The Practices, Challenges, and Prospects of Artificial Intelligence Driving Low-Carbon Transformation in China’s Iron and Steel Industry
Abstract
钢铁行业是国民经济发展的支柱行业，也是我国能源消耗与碳排放的重点领域。目前，钢铁行业面临传统技术减排空间逐渐收窄、边际成本快速上升等挑战。AI技术的引入为钢铁行业的深度脱碳变革提供了可行的智能化解决方案。本文重点探讨AI技术推动钢铁行业低碳转型的机理、应用场景及实践现状，围绕炼铁、炼钢、轧钢等核心工序，分析AI技术在能效提升、环境监测网络构建、碳/污染物排放动态预测与调控、以及资源循环利用等方面的应用价值与前景。结果表明，AI技术在提升钢铁企业碳减排效率、生产过程稳定性等方面具有较好的效果，但实际落地过程中仍面临技术、数据、成本、政策标准等多维度的障碍。未来，钢铁行业的深度脱碳需系统整合氢基冶金、碳捕集利用与封存等前沿技术。AI作为重要的技术工具，通过数字化表征冶金过程并优化其能耗与碳排放，推动钢铁行业低碳化转型。
Fields of Study & Subjects
Iron and Steelmaking Processes
Impact of AI and Big Data on Business and Society
Metallurgical Processes and Thermodynamics
Publication details
- Journal / source
- Journal of Energy and Climate Change
- Volume
- 2
- Issue
- 2
- Pages
- 198–210
- Publication date
- 11 February 2026
- Language
- EN