2026年钢铁行业数字化转型白皮书：战略路径与实践指南

2026/04/092026年钢铁行业数字化转型白皮书：战略路径与实践指南汇报人:1234CONTENTS目录01

行业现状与转型背景02

政策解读与战略导向03

核心目标与关键指标04

技术路径与实施框架CONTENTS目录05

典型场景与案例分析06

绿色转型与数字化协同07

挑战应对与保障措施08

未来展望与行动倡议行业现状与转型背景01钢铁行业发展成效与数字化基础行业数字化水平显著提升2022年钢铁行业关键工序数控化率达到72.5%，生产设备数字化率达53.8%，数字化已成为推动行业降本、增效、提质的重要途径。数字化应用场景持续丰富已建成智能制造优秀场景62个，智能制造示范工厂29家，无人天车、废钢无人验质、无人打捆包装等应用广泛普及。国产化装备与软件快速应用国产化炼铁、炼钢、轧钢智能系统及制造执行管理系统实现应用，“3D”岗位工业机器人应用数量持续提升，夯实数字化转型硬件基础。现存问题与转型迫切性

行业发展不平衡，中小企业转型困境凸显钢铁行业企业数字化发展水平不均衡，部分大型企业已建成智能制造示范工厂，但众多中小企业仍面临"不愿转、不敢转、不会转"的困境，亟需低成本、可复制的转型方案。

数字化支撑体系不健全，标准与评估缺失行业数字化转型体系尚不完善，标准体系有待健全，企业数字化评估诊断机制不足，导致部分企业在转型过程中存在盲目跟风、重复建设现象，难以明确转型方向和着力点。

核心技术与装备存在卡点，自主可控待加强关键工业软件和智能装备对外依存度较高，国产化炼铁、炼钢、轧钢智能系统及制造执行管理系统虽有应用，但在高端领域仍需突破，制约行业数字化转型的深度和广度。

盈利承压与双碳约束双重驱动，转型刻不容缓2024年钢铁行业利润同比减少42.6%，2025年1-7月虽有回升但基础不牢。同时，2025年底前全国80%以上钢铁产能需完成超低排放改造，数字化成为降本增效、实现双碳目标的必由之路。2026年行业发展趋势研判

从单点突破向系统全局转变钢铁行业数字化转型将基本实现由单点突破、局部应用向系统性、全局性的数字化发展转变，关键工序数控化率达到80%，生产设备数字化率达到55%，3D岗位机器换人率达到40%。

工业互联网与AI深度融合赋能“工业互联网+AI”融合赋能成为培育新质生产力的核心路径，将建成6个左右工业互联网平台，组建1家钢铁行业制造业创新中心，推动数据驱动的智能决策和全流程优化。

绿色化与数字化协同发展加速数字化技术深度赋能绿色低碳发展，通过智能控制优化能耗与碳排放，如构建智慧碳数据平台、实现碳足迹追溯，推动钢铁行业向绿色高质量发展转型，响应双碳政策刚性约束。

全产业链数字化协同成为主流数字化从生产环节向供应链、营销服务、管理管控延伸，通过数字化供应链管理平台实现上下游数据贯通，打造“上下游联动、内外协同”的数字化生态格局，提升产业链整体效率。政策解读与战略导向02《原材料工业数字化转型工作方案》核心要点总体目标与钢铁行业定位《原材料工业数字化转型工作方案（2024—2026年）》旨在深化数字技术赋能，推动原材料工业高端化、绿色化、安全化、高效化发展。钢铁行业作为重点领域，需基本实现由单点、局部应用向系统性、全局性数字化发展转变，成为原材料工业数字化转型的关键引擎。原材料工业三大发展目标一是培育数字化转型标杆，完成重点企业诊断评估，打造典型场景与标杆工厂；二是推动数字技术深度应用，显著提升关键工序数控化率等核心指标；三是突破关键核心技术，制修订数字化转型标准规范，夯实产业发展基础。四大主要任务框架任务涵盖强化“三基”能力（数字化、网络化、智能化基础）、深化“四化”赋能（高端化、绿色化、安全化、高效化）、培育转型主体（标杆企业、融通发展、智慧园区）、完善支撑服务（技术创新、AI驱动、公共服务、安全治理），构建全方位转型体系。五大保障措施包括组织保障（专家委员会、推进中心）、政策支持（技术清单、金融服务）、标准建设（智能制造标准体系）、人才培育（复合型人才、首席数据官）、宣传推广（转型大会、技术大赛），确保工作方案落地实施。《钢铁行业数字化转型实施指南》政策解析01出台背景：数字化转型的行业迫切需求数字化转型是新型工业化的鲜明特征，是加速钢铁工业高质量发展的重要引擎。近年来，钢铁行业数字化发展成效显著，5G、工业互联网、大数据等技术与钢铁工业融合发展不断加速，已经成为推动行业降本、增效、提质的重要途径。02主要考虑：聚焦痛点难点的问题导向以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯彻党的二十大和二十届二中全会精神，落实全国新型工业化推进大会部署，围绕行业数字化转型痛点难点，坚持问题导向、目标导向，科学谋划、统筹布局，为企业数字化转型提供参考，着力提升钢铁行业数字化转型水平。03主要目标：2026年的数字化发展蓝图到2026年，钢铁行业数字化整体水平显著提升，新一代信息技术与钢铁工业深度融合，行业数字生态体系持续完善，基本实现由单点突破、局部应用向系统性、全局性的数字化发展转变。关键工序数控化率达到80%，生产设备数字化率达到55%，3D岗位机器换人率达到40%。04重点任务：四大方面的系统部署《指南》提出的重点任务分为4方面10项具体工作，包括夯实数字化支撑体系、筑牢数字化转型基础、深化数字化赋能提升以及丰富数字化供给生态，为钢铁行业数字化转型提供了全面的行动指引。稳增长与数字化协同政策导向

政策目标：质的有效提升与量的合理增长《钢铁行业稳增长工作方案（2025—2026年）》明确总体目标是推动质的有效提升和量的合理增长，增加值年均增长4%左右，促进行业经济效益回升，引导行业从规模效益向质量效益转变。

数字化作为稳增长核心路径之一政策将加快数字化转型作为促进行业转型升级、培育新质生产力的重要载体，强调利用“工业互联网+AI”融合赋能，破解产能过剩、成本高企、效率偏低等痛点，支撑行业稳增长。

与《原材料工业数字化转型工作方案》一脉相承稳增长方案与《原材料工业数字化转型工作方案（2024—2026年）》等政策协同，共同推动钢铁行业通过数字化转型实现高端化、绿色化、安全化、高效化发展，为稳增长提供坚实技术支撑。核心目标与关键指标03关键工序数控化率目标到2026年，钢铁行业关键工序数控化率达到80%，较2022年的72.5%有显著提升，旨在全面提升生产过程的自动化与精准控制水平。生产设备数字化率目标到2026年，生产设备数字化率达到55%，在现有基础上进一步夯实设备的数据采集与互联能力，为智能化生产奠定硬件基础。3D岗位机器换人率目标到2026年，3D（风险大、环境差、困难）岗位机器换人率达到40%，通过推广工业机器人等智能装备应用，提升作业安全性与效率。关键技术与标准突破目标到2026年，突破一批工业软件和装备等关键技术，制定一批钢铁数字化转型相关标准，完善行业数字化转型的技术支撑与规范体系。数字基础能力提升目标数字赋能成效量化指标

生产效率提升指标关键工序数控化率达到80%，生产设备数字化率达到55%，3D岗位机器换人率达到40%，显著提升生产自动化水平与作业效率。

技术创新突破指标突破一批工业软件和装备等关键技术，制定一批钢铁数字化转型相关标准，建成6个左右工业互联网平台，组建1家钢铁行业制造业创新中心。

产业生态培育指标培育30家以上专业水平高、服务能力强的优秀系统解决方案供应商，遴选30个以上数字化转型典型场景，遴选15家左右数字化转型标杆工厂。示范体系建设目标培育数字领航企业

建成一批在数字化转型方面具有引领作用的数字领航企业，发挥其在行业内的示范带动效应，推动全行业数字化水平提升。遴选数字化转型典型场景

遴选30个以上数字化转型典型场景，总结推广各环节数字化应用的成功经验和最佳实践，为行业提供可复制、可推广的范例。建设数字化转型标杆工厂

遴选15家左右数字化转型标杆工厂，树立钢铁行业数字化工厂的建设典范，引领钢铁企业生产模式和管理模式的变革。技术路径与实施框架04数字化基础底座构建

网络基础设施升级针对钢铁行业高温、强电磁干扰的特殊环境，推进控网算一体化升级，部署5G-A、TSN等技术，实现高炉炉况监测、连铸坯质量管控等场景的毫秒级数据传输与设备联动，破解AI控制时延难题。完成企业内网升级与工业互联网外网接入，实现生产车间、职能部门、上下游合作伙伴的网络互联互通。

数据治理体系建设聚焦烧结、炼铁、炼钢、轧钢全流程，构建高质量数据集，梳理原料成分、生产工艺、设备运行、能耗排放等核心数据，统一数据标准与格式。依托国家工业互联网大数据中心，接入供应链、双碳等基础数据，建立企业级数据目录；利用标识解析体系打通全链条数据通道，加强数据安全与质量管控，研发专用数据清洗标注工具。

工业互联网平台搭建依托钢铁工业互联网平台，打造“模型池”，封装高炉燃料比优化、轧钢精准控温等核心工艺模型，通过低代码技术降低中小钢企应用门槛。构建“端-边-云”多层次算力体系：端侧部署轻量化算力模块满足实时质检需求；边侧通过车间级边缘一体机支撑工序内AI实时控制；云侧对接全国一体化算力网络，支撑全流程大模型、双碳核算模型的训练。生产全流程数字化改造

01原料环节：智能料场与无人化作业推广智能料场三维建模与堆取料无人化作业，采用激光扫描、视频识别等技术实现原料全生命周期管理与实时盘库，提升盘库效率90%，降低30%以上用工成本，提升料场空间利用率5~15%。

02烧结与炼铁：智能控制与炉况优化烧结环节采用点火炉炉内成像、煤气成分分析等技术实现智能控制，提升点火控制效率70%、烧结矿质量35%；炼铁环节搭建高炉智能控制系统，通过AI模型预测炉况，降低焦比与能耗，延长高炉使用寿命。

03炼钢与轧钢：精准控制与质量提升炼钢环节优化冶炼参数，缩短冶炼周期，降低合金消耗；连铸环节采用视觉检测技术实时监测铸坯表面缺陷；轧钢环节实现坯料加热、轧制速度、尺寸精度的精准控制，利用AI视觉检测替代人工质检，提升产品合格率。

043D岗位：机器换人深化应用针对风险大、环境差、困难的3D岗位，推广工业机器人应用，如无人天车、废钢无人验质、无人打捆包装等，目标到2026年3D岗位机器换人率达到40%，提升作业安全与效率。工业互联网平台建设

平台建设目标到2026年，钢铁行业计划建成6个左右工业互联网平台，打造“模型池”，封装高炉燃料比优化、轧钢精准控温等核心工艺模型，通过低代码技术降低中小钢企应用门槛。

数据贯通与业务协同构建基于工业互联网平台的数据贯通机制，打通企业内部研发、生产、管理、服务等环节，以及与上下游合作伙伴的数据通道，实现业务协同与资源高效配置，支撑产业链供应链资源数据开放共享。

“端-边-云”算力体系构建构建“端-边-云”多层次算力体系：端侧在传感器、AGV等设备部署轻量化算力模块满足实时质检需求；边侧通过车间级边缘一体机支撑工序内AI实时控制；云侧对接全国一体化算力网络，支撑全流程大模型、双碳核算模型的训练。

产业链协同平台作用支持龙头企业和“链主”企业建设数据驱动、可信交互的产业链协作平台，推进产业园区数字化协同制造和共享制造创新模式，解决钢铁产业链供应链断点、堵点问题，促进供需精准匹配。构建钢铁行业大模型推动构建钢铁行业大模型，实现智能感知、智能控制、智能决策，助力行业生产、运营和服务的智能化升级。生产层智能优化在生产环节，应用人工智能技术优化工艺参数，如高炉炉况预测、轧钢精准控温，提升生产效率和产品质量。运营层智能决策运营管理中，利用人工智能进行数据分析与挖掘，优化供应链管理、能源管理和成本控制，实现智慧运营。协同层智能服务在产业链协同层面，通过人工智能技术实现供需精准匹配、客户需求快速响应，提供定制化服务，构建数字化生态。人工智能融合应用路径典型场景与案例分析05智能料场与无人化作业场景智能料场三维建模与全生命周期管理采用激光扫描、视频识别等技术对料场进行三维建模，实现原料全生命周期管理与实时盘库，可提升盘库效率90%，减少人工干预，同时提升料场空间利用率5~15%。堆取料机无人化改造与自动化作业通过先进传感与控制技术改造堆取料机设备，实现自动对位、自动堆取料、作业到量自动停止，自动化率可达99%，降低30%以上用工成本。智能混匀配料控制模型优化建立智能混匀配料控制模型，优化原料配比，确保混匀料成分稳定，为后续炼铁、炼钢等生产环节筑牢原料基础，提升生产效率和产品质量稳定性。高炉智能控制与炉况诊断高炉智能控制系统架构搭建高炉智能控制系统，实时采集炉温、炉压、煤气成分等关键生产数据，通过AI模型对数据进行分析处理，实现高炉操作的自动化与智能化调控，减少人工干预，稳定炉况。炉况预测与优化模型利用人工智能算法构建炉况预测模型，基于历史数据和实时监测数据，精准预测高炉炉况变化趋势，提前预警异常情况，并给出优化操作建议，降低焦比与能耗，延长高炉使用寿命。智能诊断技术应用采用红外热像仪、煤气成分分析等技术采集高炉运行过程数据，结合计算机视觉算法进行智能诊断，及时发现炉内异常，优化燃料配比，提升高炉生产效率和稳定性，降低故障发生率。数字化供应链管理平台构建搭建数字化供应链管理平台，打通与上游矿山、焦炭企业，下游机械、建筑、汽车企业的数据通道，实现供需信息实时共享，优化采购计划，降低采购成本，规避原料价格波动风险。智慧物流与可视化跟踪利用数字化手段优化物流运输，实现原料进厂、成品出厂的全程可视化跟踪，降低物流成本，提高物流效率，提升供应链协同效率。产业链数据贯通与可信流通依托国家工业互联网大数据中心，接入供应链等基础数据，建立企业级数据目录；利用标识解析体系打通全链条数据通道，在保障安全的前提下，推动数据可信流通与复用。数字化营销与客户服务体系打造数字化营销体系，依托大数据分析用户需求、消费习惯，实现精准营销、个性化服务。建立线上营销平台，整合订单管理、合同履约、售后服务等功能，提升营销效率与客户满意度。全产业链协同数字化实践标杆企业数字化转型案例

宝钢股份：智能工厂与碳管理平台实践宝钢股份上海基地作为中国钢铁灯塔工厂，实现生产线自动化、智能化，大幅提升生产效率。同时打造智慧碳数据平台，量产低碳钢，在数字化赋能绿色低碳发展方面树立典范。

中信泰富特钢江阴基地：智能制造示范标杆中信泰富特钢江阴基地是继宝钢股份上海基地之后的第二座中国钢铁灯塔工厂，其在数字化转型过程中，通过智能化改造和数字化管理，在生产效率、产品质量和成本控制等方面取得显著成效。

安赛乐米塔尔：绿色低碳技术与数字化协同安赛乐米塔尔积极布局绿氢、低温电解制铁等低碳技术，同时借助数字化手段优化生产流程和资源配置，推动钢铁生产的绿色化和高效化，为行业提供了低碳转型与数字化协同发展的参考模式。

浦项钢铁：数字化驱动技术创新与产品升级浦项钢铁在数字化转型中，注重技术创新，利用数字化技术推动研发设计、生产制造等环节的升级，不断提升产品质量和附加值，在高端钢材领域具有较强的市场竞争力。绿色转型与数字化协同06数字化赋能节能减排路径

基于数字技术的能耗在线监测与优化应用物联网、大数据技术对钢铁生产各环节能耗数据进行实时采集与分析，构建能源管理体系，实现重点用能环节的在线监测、运行优化与系统平衡，提升能源利用效率。

数字化驱动工艺优化与节能降耗通过数字化手段优化炼铁、炼钢、轧钢等核心工艺参数，如利用AI模型预测高炉炉况并优化操作，降低焦比与能耗；采用智能控制系统优化烧结点火，降低煤气消耗，推动节能减排。

智慧物流与循环经济数字化管理借助数字化供应链管理平台，优化原料采购与运输，减少物流能耗；同时，利用数字化技术加强钢铁生产过程中固体废弃物、余热余压等资源的回收利用管理，发展循环经济，提升资源循环利用率。

碳排放数字化监测与管理构建数字化碳管理平台，实现碳排放数据的实时采集、计算与碳足迹追溯，如宝钢股份打造智慧碳数据平台，支撑企业低碳生产决策，助力实现“双碳”目标。碳数据采集与汇聚体系构建覆盖钢铁生产全流程（烧结、炼铁、炼钢、轧钢等）的碳数据采集网络，实时采集原料消耗、能源消耗、污染物排放等关键数据，统一数据标准与格式，解决数据标注缺失、格式不一的问题，建立企业级碳数据目录。碳足迹追溯与核算系统依托数字化平台，实现钢铁产品全生命周期碳足迹的精准追溯与核算。整合供应链上下游数据，接入国家工业互联网大数据中心双碳基础数据，利用标识解析体系打通全链条数据通道，确保碳核算数据的准确性与可信度。碳优化决策支持模型运用大数据分析和人工智能技术，构建碳排放预测与优化模型。对生产工艺参数、能源结构、设备运行等数据进行深度挖掘，为企业提供节能降碳方案，如高炉燃料比优化、轧钢精准控温等，助力实现碳效率提升。碳信息管理与披露平台搭建碳信息管理平台，支持企业碳排放数据的可视化展示、统计分析与合规报告生成。满足ESG信息披露要求，特别是针对环境维度碳信息披露不完整的问题，提供标准化的碳信息输出，提升企业碳管理透明度。碳管理数字化平台建设ESG与数字化融合发展模式

数字化赋能环境治理精准化利用物联网、大数据技术实现能源消耗、污染物排放的实时监测与智能分析，如宝钢股份打造智慧碳数据平台，提升碳排放核算与管理效率，助力实现碳减排目标。

数字化驱动社会责任管理智能化通过数字化手段优化3D岗位（风险大、环境差、困难）机器换人，提升作业安全水平，同时利用数字化平台加强员工培训与职业健康管理，促进社会责任履行。

数字化支撑治理体系透明化借助区块链等技术实现ESG信息的可信存证与披露，提升治理透明度。钢铁企业可通过构建数字化ESG管理平台，整合环境、社会及治理数据，满足利益相关方对信息披露的需求。挑战应对与保障措施07技术创新与人才培养策略关键核心技术攻关围绕工业软件、智能装备、数据治理等卡点堵点，组建钢铁行业制造业创新中心，重点攻关生产调度优化、工艺仿真、数字孪生等关键技术，推动国产化炼铁、炼钢、轧钢智能系统等实现广泛应用。数字化转型标准体系建设落实《钢铁行业智能制造标准体系建设指南（2023版）》，加快制定基础共性、装备层、车间层、工厂层、企业层、协同层等多层级数字化转型标准，强化标准与计量测试、认证认可、检验检测体系的衔接。复合型人才队伍培育支持企业设立“数字化转型首席设计师”“首席数据官”，建立重点人才和专家信息库，加快培育既懂钢铁工业又懂数字技术的复合型人才，满足数字化转型对技术研发、系统运维、数据应用等人才的需求。创新联合体与生态构建鼓励产学研用各单元组建创新联合体，推动产业链协同创新，培育30家以上专业水平高、服务能力强的优秀系统解决方案提供商，为钢铁企业数字化转型提供专业化、定制化系统解决方案。构建多层级数字化标准体系落实《钢铁行业智能制造标准体系建设指南（2023版）》，基于基础共性、装备、车间、工厂、企业、协同等五层架构，加快制定钢铁数字化转型相关标准，为行业转型提供基础支撑。开展数字化转型评估诊断基于数字化转型水平与成效评估标准，实施“企业自评估+入企对接+专家诊断+评估报告”的诊断评估工作，帮助企业查找问题，明确转型方向和着力点，解决不会转、怎么转的问题。培育标杆示范与典型场景打造一批数字化转型典型应用场景，遴选30个以上数字化转型典型场景，培育15家左右数字化转型标杆工厂，形成可