来源：中国财富网（今日头条发布）（2026-09-09）｜ 分类：行业资讯
摘要
9月9日，工业AI与具身智能创新发展大会在沈阳举行，东北大学王国栋院士提出以工业AI破解材料轧制“黑箱”难题，其团队“机理为体、数据为用”路径与多套智能系统已在多家钢厂落地。
事件概览
| 维度 | 内容 |
|---|---|
| 事件主体 | 中国工程院院士、东北大学数字钢铁全国重点实验室（DSL）王国栋教授 |
| 发生时间 | 2026-09-09 |
| 所属领域 | 院校动态、东北大学、智能制造 |
| 关注理由 | 工业AI是智能制造与IE融合的前沿方向，钢铁轧制的智能控制直接对应生产调度、质量工程与设备智能运维 |
核心要点
- 9月9日，工业AI与具身智能创新发展大会在沈阳举行，王国栋院士发表主旨演讲，提出以工业AI破解材料轧制“黑箱”难题。
- DSL团队给出“机理为体、数据为用、分层嵌入、渐进演进”路径，用物理规律约束AI、边缘计算加速AI、数字仿真验证AI。
- 针对钢材内部性能、外形尺寸、形状质量三个方向分别设计智能系统，在产线边缘层统一调度、协同运行。
- 2026年中厚板自动转钢试验系统已建成，自动转钢设备正在多家钢厂上线，并与鞍钢等行业龙头展开合作。
背景解读
工业AI（Industrial AI）指将机器学习、计算机视觉、数字孪生等智能技术嵌入工业生产全过程，实现感知—预测—执行闭环控制，是智能制造与工业工程深度融合的前沿方向。钢铁工业是典型的流程型复杂制造，冶炼、连铸、轧制等环节存在“固态黑箱”——内部温度、成分、晶粒等关键量难以实时测量，长期依赖人工经验，制约质量稳定性与能耗水平。据行业研究，钢铁行业碳排放占全国总量的约15%，是制造业绿色转型的重中之重。东北大学数字钢铁全国重点实验室由王国栋院士领衔，长期深耕钢铁智能制造，其提出的“机理为体、数据为用”路径，本质是用物理规律约束数据模型、用边缘计算与数字仿真加速落地，正是IE“用数据驱动系统优化、用工程原理约束可行域”方法论在重工业场景的典型应用，对流程工业调度、质量工程、设备运维等IE分支均有直接辐射价值。
数据速览
| 指标 | 数值 | 意义 |
|---|---|---|
| 会议时间 | 2026-09-09（沈阳） | 工业AI与具身智能创新发展大会 |
| 已建系统 | 中厚板自动转钢试验系统 | 2026年建成，自动转钢设备已在多家钢厂上线 |
| 合作龙头 | 鞍钢等行业龙头 | 覆盖AI+工艺优化、冷热连轧工业AI等方向 |
| 大会属性 | 2026全球工业互联网大会平行论坛 | 由新华社品牌办与中国财富传媒集团联合主办 |
与工业工程的关联
工业AI把感知—预测—执行闭环嵌入产线实时控制，正是工业工程“用数据驱动系统优化”理念在流程工业的延伸。王国栋团队“机理为体、数据为用”的路线，对应IE中以工程原理约束可行域、以运筹优化求最优解的方法论；其针对钢材性能、外形尺寸、形状质量三方向设计的智能系统，本质是解决质量工程与多目标调度问题。轧制黑箱的突破可显著降低能耗与碳排放，为流程工业的绿色智造与设备智能运维提供新范式。
从方法与工具视角看，本条动态所涉及的技术或管理动作，最终都要落到 IE 的基本功上：流程分析与价值流映射、作业测定与标准工时、产线平衡与设施规划、以及以 OEE 为代表的效率指标体系。读者可以把本条事件作为一个"案例切片"，对照《工业工程门户》方法与工具分类中的文章进行系统学习。
从就业与发展视角看，每一次产业侧的智能化、精益化投入，都会带来新的岗位需求：精益工程师、制造工程师、供应链分析师、数字化改善顾问等。建议在校生关注此类企业的校招动向，在职者关注内部改善项目的机会窗口。
IE 术语小课堂：智能制造
智能制造（Intelligent Manufacturing）指深度融合新一代信息技术与先进制造技术，具备自感知、自决策、自执行能力的生产方式，是《中国制造 2025》的主攻方向，与工业工程的系统优化方法高度互补。
IE 术语小课堂：数字化转型
数字化转型（Digital Transformation）指企业利用数字技术重塑业务流程、组织与文化。对制造业而言，IE 提供流程底座，数据提供决策依据，两者缺一不可。
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原文链接
https://www.toutiao.com/article/7683500594190877203/
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