題，而是源于企業文化、人力適配、管理協同等多重非技術層面的結構性壁壘。該調研結論讓實踐團成員打破了傳統認知。課堂理論學習中，數字化問題普遍存在標準化最優解，可通過算法迭代實現精準收斂。但在工業生產實景中，非技術類轉型難題具備極強的復雜性與動態性，無固定最優解決方案，數智化系統的全面應用，將改變一線員工固有的作業模式與工作邏輯，使其重構職業工作體系，背后衍生的員工心理適配成本、崗位轉型成本、組織協調成本，遠高于數字化系統研發、部署的技術投入成本。
針對數智化轉型中的非技術壁壘，企業制定了分層推進、人才賦能的落地策略。企業優先面向管理人員普及數智化轉型理念，自上而下打通管理認知壁壘，再逐層向下滲透，覆蓋各車間、各班組一線崗位。同時培育一批懂業務、懂技術、懂現場的復合型轉型骨干，依托其輻射帶動作用，推動數智化場景落地應用。
四、直面工業實景：代碼算法賦能工業數智化
一線產線調研讓實踐團成員見識了工業數智化發展的應用廣度，信創實驗室的實地走訪，則讓成員真切體會到工業技術落地的專業深度。該實驗室完整復刻礦山開采、高爐冶煉、鋼材軋制等鋼鐵全流程生產場景，具備實景化、產業化的研發實訓條件。相較于高校以演示教學為主的實驗室，該實驗室高度還原工業真實生產工況，能夠精準對接產業實際技術應用標準。
實驗室負責人表示，工業場景中的代碼直接管控實體生產設備，一旦出現程序故障，將直接造成整條產線停機，項目驗收完全以現場實際生產指標為唯一硬性依據。通過對比學習，成員們深刻厘清了課堂代碼與工業軟件的本質差距：課堂程序漏洞僅影響作業成績，可反復修正優化，但工業生產中的代碼缺陷，極易引發產線停滯、巨額經濟損失乃至安全生產隱患，充分體現出工業技術應用“零容錯”的嚴苛準則。
后續的大數據中心參觀學習，進一步鞏固和深化了實踐團成員的工業認知，為嚴守工業數智化安全底線，企業自主搭建工業互聯網態勢感知平臺，搭建起涵蓋風險監測、主動防御、應急處置、評估優化的全鏈條閉環安全防護體系，全方位夯實工業數智化生產的安全根基。平臺的建設應用充分說明，在工業生產“零容錯”的嚴苛標準下，技術自主可控、安全體系完備是企業數智化轉型持續穩步推進的重要前提與根本保障。
五、認知重構：石油學子感悟鋼鐵工業精神內核
為期數日的調研實踐，讓實踐團完成了對工業數智化轉型的系統性認知重構，更新了課堂層面的固有理論認知。
實踐開展前期，團隊成員對企業數字化轉型的認知較為單一，僅局限于5G、大數據、人工智能、工業互聯網等前沿技術層面，將數智化升級簡單等同于技術設備的迭代更新。而通過本次實地調研，成員們構建起全面、真實、立體的工業轉型認知體系。工業數智化轉型絕非單純的技術升級與設備迭代，更是企業利益格局優化、管理權責調整、崗位價值重塑的系統性變革。
依托多層次、全方位的調研走訪，實踐團深度讀懂了鞍鋼“共和國工業長子”的厚重底蘊與時代擔當。通過深入生產一線，團隊直觀見證了數字化技術對工業信息流轉模式、生產決策體系的優化重構。
針對調研初期“智能化技術能否真正賦能鋼鐵產業升級”的核心疑問，實踐團得出了更為全面、深刻的實踐答案。工業數智化轉型并非單一技術即可實現突破，技術算法是重要支撐，但絕非唯一要素。技術落地賦能產業發展，需要充分貼合鋼鐵生產的物理特性與行業發展歷史規律，需要尊重一線長期積累的實操經驗與生產慣性，需要青年工程人才具備從數字理論到工業實景的轉化適配能力，更需要技術方案兼顧多方協同平衡、貼合企業文化適配節奏、嚴守工業安全生產底線。
作為石油院校學子，本次社會實踐調研讓實踐團成員收獲了寶貴的行業認知與職業體悟。工業領域最具實用價值的數字化技術，并非概念性的前沿算法，而是能夠適配工業復雜場景、穩定落地運行的技術方案，最具生命力的創新成果，并非理論層面的創新構想，而是能夠被一線員工接納應用、可落地、可優化的實操成果。
石油學科與鋼鐵行業雖領域不同，但工業內核一脈相承。石油學子走近鋼鐵工業，褪去了對前沿技術的片面優越感，樹立起對傳統工業、實體產業的敬畏之心。這份根植于實踐的敬畏，搭建起連接校園理論與工業實景、數字技術與實體設備、新時代科創理念與傳統工業文明的精神橋梁。
【文字：安振彬 王妍婷 圖片：王妍婷 審核：霍寧寧】
轉自：鷹潭新聞網
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