本期提要：
在《中国经济大讲堂》演讲中，中国工程院院士王国栋指出，装备智能化就是我们要把我们的装备通过智能化的制造建设，使之变成一个智能的、能够思考、能够学习、能自己运行得越来越好的设备。钢铁行业的自动化水平是各个行业里最高的，控制系统是最复杂的，这就需要多学科结合、多学科交叉来做研究。 更多精彩，4月19日21:30，CCTV-2央视财经频道《中国经济大讲堂》特邀中国工程院院士王国栋，为您深度解析：《我们如何打造“超级钢”？》
装备智能化现在是一个热门话题，我们钢铁工业和汽车上的智能制造不一样。汽车上的智能制造是一件件往上焊，是单件生产的。而钢铁工业叫流程工业，流程工业都是黑箱，要想控制它是很难的。 现有的控制系统中有一个信息物理系统。假如一边是实体高炉，另一边是它的孪生或者是叫双胞胎的数字化的东西。这两个东西是通过数字化，把高炉里啥样给描述出来。所以，得有这个东西才能谈得上智能制造，如果没有这个“数字双胞胎”，你想智能制造，没门儿。
别看我们钢铁行业不起眼，可钢铁行业的自动化水平是各个行业里最高的。比如轧钢的系统，它是多变量、强耦合、非线性、大滞后，这些控制系统最难的特点，我们轧钢的系统全有，它的变量上千。而且这些变量是强耦合的，都搅在一块了，你动这个，那个又变了，在这种情况下，控制很困难。由于它很难，所以钢铁的控制系统是最复杂的。
我们现在需要多学科结合、学科交叉来做，起码搞钢铁的是炼铁、炼钢、连铸，轧制都要有专家，还得有信息专家、自动控制专家等等。按照任正非的话说，还得有物理学家、数学家和化学家，得有这些人参加，学科交叉。
另外，行业上要协调协同，钢铁行业和信息行业、传感器行业都得结合起来。我们实验室在智能化方面也做了一些工作，在上一世纪80年代、90年代，国际上像日本和德国就有一个人工智能技术的高潮，但那个时候不像现在是成系统的，它只是某一个单个环节上的。这里边我们做的很重要的一项工作就和我们现在智能制造有关系。那时候我们的刘振宇老师在念博士，研究组织性能预测和控制，就是了解钢材轧制过程中，黑箱里边的组织是怎么变化的？它的性能又随着这些变化会发生什么样的变化？刘振宇建立了一套模型来描述这件事。当时觉得建立模型还有限制，就采用了一种方法：人工神经元网络，和自控系信息学院的一位博士生一起合作的。他们两个博士生，一个是研究轧钢的，一个是研究信息的，学科就交叉了，做组织性能预测上用这个办法。后来写了一篇文章，是全世界第一篇，用人工神经元网络处理材料这样的技术。当然那个时候还是比较初级的，不像现在这么全面、深刻来处理这个问题。但是它是我们现在搞钢铁行业智能制造走出了一条路，而且这个路已经证明是可行的。所以这个技术，从刘振宇他们毕业了以后没断，一直到现在。
后来郭华东院士提出“大数据+大科学=大发现”。那是大数据正热的时候，2014年、2015年的时候。我们又开了个研讨会，把金属学会的领导们，还有一些搞炼钢、轧钢的大咖们请来讨论，大数据在我们钢铁行业里能做什么应用？我们现在搞智能制造，从过去我们就可以理解当下，同时还可以展望未来。后来这个工作有进一步的发展，现在这项工作已经申请到国家的“十三五”重大项目。在钢铁原材料行业里头，有三个重大项目是关于智能制造的项目，一个是扁平材，就是板材的，还有长型材智能制造项目，还有一个铜铝大数据，也是智能制造项目。这三个项目都是东北大学承担的，是我们的学校和企业一块来做的。
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