2026年，恰逢高效轧制与智能制造国家工程研究中心（简称“中心”）三十华诞。三十年来，中心从自动化到智能化，走出了一条艰辛却亮眼的金属轧制技术国产化替代之路；从国内市场到“一带一路”，中心的工程实践从“中国应用”迈向“全球验证”。三十而砥，风华正茂，这三十年的匠心沉淀为冶金轧制领域铺开了一幅崭新的画卷，不仅铸就了中心坚实的技术根基与品牌口碑，更奠定了持续创新的底气。值中心成立三十周年之际，《世界金属导报》特此推出系列文章，旨在将中心三十年来精益求精的奋斗历程、敢为人先的破壁之举、与时俱进的转型节点、细节雕琢的丰硕成果呈与读者。

北科工研紧密围绕“AI+制造”与“新一代智能制造”的国家战略，针对冶金企业研发试错成本高、开发周期长、研产销各环节协同不足、业务孤岛突出等现实难题，研发了数字化研发生产一体化管控平台，形成了以冶金专属知识库、行业垂直大模型、全工序机理建模与数字孪生、研发全流程大数据智能算法为核心的技术体系，将专家经验、行业数据和模型算法转化为企业可复用的标准化研发能力，重构新产品研发业务流程，实现研发、生产与销售的闭环管控，为冶金企业研发数字化提供可复制的新范式。

1概述

制造业是国家经济的压舱石，而研发则是制造业的创新动力源泉。作为技术创新的核心引擎，研发环节的模式创新直接决定了企业的核心竞争力与可持续发展能力。然而，对众多钢铁等冶金流程制造企业而言，其研发活动深陷“实验-试错-再实验”的传统经验主义范式，过度依赖工程师的个人经验与物理迭代；企业数十年的研发知识未能有效沉淀，存在“人在知识在，人走知识亡”的困境；研发、生产、质量难以高效协同与闭环管控，严重制约了研发效率与质量提升。

北科工研数字研发团队在经典的经验试错、理论驱动、计算模拟、数据与智能驱动等研发范式的基础上，自主开发了数字化研发生产一体化管控平台（简称“平台”），通过构建高质量数据集，释放数据价值；通过知识图谱与智能推荐技术应用落地，活化企业知识；通过融合“知识+数据+机理”、突破流程协同的壁垒，实现从需求提出到产品交付的研发全过程数字化。平台以研发流程协同为基础，构建企业研发管理的“躯干”，规范研发流程、强化跨部门协同、贯通研发与生产销售业务，推动新品开发从需求提出、材料设计、工艺制定、试制验证到量产应用的全流程闭环管理；同时，打造企业研发决策的“智慧大脑”，推动数据、知识与专家经验持续沉淀和复用，依托机理模型与智能算法，实现材料性能预测、工艺方案优化，持续增强企业自主研发能力（见图1）。

图1   数字化研发解决方案业务逻辑

2 数字化研发关键技术

数字化研发解决方案打造企业统一的数字化研发平台，通过搭建多维度研发流程协同模块，全面实现研发活动的数字化、线上化、模块化复用与标准化管控；同时打通研发、质量、生产等核心业务环节的数据链路与价值链路，实现资源快速整合和业务高效协同。

2.1数字化集成设计

北科工研创建了企业知识库、研发大数据、仿真工具、AI算法库的数字化研发技术体系，深度融合用户个性化需求，实现产品材料性能、全流程工艺的一站式集成设计，以及持续地改进优化模式（见图2）。

图2   一站式集成设计方案

需求识别与产品设计

基于AI大模型的非结构化文档提取技术，智能解析与结构化提取客户技术要求与供货协议，自动识别钢种类型、执行标准、性能指标、交货状态、用途等关键需求要素。同步联动材料数据库与标准钢种库，开展智能选材推荐与成分体系设计，快速输出满足客户个性化需求的产品设计方案。

产品智能设计

基于研发模块化设计思想，构建涵盖产线设备布置和工艺流程的工序工艺库，实现研发内容模块库中的设计内容进行复用和在线编辑修改，通过搭积木式工艺设计完成新的工艺设计。以此为基础，结合案例推荐、机理与大数据支持，工艺设计由“从零编写”转变为“模块化组装+案例复用+局部特化”，提高工艺继承性与设计一致性、缩短工艺设计周期。

生产过程管控

基于多工序协同闭环管控技术，根据订单要求，结合执行的工艺文件和执行标准协议，在生产过程中分工序自动生成工艺卡，指导操作人员现场生产，同时推送给质量管控系统进行在线预警与判钢，降低了工艺卡编制繁杂的工作以及出错的风险，保证工艺的唯一性。

研发知识管理

通过知识图谱与智能推荐技术构建企业研发的知识网络，内置专业的研发主题库，对产品研发和工艺设计过程中的知识进行采集和治理，并反哺未来的研发设计，实现知识经验“从设计中来，到设计中去”。

2.2数字化研发底座

平台底座采用“核心能力层+基础服务层”架构，构建以“数据+知识+AI”融合驱动模式的企业数字化研发基础设施，实现企业研发能力的沉淀与传承，实现高效、精准、经济的创新。

云仿真管理模块基于冶金材料机理和智能化技术，通过统一交互接口与微服务调度引擎，将商业仿真软件、自主开发仿真APP及各类计算小工具统一集成，为研发人员提供远程共享访问与集中调度服务。该模块配套建设统一计算资源管理、仿真任务调度与案例库管理功能，其中案例库支撑研发知识的结构化沉淀与跨项目经验复用。通过“工具集成—资源调度—仿真计算—案例沉淀”的全链路贯通，逐步形成一体化云仿真服务能力。

大数据分析模块构建工业大数据库与数据湖架构，完成研发数据治理，实现产品标准、工艺文件、用途、冶炼工艺、变形工艺、检验放行、MSC、客户、质量异议、生产绩效信息整合，方便研发人员快速掌握产品需求、工艺能力与最终效益。同时集成高效的大数据和机器学习环境，支持用户通过拖拉拽方式，使用该模块内的算法库和数据开展数据分析和建模工作，开发的模型可上传到一体化管控平台，进一步支撑工艺设计改进。

工艺仿真计算模块以企业研发知识库与研发大数据为底座，构建面向材料研发全流程的AI多智能体协同体系。该模块通过大语言模型实现对研发任务的自然语言理解与深度分析，自动拆解任务目标、识别关键约束，并按需调度材料计算、模拟仿真、数据挖掘、机器学习等专业工具，形成“任务理解—工具调用—结果综合”的智能工作链路，推动研发模式由人工经验驱动向人机协同的智能化方向升级。

研发流程协同模块以工作流引擎为核心，将研发业务流程全面线上化、数字化与协同化，打通研发、标准、质量、生产、销售等多部门之间的信息与流程壁垒。该模块支持灵活的流程配置与节点定制，可根据业务类型自动路由审批路径，实现研发任务从发起、审批、执行到归档的全生命周期闭环流转。通过工作流引擎驱动，研发任务节点状态实时可见，责任边界清晰，催办提醒自动化，有效减少跨部门沟通成本与流程等待时间，避免研发工作“两张皮”现象，提升整体研发协同效率。

3 应用成果与案例

目前，北科工研面向Al+制造的冶金企业数字化研发解决方案已经在宁钢、南钢、沙钢集团、新兴铸管、永锋钢铁、敬业、湘钢等10余家企业落地实施，覆盖热轧带钢、中厚板、棒线、锻材、冷轧高强等产品。方案可以实现产品研发流程100%线上化，研发效率提升25%以上；相关成果荣获第七届中国创新挑战赛优胜奖、冶金科学技术奖二等奖，同时入选工信部2025年度智能制造“揭榜挂帅”项目名录。

4 展望

当今，在“AI+制造”与“新一代智能制造”的国家战略牵引下，我国制造业正经历一场由数字化、信息化向智能化跃迁的深刻变革。展望未来，数字化研发将与大语言模型深度融合，通过生成式人工智能定义产品的功能需求、物理约束、成本边界目标，然后由AI系统在完整参数空间中反向推演、定向搜索最优的成分与工艺组合，生成多个符合条件的概念方案；最后自动调用模型工具进行仿真验证及迭代优化，产出符合需求的方案和产品，从而构建海量数据、专业机理与智能算力深度融合的“研发大脑”。