引言
2026年6月15日至17日，由用友战略客户行业本部主办的“AI+行业 钢铁冶金企业数智化训练营”在用友产业园（北京）成功举办。本次训练营以“驾驭AI，重塑企业”为主题，聚焦钢铁冶金行业管理升级、智能化转型的核心痛点与AI落地场景，汇聚了来自鞍钢、攀钢、本钢、柳钢、江铜、安泰、钢研等30多家钢铁冶金行业领军企业的近70位管理者与技术骨干，展开了为期三天的高质量研讨与实战演练。
训练营开营首日，用友网络副总裁郑瀛发表开班致辞。他指出，AI在企业中的应用已不再停留于单点提效，而是正在重塑业务流程、决策模式乃至组织形态。钢铁冶金行业作为国民经济支柱产业，正面临能耗管控、成本优化、质量提升等多重挑战，AI技术的深度融入将成为行业破局的关键钥匙。他勉励全体学员以此次训练营为契机，真正从"拥抱AI"走向"驾驭AI"，在三天的高密度实战中学有所获、学以致用。
用友智能业务发展部助理总裁李进闯在“驾驭AI 重塑企业”主题演讲中指出，通用大模型缺乏业务深度、易产生概率幻觉。为此，用友提出“本体+数据”双轮驱动解法，以本体精准定义业务逻辑，为AI装上懂行业的大脑；以事项分录技术构建实时、精细的数据底座。
用友制造行业产品总监唐洪华博士围绕钢铁企业AI落地实践进行了深度分享。他重点介绍了用友BIP如何通过“数据+AI”智能体，将人工智能深度嵌入生产、成本、质量等核心业务环节。唐洪华指出，AI在制造业的真正价值，不在于技术本身，而在于推动业务重塑与组织变革。企业应当沿着“定方向—跑试点—规模化”的路径稳步推进，让数据驱动决策成为新常态。
随后，用友多位专家分别从不同业务场景出发，展示了AI在钢铁冶金行业的多样化落地实践。
01
制造行业与智能制造解决方案部专家邓又好现场演示了如何通过“数据+AI”智能体重塑钢铁制造管控流程，展示了从数据采集到智能决策的全链路贯通能力。
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废钢判级产品与解决方案部负责人赵东伟分享了基于大模型与轻量小模型协同的废钢智能判级系统研发进展，通过大小模型融合实现料型识别、厚度判定、扣杂评估等多维智能分析，有效解决传统人工判级效率低、主观性强、追溯难等痛点。
03
数智化咨询与总体方案部咨询专家吕巍分享了企业AI转型从战略规划到场景落地的完整方法论，强调AI项目需以业务价值为导向，通过顶层设计牵引、分阶段实施，确保智能化成果真正转化为生产力。
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战略客户行业本部数据与智能业务部负责人李宏亮分享了头部国企大财税领域AI场景专题设计咨询案例。
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集团首席数据官（CDO）张旭介绍了基于Agents的数据治理新范式，推动数据治理从人工驱动走向智能体驱动，实现数据的自动化发现、标准化与质量管理。
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协同智能解决方案部解决方案咨询专家贾文静展示了YonClaw企业超级智能体，帮助钢铁冶金行业从采购预测、智能配料到生产调度、质量分析，实现全流程智能化闭环。
鞍钢和攀钢代表在“钢铁冶金行业AI成果分享会”上，详细介绍了企业与用友在AI大模型平台共建中的实践经验与落地成果。从“经验炼钢”到“算法炼钢”的转变、从单智能体到多智能体协同调度的演进、从数据孤岛到“数据+AI”深度融合的跨越，为与会企业提供了可复制、可进化的AI落地路径。
本次训练营设置了高强度实操环节，覆盖智能体构建、知识库运营、数据分析、多模态识别等企业最关注的实操要点。在实战环节中，学员们从“10分钟快速构建问答智能体”起步，逐步深入到“企业级知识智能体构建及运营”，掌握知识库及文档识别多模态智能体的构建方法。在数据分析层面，学员们现场演练了数据分析及规则配置数据智能体的构建全过程，让智能体真正具备了数据洞察与业务执行力。训练营还特别设置了分组实操演练与原型开发环节，各小组围绕自身企业真实业务场景，完成从需求分析、智能体设计到原型落地的完整流程。
小组汇报环节，各小组代表集中展示了三天来的实战成果，围绕“场景为先、AI驱动、提效致胜”的主题，共输出近20个高价值场景原型，并分享了各自的学习体会及下一步AI推进思路。场景为先、AI驱动、提效致胜，教学相长、同行互启，现场交流氛围热烈。
结营仪式上，用友为全体学员颁发了结业证书。学员们纷纷表示，三天的高密度超强实战不仅让他们系统掌握了企业AI的核心方法论与实操技能，更对AI在钢铁冶金行业的落地路径有了清晰认知。
用友BIP企业AI正以智能生产力赋能钢铁冶金行业变革。用友将持续深耕场景、聚焦实战，推动AI技术转化为业务效益，与钢铁企业携手迈向高质量发展。
