n 现状评级：★★★ n 工具链：钢铁行业开始广泛采用物联网、大数据分析和人工智能等技术来支持协同生产 ，从生产监测控制到工艺过程优化 ，再到产品质量监控 ，有效提升了产业链的整体协同制造水平。 n 数据链：企业间也通过数字化平台实现了跨企业、跨平台的数据交换和集成 ，进行数据共享和协同作业 ，推动企业之间更好地协同合作。 n 痛点问题 ：钢铁产业链数字化系统集成难度高 ，主要是因为钢铁生产流程复杂 件 ： 工 业互 联 网云平台、数字化研发平台、金相分析系统 知 识模 型 ： 材 料基 因 组工 程 模型 、 服役 环 境 - 性 能退 化 模型、成分 - 工艺 - 性能关联模型、冶金过程模拟与优化模型等 数 据要 素 ： 原 料成 分 数据 、 冶金 过 程参 数 、生 产设备状态数据、产品质量检测数据 人 才技 能 ： 冶 金工 程 与材 料 科学 、 大数 据 与数 据 分析 、 计算 机 D 轧钢环节 n 现状评级：★★ n 工具链：钢铁行业利用数字研发平台、生产工艺模拟、工艺流程设计等软件 ，开展新钢种性能预测 ，以及热处理、连铸、轧钢等工艺仿真优化 ，提升了钢铁行业创新研发与试验验证效率和质量。 n 数据链：钢铁企业利用标准化接口 ，加速 LI MS 与 PLM 、 MES 等系统数据互通 ，实现研发设计、试验与生产全链条数据贯通 ，助力缩短产品研发和产品试制周期。

等传统 运营商、智谱等创业期企业。下一代云计算讨论了三个热点方向，分别是：（1）分离式数据中心架构和 关键技术（2）面向 AI 场景的 PaaS 数据平台层技术（3）智能化云运维、可信安全与能效优化。 第二章，面向云网融合的研究，本年度围绕的重点是中国电信 2025 战略升级 – 云改数转智惠，一方 面分析解读，另一方面探讨在理论研究和技术创新上的承接方向。首先借用云计算研究院参与撰写，于 网基础设施（6）云边端协同。 第三章，围绕智能算法的研究，首先分析了云计算与云网融合相关的各类智能算法的发展趋势和应 用场景，包括运筹优化、深度学习、强化学习、大模型和 AI 智能体，然后借用本章第一个热点方向：（7） 算法赋能云计算，详细论述了运筹优化、深度学习和强化学习在云计算和云网融合中的应用。本章第二 个热点方向围绕 2025 年最火热的话题开展介绍和论述：（8）AI Agent 和 1.2 热点方向一：分离式数据中心架构与关键技术 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 1.2.1 弹性可扩展的云数据中心资源优化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 1.2.2 面向资源池化的分离式数据中心架构 . . . . . . .

钢铁行业现状及发展趋势 数字化工厂是利用先进的信息技术、自动化技术和智能制造 技术，对工厂的生产、管理、物流等各个环节进行数字化改 造，实现生产过程的可视化、可控制和可优化。 概念定义 数字化工厂能够提高生产效率、降低能耗和排放、优化资源 配置、提升产品质量和客户满意度等多方面的优势。 优势分析 数字化工厂概念及优势 钢铁企业数字化转型必要性 适应市场需求变化 随着客户需求的多样化和个性化，钢 铁企业需要快速响应市场变化，数字 化转型能够提高企业灵活性和市场反 应速度。 提升生产效率和质量 数字化工厂能够实现生产过程的自动 化和智能化，提高生产效率和产品质 量稳定性。 降低运营成本和风险 数字化转型能够优化生产计划和物流 管理，降低库存成本和运营风险。 钢铁生产过程涉及高温高 压环境，对设备稳定性和 安全性要求高。 高温高压环境 复杂工艺流程 高能耗和高排放 钢铁生产涉及多个工艺流 程和环节，需要精细化的 物联网技术应用 数据分析与挖掘 运用大数据技术对海量数据进行处理、分析和挖掘，发现数据中的 价值。 生产优化与决策支持 基于大数据分析结果，为生产流程优化、质量提升、成本控制等提 供决策支持。 数据整合与存储 建立统一的数据存储平台，整合工厂内各部门、各环节的数据资 源。 大数据分析与优化 03 故障预测与维护 利用机器学习技术对设备故障进行预测和预防，减少停机时间 和维修成本。 01

同时调用统一门户进行用户、组织等管理。 孪生与数字底座中台 ▌ 业务中台：所有公共和共享业务场景汇集到中台包括设备中心、订单中心、计划中心等，并将业务数据给数据中台进行治理，同时孪 生仿真结果反馈业务系统的优化建议。 ▌ 数据中台： 汇聚入湖的业务数据范围包括 AS 、立库、物流、质量、 MOM 、 能耗、 IOT 历史数据等，并进行数据的治理工作。治理 完成的数据支持订阅和 API 网关的统一调用， 利用数据模型建立各模型的关联关系网， 通过统一模型的统一编码识别到虚拟设备， 将物模型 / 业务模型贯通到虚拟设备 中，形成数据驱动虚拟设备的仿真可视。将算法模型 / 成本模型引入到虚拟设备， 用作孪生的仿真分析及优化。 数据模型关系图谱 孪生与数字底座 IOT ▌ 数据采集：软网关采集完数据后会将实时数据统一推送到 IOT 平台。 IOT 平台会进行数据物模型构建，把实时性要求高的数据 通过数字底座 定规则、解析等对数据进行处理， 以满足数据驱动虚拟孪生场景。 数字孪生支撑工具 - 仿真优化引擎 √ 目标： 节能降本，提质增效 √ 指标：成本、效率、能耗、质量 根据 DT 实施的 6 个阶段， 在前三个阶段完成的基础上对性能指标进行系统优化与提升，包括： 效率、成本在全局系统上的优化 提升；能耗、质量在局部车间内的优化提升。 工艺算法模型 能耗算法模型 三维模型 IT\OT 模型 Stage1

成本监控..................................................................................146 7.3.2 成本优化策略...........................................................................148 8. 项目评估与持续改进..... 技术升级..................................................................................167 8.3.2 流程优化..................................................................................169 9. 结论与展望.... 火灾源识别：AI 通过图像识别技术，能够在复杂环境中快速 定位火灾源，减少人工判断的误差。  火势评估：结合多模态数据，AI 能够实时评估火势的强度和 蔓延速度，为灭火策略提供数据支持。  资源调度优化：AI 能够根据火灾现场的实时情况，自动生成 最优的消防资源调度方案，提升灭火效率。 此外，AI 识别技术还可以与无人机自主飞行控制技术相结合， 实现无人机的智能避障和路径规划。在复杂的火灾现场环境中，无

具有挖掘负荷侧调节、削峰填谷、实现发电用电实施平衡、减轻日益增加的 电网负荷功能的作用，对一些分散的电源资源利用是一种非常好的方式； （2）VPP 可平抑新能源电力的强随机波动性，提升新能源消纳率，对多种分布式能源 进行聚合、优化调控管理，为电网提供调频、调峰等辅助服务。 （3）VPP 能够有效提升电网安全保障水平、推动能源绿色低碳转型，无论是新型电力 系统的建设，还是对整个社会的可持续发展，都有重要意义。 （4）VPP 术和软件架构，将地理上分布广泛的多种分布式能源资源（DERs）——包括但不限于太阳 能光伏、风能、储能系统、可控负荷（如可调节的工业用电、智能家居设备）、电动汽车以 及小型发电机等进行聚合与协调优化。其三个主要功能分别为聚合、调度、交易： 1. 聚合：将多个小型的分布式能源资源（DERs）及可调节负载等集中起来，形成一个 能够被集中控制和管理的整体，实现对分散资源的有效整合，提高能源利用效率并增强电网 头组织。 江苏是邀约型虚拟电厂的“试验田”。江苏电网负荷峰谷差大，2015 年，江苏率先出台季 节性尖峰电价政策，构建需求响应激励资金池，如同准备了一个“奖励宝箱”，激发了各方积 极性。此后，江苏不断优化激励模式和价格机制，首创“填谷”响应自主竞价机制，实现用电 负荷双向调节。2016 年，江苏开展了全球单次规模最大的需求响应，削减负荷 352 万千瓦； 2019 年，削峰规模达到 402 万千瓦，削峰能力基本达到最高负荷的

缠态特性使得量子计算机能够在处理复杂问题时，实 现信息的快速传递和协同处理。 • 量子干涉（Interference）：干涉原理使得量子比特在 叠加态下能够相互干涉，从而改变它们的概率分布。 干涉现象可以用于优化算法，使量子计算机能够在处 理复杂问题时，更快地找到最优解（增强正确结果概 率、抑制错误结果）。 量子特性 量子计算如何实现？ 5 • 量子计算的逻辑层是将物理量子比特转化为可执行逻辑操作的关键层级，其核心目标是通过 但仍需液氦冷却  环境隔离：高真空（低于10-6 – 10-11大气压）、电磁屏蔽、振动隔离 1. 初始化 2. 量子门操作 （逻辑处理） 3. 量子测量 （结果读取） 4. 后处理优化 • 将物理量子比特制 备为已知且稳定的 初始状态 （通常为 计算基态|0⟩或叠加 态(|0⟩+|1⟩)/√2） • 为后续操作提供干 净的起点 • 量子计算的核心逻辑部分， 相当于经典计算中的“程 缩到某个确定状态 （0或1） • 测量结果是概率性 的，通常需要多次运 行（采样）以获得统 计上可靠的结果 • 对测量结果进行进一 步处理以提取有用信 息；通常涉及经典计 算和量子操作的结合， 以优化结果的准确性 和效率 • E.g.,基于量子图像处 理的边缘检测算法中， 后处理需将测量结果 转换为经典的图像格 式输出，得到最终的 边缘检测图像  量子计算 的速度与 量子比特 数的关系 为指数级/

(Manufacturing Execution System PCS (Process Control System) BPS/MES/PC S 结构 经营决策 企业管理 生产调度 过程优化 过程控制 Purdue 模 型 · 韩国浦项钢厂 · 浦项董事长刘常夫认为： 21 世纪信息管理将成 为浦项生存与发展的关键，建立生产指挥中心： 一新产品开发周期由 4 年缩短到 年年 增长 率为 30%,1996 年达到 8.65 亿美 元， 1998 年 3) 生产制造过程的信息化是实现综合生产 指标优化的保证 欧洲钢铁工业技术发展指南指出： “对于 降低生产成本、提高产品质量、减少环境 污染和资源消耗只能通过全流程自动控制 系统的优化设计来实现”。 (Charbonnier et al.1999) 生产计划 生产制造执行 综合生产指标： 产量、质量、 成本、消耗 成本、消耗 综合生产指标的分解 关键 工艺 参数 设定 模型 消 成 耗 本 质 量 产 量 各工序 关键工 艺参数 综合 生产 指标 模型 各工段 生产指标 指标 优化 系统 优化控制 · 4) 生产制造过程的信息化是实现敏捷 制造的保证 口 现代化的通讯网络将世界连成一体，经济全球化进 程使世界变成了一个统一的市场，致使产品市场竞 争国际化； 口产品的品种越来越丰富，产品的批次和批量越来

须借助整体发展机遇，着力优化公司经营结构与业务模 式，提升风险意识，加强风险管控，实现集团稳定增 长。 集团 V5 三期工程 © 公司机密 基于十一五发展基础，顺应外部形势，十三五期间集团提出了“一三五”的新 型战略发展要求，全面进入战略提升期，更为关注优质发展 结合外部经济环境变化，遵循中央企业发展要求，立足于战略转型基础，集团提出了新型战略发展要 求，更为关注：布局结构优化与核心能力提升，实现内涵式和效益型发展。 再造 20xx – 20xx 战略提升期发展规划 协调发展 创新发展 绿色发展 和谐发展 十三五期间，在坚持集团使命、愿景、战略 不动摇的前提下，在战略转型的基础上，须 1. 围绕市场，进一步优化布局结构，完善产 业链条 2. 提升矿产资源运营，强化上游资源掌控 3. 增强供应链管理与服务，提升竞争力水平 4. 发展科技创新，促进生产力提高 5. 全面提升内部管理，实现管理精细集约化 集团财务价值回报如何？存在哪些优势 / 差距？ 挖掘细化，找出优 势 / 差距，采取应对 策略 挖掘业务根源，找出优势 / 差距，采取应对策略 推动集团战略目标要 求实现 推动集团财务回报优化 建立市场 灵动，及 时调整经 营策略 及时调整资金策略 有 色 黑 矿 黑 流 金 融 地 产 科 技 集团 V5 三期工程 © 公司机密 具体地，从战略实现来看，基于规划要求，须持续跟踪集团总体规划目标、