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（来源：南京钢铁）
南钢“AI+”实践：
探索钢铁智造新路径
南钢是业内率先布局数字化转型的企业之一，如今全面深耕“智改数转网联”建设，数字化变革正悄然重塑企业各条线员工的工作模式。
在南钢，全员AI能力提升绝非偶然。依托人工智能研究院打造的“飞书+AI”协同办公平台，辅以覆盖各事业部的百余场专项培训，再加上效率先锋大赛持续激发全员创新活力，企业搭建成长赋能平台，员工主动实践突破，实现了双向赋能、携手共进、彼此成就。
从配电柜到智能体：AI是我的“数字工友”
高正阳
一年前入职南钢炼铁事业部烧结厂时，我未曾设想，人工智能会成为我日常工作中不可或缺的协同工具。传统认知中，一线车间的主要交互对象是配电柜、仪表盘与传感器，而非屏幕上的智能对话框。然而，入职后通过参与公司和事业部组织的人工智能专项培训，系统接触飞书AI、Deepseek、Gemini等大模型产品后，这一固有认知被逐步打破。
立足实务需求，探索AI辅助应用
坦白而言，初期尝试AI工具，出发点在于提升事务性工作效率。车间仪表品类繁多，参数配置各异，面对非常规设备，翻阅技术手册往往耗时十多分钟。为此，我将各类仪表手册统一导入飞书知识库并链接智能体，实现资料的高效检索与快速调取，显著缩短了信息获取时间。
此外，日常数据汇总与表格填报工作占用了较多精力。基于AI可辅助信息归集的特性，我尝试将多份表格交由OpenClaw进行自动汇总填报，结果超出预期——原需两小时完成的工作，压缩至一分钟内即可完成。
在公司组织的青年素质能力大赛中，AI才艺展示环节一度令我感到棘手。经ChatGPT推荐，确定了“AI动画+歌曲填词+钢琴伴奏”的实施方案：以钢琴伴奏为基础，借助Gemini完成歌词再创作，利用即梦AI将南钢实景照片转化为动画素材，经剪辑融合后形成独具特色的才艺展示作品，在比赛中获得评委一致认可。
上述实践使我深刻认识到，AI并非替代人力，而是提升效率、激发创意的有效工具。在此基础上，我与同事们进一步梳理工作流程，识别出多个可借助AI重塑的业务场景。
构建“数字身份证” ，推动仪表管理智能化
烧结厂仪表设备数量庞大、种类繁多，每台设备的检定周期、标签更换及台账更新此前均依赖人工维护，不仅耗时，亦易出现漏登、错登等问题。
为此，我借助飞书多维表格搭建了“烧结仪表一表通”管理系统，将全部仪表数据录入其中，利用AI功能实现标签自动分类与数据归档。系统可于计量标签到期前自动提醒，检定记录一键登记、实时可查。相较以往翻查表格、手工更新台账的繁琐流程，当前管理模式显著提升了工作效率与准确性。该项目后续参加了公司与飞书共同举办的2026年飞书AI先锋岗技能大赛，评委评价其“将AI真正应用于业务痛点”。这一反馈令我深受鼓舞。项目成功的关键，并非依赖复杂代码开发，而在于团队对业务需求的深入挖掘，以及Agent应用工具的高度易用性。
直面试错成本，厘清AI能力边界
实践过程中亦不乏曲折。本人所学专业与智能算法相关，入职后曾尝试利用Claude Code开发图像识别算法以提升传感器精度，但实践中发现训练成本较高，且师傅们多年积累的判断经验难以精确量化，单纯依靠算法尚不具备落地条件。
此次经历使我意识到，AI在信息处理与流程自动化方面优势明显，但对于依赖行业经验、多感官综合判断的复杂场景，其能力仍相对有限。这也印证了人机协同的基本逻辑：将AI擅长之事交由AI处理，将AI不擅长之事留给人来做，方能实现效能最大化。
以用促学，推动AI工具在基层落地生根
在上述应用场景成功验证后，我开始在厂内开展经验分享。过程中发现，相当一部分同事并非拒绝AI，而是缺乏明确的切入路径，普遍认为AI属于技术人员范畴，与一线生产关联不大。
为此，我在分享中以实操演示为重点，现场使用智能体查询规程、通过多维表格登记数据、利用OpenClaw处理文档——无需编写代码，无需理解算法，操作门槛与日常使用即时通讯工具相当。通过直观演示，同事们从“AI是否有用”的质疑，迅速转向“原来如此便捷”的认同。
通过一系列分享，我总结出AI在基层落地的三点经验：一是普惠易用，使一线员工能够便捷使用；二是融入日常，将AI嵌入既有工作流程，而非额外增加负担；三是由业务需求方主导驱动，聚焦解决实际痛点。
回顾阶段性实践，最深刻的体会在于：AI改变的并非某一具体工序，而是整体工作范式。以往我们强调“熟能生巧”，如今可补充“巧能借力”——将重复性、标准化、数据密集型工作交由AI完成，将经验判断、创新创造等核心价值环节留给人，二者相辅相成，可实现单人效能的大幅提升。
数智化转型没有旁观者。与其等待外部指引，不如主动探索实践。车间现场每一个业务痛点，都可能成为下一个AI落地场景的起点。
