河钢集团石家庄钢铁有限责任公司（以下简称 “石钢”）始建于１９５７年，在２０世纪９０年代开创了转炉冶炼优特钢先河，大幅降低了吨钢成本，后相继开发出轴承钢、齿轮钢等一系列高品质特钢产品。２０１８年，石钢以环保与升级改造为契机，舍弃传统的 “高炉－转炉” 长流程工艺，开始采用电炉短流程炼钢技术，实现了从长流程向绿色短流程特钢企业的转变。石钢通过构建生命体式的智能工厂，为行业的发展提供参考。生命体式的智能工厂是一种新型智能工厂形态，强调工厂具有类似生命体的感知、决策和优化能力，核心特征包含全域感知、智能决策、协同执行、持续优化、知识积累５方面。生命体式的智能工厂不仅是传统工厂在功能层面的拓展，更是一种生命态的范式转型。其本质是以类生命机制构建具有感知－决策－执行－反馈－进化闭环能力的制造系统，实现复杂环境下的高自主性、高敏捷性与高鲁棒性的制造模式。

本文以石钢为研究对象，对智能工厂强健体魄和聪慧思维的建立、架构和功能机制的定义进行论述，并针对采取的关键技术和系统集成策略，通过理论与实践结合的方式展开深入探讨。

１ 生命体式智能工厂的架构

在钢厂中，从铁水或废钢开始到成品钢材的生产流程主要包括以下工序：炼钢→精炼→连铸→轧制→精整；而在生产流程外，还涉及原料供应、研发设计、仓储管理和销售服务等业务环节。石钢通过在生产各环节中实施全流程的智能制造技术，并结合对产品全生命周期的智能化管理，积极推动智能工厂建设。该智能工厂不仅具备高度的信息化与自动化水平，同时在系统集成与自主决策能力方面也展现出显著优势，使其在硬件设施上获得更强稳定性和可靠性，在软件系统上也具有一定的感知、预测和决策能力，即具备类生命体的强健体魄与聪慧思维。石钢构建的生命体式智能工厂主要包含以下几个构成要素。

1.1 业务运营管理体系

以从研发设计、生产制造到销售服务的智能化全覆盖为目标，智能化体系的全面贯通提供了类似 “智能大脑” 的综合决策能力。通过集成化的信息技术平台与智能决策系统的部署，构建了具备感知、分析、判断与执行能力的一体化运营中枢，不仅实现了对市场动态的精准感知与预测分析，还能够高效协同内部资源，优化业务流程，提升响应效率与服务水平，使企业在复杂多变的市场环境中具备更强的快速反应与精准决策能力，显著增强了市场竞争力与可持续发展能力。

1.2 计量及物流综合管理系统

在原料供应环节，依托智能化物流系统实现了来料运输与卸载过程的高效协同。系统可根据预设调度策略对运输车辆进行精确引导，确保其准确停靠于指定卸车位，提升了原料输送的有序性与作业效率。同时，基于图像识别的智能验质系统可在卸料过程中实时监测废钢的关键参数，自动完成原料分级与质量评估。该系统有效提升了原料入炉前的质量可控性，保障了冶炼工序所需原料的稳定性与精准性，为后续生产工艺的顺利实施提供了坚实基础。

1.3 智能装备集群与智能控制系统

在整个钢材生产工艺中，智能装备集群的部署起到了关键作用。在炼钢环节，部署了由测温取样机器人、自动加砂系统和渣门自动清理装置等组成的智能装备集群；在连铸环节，连铸喷号机器人能够在铸坯截面清理完毕后自动完成喷号作业；在棒材精整环节，建立３条全流程集群化的机器人精整生产线，具有拆捆、上料、喷漆等功能的３８台机器人协同作业。此外，智能控制系统在生产工艺中也具有重要意义。

1.4 环保信息化平台

石钢构建了环境监测网络，实现对关键环境因素的全面实时监管，通过环保信息化平台，能够对环境监测数据进行分析与展示并做出异常预警。此外，水处理中心的存在保证了污水处理的效果和稳定性，全面提高了水资源利用效率与污染防治能力。此类设施有效支撑了环境管理与保护的数字化、信息化与智能化水平提升。

２ 智能工厂的主要功能及应用成效

传统的钢铁生产较大程度上依赖于人工，因此存在环境友好程度低、自动化和智能化程度低、生产效率低、决策响应慢、产品质量不稳定、人员劳动强度高、人员安全风险高等问题。随着自动化、大数据和人工智能等技术的发展，此类问题得到了一定程度的解决。

２． １ 业务运营管理体系

钢厂的业务管理体系通常涵盖从原材料采购、生产制造到销售交付的全过程，涉及原料供应、生产、质量、成本、人力、安全、环保等多方面。由于流程复杂、环节众多，因此业务管理的常见问题也较多，主要包括销售流程不规范、技术标准不统一、资金与运营风险难预控、缺乏整体统筹、决策效率低、园区管理粗放等。为改善上述问题，石钢遵循 “一体化排产、一体化组织、一体化跟踪、一体化联动” 的原则，构建以市场和产品为核心的特钢精益生产管理体系，实现生产流程的连续、高效、集中，使得订单管理、生产组织、质量控制、能源利用以及物流保障等环节高度协同，覆盖客户需求到订单交付全过程。

该体系主要包含５个方面：

１）通过系统建设规范销售工作流，并借助冶金规范将技术指标具象化、数值化；２）以销售订单为主线，实现从炼钢、轧钢、后处理到发货和售后的全生命周期管控；３）制造执行系统（ＭＥＳ）与企业资源计划（ＥＲＰＳ）联动开展资金风险控制，支持多区域、多模块协同作业；４）构建以ＥＲＰＳ为核心的企业运营管理平台，赋能各级管理层实现数字化决策；５）坚持以人为本，建设智慧园区综合管理平台，为员工提供便捷高效的服务。该体系的建立不仅实现了生产过程的全流程控制与风险防范，还强化了企业数据治理与科学决策能力，推动了数智化转型进程；同时，通过以人为本的智慧园区建设，优化了员工的工作与生活环境，增强了企业的综合竞争力与可持续发展能力。

石钢建立的覆盖全流程的质量大数据平台，实现了从原材料检验、炼钢、轧钢到成品检验等各环节质量数据的整合。该平台利用机器学习和数据挖掘技术，对海量的历史质量数据进行深度分析，可精准识别不同类型与尺寸的缺陷特征，并预测其对产品性能的潜在影响。同时，质量大数据平台能够协助追溯质量问题与总结质量波动规律，为持续质量改进与工艺优化提供了科学依据，推动企业质量管理体系向数智化转型。

此外，为实现能源利用的系统化与精细化管理，构建了能源综合管理系统。该系统包含了用能过程的３级计量体系，覆盖从能源生产、输配、转换、消耗到平衡等流程。通过设置１级调度管理机制，对能源管理的指标计划、实绩追踪、能耗评价等实施１级业务管理。

２． ２ 计量及物流综合管理系统

钢厂中的物流系统扮演着重要的枢纽角色，不仅承担着原材料的接收与分发、生产过程中的物料调度、成品的出厂运输等任务，更是从计划到交付的核心支撑。但物流系统一般存在系统集成差、响应滞后、运输和调度效率低、追踪能力弱和缺乏成本控制等问题。因此在物流管理环节，石钢构建了高度可视化与数字化的物流管理系统，如图１所示。

该系统通过与ＭＥＳ、物流执行系统（ＬＥＳ）和实验室信息管理系统（ＬＩＭＳ）等关键业务平台协同，自动接收ＭＥＳ生产计划、采购计划，采购摊点把采购计划进行分解，自动转化为物流计划，借助预约式装卸车管理机制，精准引导物流车辆按照预定时间进出厂区。智能调度模块自动为其规划最优行驶路线，原料进厂启动ＬＩＭＳ进行取样，进厂化验结果与批次号关联同步到ＬＥＳ。实现了从原材料进厂、厂内物料转运到产品出厂的全过程可视化监控与智能调度以及多系统之间的实时互联与信息交互，随时与ＥＲＰＳ进行联动，获取批次物料价格，系统合并物流费用再反馈ＥＲＰＳ进行结算，显著减少了无效滞留，提升了物流运转效率与厂区秩序。

此外，还创新性地构建了Ｔｏ Ｂ＋Ｃ的一体化合作模式，突破了传统承运商中间层的制约，实现物流业务成本与运行效率的透明化与可控化。该系统的实施有效增强了企业物流管理的数字化水平与柔性响应能力，为推动智能制造与供应链协同发展提供了有力支撑。

图 １ 计量及物流综合管理系统架构

２． ３ 智能装备集群与智能控制系统

在传统的钢材生产与加工过程中，标准化与自动化程度低、人员劳动强度大、工作环境恶劣、危险性高以及质量把控不精等问题严重制约了钢铁行业的发展质量与发展速度，将智能装备与智能控制系统应用到钢材生产与加工过程中势在必行。石钢在炼钢、精炼、连铸、轧制和精整等环节部署了智能装备集群并应用了智能控制系统，用于降低安全风险、改善工作环境以及提升生产效率和产品质量。

原料供应是整个钢材生产过程的源头，保证原料质量对于钢材产品的质量控制具有重要意义。基于图像识别与高清摄像技术构建的智能验质系统可在卸料过程中实时监测废钢的料型结构、杂质含量等关键参数，自动完成原料分级与质量评估。该系统的应用有效提升了原料入炉前的质量可控性，保障了冶炼工序所需原料的稳定性与精准性，为后续工艺的顺利实施提供了坚实基础。

在炼钢环节，充分整合了企业多年积累的特种钢冶炼经验，构建了以电弧炉为核心的、涵盖废钢配料、供电、供氧、喷碳、合金计算、自动出钢等多个模型的智能控制系统。该系统根据座包温度和目标温度自动计算供电的电流电压、供电功率、电极升降速度、最优的供电曲线、加料时机与种类参数等，按照温度要求自动下电极并通电，实现对冶炼的全过程调控。过程控制系统的算法能够根据钢水初始成分与目标成分之间的偏差，精确计算合金材料的加入量，并精准控制吹氩强度，确保钢水中的夹杂物充分上浮去除，有效提升钢水纯净度。

钢水的成分较大程度上决定了钢水的质量，钢水中各元素占比均有要求，为详细说明智能控制系统在控制钢水成分上的作用，本文以某一钢种中碳元素的成分占比为例，分别选取应用智能系统前后的钢水作为样本进行统计，样本数量均为２００炉次，所用的原始数据获取自ＭＥＳ以及过往的生产日志。图２（ａ）、２（ｂ）分别展示了应用智能系统前后的统计结果。碳元素在钢水中的质量分数在不同范围所代表意义不同：０.１５％至０.１８％为命中区间，０．１５％以下或０．２％以上为废品区间。碳元素占比在命中区间内的比率称为成分命中率，在废品区间内的比率称为废品率，这两比率是评价钢水质量的重要指标，前者数值越大越好，后者数值越小越好。

图２ 钢水中碳元素质量分数占比统计

图２（ａ）中数据点的分布较为分散，且分布在废品区间内的点较多；而图２（ｂ）中，数据点的分布更加集中，绝大多数均落在命中区间内，废品区间内的点较少。由此可知，应用智能控制系统后的钢水成分命中率大幅提高，废品率大幅降低。事实上，钢水成分命中率由过去的８６．５％提高至８８％，废品率由过去的７％降低至０，表明智能控制系统的应用大幅提高了钢水质量，为后续轧制等工序提供了优质的原料保障。此外，智能控制系统中的各模型可实时对电炉运行参数进行动态优化，实现对冶炼的全过程调控。应用该系统后，炼钢的平均单炉冶炼周期由过去的７５ｍｉｎ缩短至５２ｍｉｎ，大幅提升了生产效率和能源利用效率，进一步推动了炼钢工艺的智能化、精细化发展。

精炼作业是钢材生产流程中的关键环节，通过脱气、脱硫等操作去除钢材中的有害杂质，精准控制合金元素比例，改善组织结构以及提升钢材的机械性能和使用寿命，对钢水质量的提升起决定性作用。传统的精炼方法具有杂质去除不彻底、成分调节窗口小、难以精准控制、钢材机械性能难以保证等缺陷，此类缺陷是由于缺乏精密的气体检测和控制等导致。为了改善此类缺陷，石钢针对精炼环节开发了 “一键精炼” 系统。当钢水到达指定座包位置后，操作人员仅需通过操作台一键启动精炼程序，系统即可依据钢水的实时温度与初始成分信息，自动执行升温、脱氧、脱硫等一系列精炼工序。该系统集成了温度感知与过程自适应控制等多项功能，能够在精炼过程中持续监测钢水温度、快速分析中心反馈的成分数据等核心指标，并基于监测结果动态调整相关工艺参数，确保精炼过程的稳定性与钢水质量的一致性。与传统精炼操作模式相比，该智能化系统将平均单炉精炼周期由８０ｍｉｎ缩短至６８ｍｉｎ，节约了１５％的时间，同时显著提升了钢水的纯净度，为下游连铸工序提供了更为优质、可控的钢水基础，保证了整体工艺流程的效率与产品质量。

在连铸环节，钢水包被吊运至连铸机大包回转台后，系统可实现自动开浇操作，并对浇铸速度进行精准控制，以保障钢水在结晶器中的稳定注入。结晶器液位控制系统采用高精度传感器进行实时监测，并基于闭环控制算法动态调节浇铸流量，从而有效维持结晶器内钢水液位的稳定，降低因液位波动引发的铸坯缺陷风险。在二次冷却区，系统能够根据铸坯的尺寸、钢种特性及拉速等参数，自动调节冷却水的用量与冷却强度，实现铸坯截面及长度方向上的均匀冷却，进一步保证了铸坯的致密性和内部质量。铸坯下线后，连铸喷号机器人能够在铸坯截面清理完毕后自动执行喷号作业，为每根铸坯赋予并喷涂唯一标识码，确保产品在后续加工与出厂过程中的质量可追溯性和批次管理的规范化。

图３ ２０２３年每月铸坯产量统计

本文选取了２０２３年的连铸工序生产数据作为统计样本，用于进一步说明连铸过程在智能控制与自动化作业方面表现出的效率和稳定性，所用的原始数据获取自ＭＥＳ，结果如图３所示。由图３可知，连铸过程表现出良好的效率和稳定性，每月铸坯合格率均超过９８．５％，全年铸坯合格率达９９．２８％。

在柔性轧制环节，依托先进的数字化轧机与智能化控制系统，实现了轧制过程的高精度管理。通过集成加热炉智能燃烧控制系统与自动轧制模型，可实时采集轧件温度、轧制力及轧件尺寸等关键工艺参数，并基于采集数据动态调整轧制过程参数，从而有效保障产品性能达标。在轧制精度控制方面，融合ＫＯＣＫＳ轧机与轮廓仪的闭环控制，解决了频繁更换轧辊的问题，可在不更换轧辊的情况下实现自由尺寸、高精度的柔性轧制。其通条尺寸偏差不超过１／６ＤＩＮ，满足产品几何精度要求。此外，系统通过部署边缘计算架构与机理模型的自适应迭代优化能力，在多品种、小批量生产模式下，快速响应客户定制化需求，为提升市场竞争力提供有力支撑。

棒材精整作业需要对轧制后的棒材进行矫直、倒棱、整理、检验、表面处理等操作，使其达到指定的标准或要求。作为钢材生产中的最后一道工序，棒材精整作业直接关系到棒材的表面质量、尺寸精度、交货状态和最终使用性能。石钢部署了用于特钢棒材精整的智能装备集群，包含３条全流程、集群化的机器人精整生产线，实现具有拆捆、上料、喷漆等功能的３８台机器人协同作业与精准执行，如图４所示。

图４ 精整生产线机器人集群

其中，拆捆机器人利用３Ｄ相机对多道捆丝进行自动识别定位，精准地操控机械臂，完成剪断、抽丝及废捆丝的破碎与收集；点修磨机器人结合六维力传感器及浮动磨头实现智能打磨；打捆机器人以稳定高效的动作，将处理好的棒材重新整齐打捆，确保包装质量；贴标机器人则为成品棒材贴上包含产品规格、批次、重量等信息的标签，便于后续仓储与销售管理。通过机器人的协同作业，使得棒材精整作业实现了标准化、自动化，大幅提高了作业效率，统计详情如图５和图６所示，原始数据均来自石钢统计报表。

图５ 减员情况统计

图５、图６所示为２０２２—２０２４年石钢精整工序的减员和产能情况。原３条精整产线共有２２５名操作人员，３年间分别减员５８、６６、７２人，而产能逐年提升。相对于应用智能装备集群前，精整工序所需操作人员共减少６９．２８％，同时将精整工序的产能提升３０．０２％，该结果表明智能装备集群在精整工序中具有显著成效。

图 ６ 产能统计

测温取样机器人、自动加砂系统和渣门自动清理装置协同运行，有效提升了冶炼过程的稳定性与安全性。其中，测温取样机器人在高温、高风险的作业环境中表现尤为突出。该设备能够按照预设程序精准执行操作，自动穿过炉盖，将取样枪准确伸入温度高达１６００℃的钢水中，迅速获取钢水样品，更大程度上保证人员安全、降低人员劳动强度。同时，由于其具有较高的定位精度和控制精度，所采样品的一致性与代表性均优于人工操作，为后续的成分分析和冶炼工艺调整提供了可靠数据支撑。此外，自动加砂系统和渣门自动清理装置也大幅降低了人员劳动强度。

质量控制是特钢产品制造过程中的核心要素，是保障产品性能与客户需求满足的关键所在。在炼钢工序中，钢水样品通过自动化系统迅速传送至配备了光谱分析仪器的快速分析中心，进而对钢水中成分进行快速精准地检测，有助于确保钢水成分稳定在工艺标准范围内，有效提升品质的可控性。在轧材质量检测方面，生产线配备了高精度的超声波探伤仪、红外探伤仪、金相显微镜等先进检测设备，可对棒材的内部缺陷、表面质量以及金相组织进行全方位检测，可及时对探测出的不合格产品进行自动标识与剔除，从而避免缺陷材料进入后续工序，降低质量风险。

２． ４ 环保信息化平台

石钢采用了全废钢电炉短流程炼钢的绿色制造工艺流程。该流程以电力与天然气为主要能源，能够从根源降低生产过程中的二次污染，具有较高的环保优势。在环保减排方面，石钢构建了环境监测网络，配置了有组织排放口监测、全厂无组织排放检测、地下水与土壤环境监测以及空气质量监测等功能模块，实现对关键环境因素的全天候、全流程实时监管。通过环保信息化平台，对环境监测数据进行动态统计分析与可视化展示，系统具备异常预警功能，有效支撑了环境管理的数字化、信息化与智能化水平提升。上述措施的实施，标志着石钢在实现节能降耗与绿色低碳转型方面取得了进展，为钢铁行业的可持续发展提供了经验。

图 ７ 生产水处理系统

水处理中心作为企业水资源循环利用与环保治理的关键枢纽，承担着对全厂水资源的统一调度与高效循环利用职能。图７所示为石钢的生产水处理系统，该系统包括中水处理系统与厂区排水处理系统，均采用先进的水处理工艺，如生化处理、膜分离、软化澄清、Ｖ型滤池过滤、多介质过滤、超滤及水池反渗透脱盐等流程，实现了高标准的水质净化与资源回收利用。其中，中水处理系统的全部进水来源均为城市中水，而非传统的地表水与地下水资源，显著提升了企业用水的可持续性与环保性。系统末端所产生的浓水与厂区生产排水一并汇入调节池，经均质均量调节后，作为厂区排水处理系统的水源。此外，为保障处理过程的稳定性与出水水质达标率，还配置了智能化监控系统，对污水处理过程中的各项参数进行实时监测与动态分析。系统能够依据水质变化趋势自动调节药剂投加量，从而确保整个污水处理过程的连续稳定与处理效果达标，全面提升了水资源综合利用效率与污染防治能力。

３ 生命体式智能工厂的实践验证

３． １ 智能立体仓库

石钢在仓储管理中引入全面感知、智能调度和自主决策等创新技术，建立了智能立体仓库，仓库整体如同具有感知与反应能力的 “生命体”，实现自主运行与优化。

石钢的智能立体仓库是国内冶金系统第一家智能立体仓库，配备了高强度组合式货架、智能仓管设备以及无线手持终端。其中高强度组合式货架高度１４ｍ，共有１００３２个货位；智能仓管设备包含４台堆垛机、２部轨道引导穿梭车、４个拣选称重平台和１个叠盘机；无线手持终端内置无线射频条码扫描系统，操作人员可以通过该终端便捷地进行库存信息采集与核对，具有较高的操作灵活性和空间自由度，有利于快速应对突发情况。这些设备均与智能立体仓库的交互系统组连接，可实现各类作业任务的自动调度、数据采集和系统协同管理，支持智能库管设备和输送线的集中管理与信息共享，确保仓储作业的高效、准确与可追溯性。该交互系统组集成了仓库管理系统（ＷＭＳ）、仓储控制系统（ＷＣＳ）和执行与跟踪管理（ＥＴＭ）系统，三者通过与ＭＥＳ互通互联，形成一个具有 “感知－调控－反馈” 闭环的智能网络。其中，ＷＭＳ相当于仓库的 “大脑”，实时感知和分析仓储环境与货物状态，并进行智能调度与优化，帮助仓库实现自主调整与高效运作。ＷＣＳ与ＥＴＭ系统作为 “神经中枢”，连接了仓库的智能仓管设备，负责协调设备运行，实现辅料备件自动出入库、自动分配货位、自动盘点、并生成多口径库存物资统计分析等功能，确保操作流程的顺畅与高效率。智能仓管设备则扮演 “躯体”，负责存取任务的执行与监控，并通过交互系统组实时响应突发异常，自动调整作业策略，将关键数据及时回传，形成持续的环境感知与自适应决策能力。

立体化智能仓库的成功建设及投用，极大的节约了企业存储空间、加快了物资的流转效率。整体来看，这一由交互系统组和设备构建的 “生命体”，不仅具有高度的信息感知与数据处理能力，还能根据实际情况自主协调资源、优化流程，彰显了智能工厂以类生命机制构建的自主性和协同执行特性，为实现高效、智能、自治的制造与物流流程提供坚实的技术支撑。

３．２ 基于大模型的炼钢工艺语音控制系统

为了应对钢铁生产过程中人机交互效率低下和环境复杂的问题，确保在炼钢场景的复杂环境中指令的高效传递和稳定执行，石钢开发了基于大模型的炼钢工艺语音控制系统。

本系统包括手持式语音终端、服务器、二级控制系统和ＰＬＣ。其中手持式语音终端设备上安装有对应的应用程序，负责采集和播放语音，语音终端采集的语音信号经５Ｇ网络传输至部署了语言大模型以及文字转指令系统的服务器后，系统利用大模型对语音信号进行分析处理，得到指令内容，然后根据预设规则转化为标准化的控制指令，实时传送至二级控制系统，并下发至现场的ＰＬＣ。

针对炼钢场景的语音控制存在噪音大、专业术语多和操作人员口音差异大的难点，本系统引入了Ｗｈｉｓｐｅｒ模型和石钢基于Ｑｗｅｎ３开发的 “石智大模型”。其中Ｗｈｉｓｐｅｒ模型采用Ｅｎｃｏｄｅｒ⁃Ｄｅｃｏｄｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ架构，具备强鲁棒性优势；为适配炼钢场景，通过工业语音数据增广与定向微调策略，采集横跨多个岗位、不同设备背景、不同操作人员口音的语音数据，涵盖非标准用语、多语速、噪声干扰、语音重叠等真实场景，并采用监督微调与强化学习相结合策略，构建Ｗｈｉｓｐｅｒ基础上的炼钢专属高噪声语音识别子模型。语音控制系统中的石智大模型通过在钢铁领域语料的持续预训练与监督微调，系统具备上下文语义泛化能力，能从不同表达中抽取统一语义要素，并构建了领域知识图谱与控制模板规则库，支持自然语言向结构化控制指令（ＪＳＯＮ／ＸＭＬ／ＰＬＣ语句）的自动映射；此外，石智大模型还支持３００余种表达方式向３０类工艺操作指令的归一化。

“Ｗｈｉｓｐｅｒ模型＋石智大模型” 的双模型组合策略允许系统根据不同工业环境和操作需求，动态选择和调整模型参数，具有较强的自适应性。而语言模型与硬件的协作是通过快速、准确的语音识别与控制指令生成，配合工业现场设备的自动执行，从而构建了一个高度集成、智能化的语音控制系统，该系统模仿生命体的官能协作和经验积累，能够根据不同工作环境和工艺需求，动态调整模型参数，实现面向复杂工业场景的自适应优化，大大提升了工业自动化的鲁棒性和灵活性，也实现了与生产环境的紧密融合，有效支撑智能工业场景中高效自主控制体系的构建。

４ 结论与展望

本文以石钢为实践载体，系统性地探讨了从传统工厂到生命式智能工厂的成长路径，围绕强健体魄与聪慧思维两大核心能力，分析其在感知和决策等方面的作用，揭示了生命体式智能工厂在理念创新、架构设计与关键技术实现的多维度突破创新，总结了具备实践指导意义的建设路径与落地策略，为我国钢铁行业的数智化转型和实现高质量发展提供了可借鉴、可推广的实践样本。生命式智能工厂的构建不仅提升了经济效益、质量效益、绿色效益和安全效益，还增强了企业竞争力，全面提升了企业运营水平和客户满意度，塑造了优质企业形象。

钢铁企业的数智化转型并非脱离实际的抽象概念，而是植根于生产现场的具体实践与流程优化之中。先进的信息技术唯有经过制造业场景的深度融合与应用，方可进入价值创造的关键阶段，智能工厂的成长不仅需要技术推动与管理关注，更需要组织层面对其发展阶段的包容与理解。同时，绿色发展理念与数智化技术的融合应用，能够有效降低运营成本，增强企业的社会责任感，实现经济效益与环境效益的协同提升。未来，应持续密切关注关键技术的迭代升级、数据安全治理以及高素质人才的培养储备。

原文刊载于《冶金自动化》2025年9月 作者：纪树梅 黄菁 卢书红