11月9日，由中国金属学会和上海大学联合开设的教育部第二批“新工科”项目课程——《钢铁科学与技术前沿》第八讲开课。本次课程主题为“材料产业数字化转型与钢铁创新基础设施”，由东北大学王国栋院士主讲。在本次课程中，王国栋院士围绕数字化助力钢铁工业高质量发展、原位分析系统、信息物理系统钢铁工业互联网总体架构与功能、工业互联网推进钢铁工业转型升级的实践以及我国新材料行业发展战略建议进行展开教学。

习近平总书记在中共中央政治局第三十四次集体学习中强调，要把握数字经济发展趋势和规律，推动我国数字经济健康发展。当今时代，数字技术、数字经济是世界科技革命和产业变革的先机，是新一轮国际竞争重点领域。数字经济健康发展不仅有利于推动构建新发展格局，更有利于推动建设现代化经济体系。为此，钢铁行业积极响应中央号召，大力开展新型基础设施建设，掀起加速数字化转型、实现高质量发展、率先成为国际领先产业集群的热潮。

王国栋院士指出，当前我国钢铁行业需朝着绿色化、数字化、高质化、服务化进行战略转型。钢铁工业作为大型复杂流程工业，其全流程“黑箱”以及巨大的不确定性是钢铁生产过程中面临的重大挑战。因此，为了解决这些不确定问题，钢铁行业必须依赖智能化、网络化、数字化技术，而钢铁工业有着发达的数据采集系统、自动化控制系统和研发设施，积累了丰富的实验数据，这为实现数字产业化提供了无限可能。

此外，王国栋院士强调，高保真度数字孪生建模是冶金与加工的核心竞争力，是材料科学与技术研究的关键核心。数字孪生即指一系列描述输入（操作变量、材料成分）与输出（组织、性能）之间关系的预测性模型，目前主要有基于材料集成计算工程（ICME）模型驱动建模以及基于数据科学的数据驱动建模这两种建模方法。王国栋院士提出要为生产设备配备具有原位分析能力，构建信息物理系统（CPS）。

其中，作为钢铁企业数字化创新基础设别的原位分析系统，是一种基于数据自动流动的状态感知、实时分析、科学决策与精准执行的闭环赋能体系。信息物理系统CPS即指通过集成先进的感知、计算、通信、控制等信息技术和自动控制技术，构建物理空间与信息空间中人、机、物、环境、信息等要素相互映射、实时交互、高效协同的复杂系统，从而实现系统内资源配置和运行按需响应、快速迭代以及动态优化的目的。从本质上看，信息物理系统实则为生产线的增强型原位分析系统。王国栋院士强调，数字化转型的过程是将物理世界的多维信息以及产业知识数字化，这必然会催生新的海量数据，我们应该将海量数据分析的结果反哺到实体场景循环赋能，释放数据红利，从而实现价值创造。同时，在考虑搭建CPS系统架构时，应该将钢铁行业原有多层控制系统架构过渡到扁平化双层架构，合理配置高实时低延迟的快速、实时控制功能和低实时、多目标的综合管理功能。

当前，大数据、机器学习等数据挖掘技术凭借着演化分析、离群点分析、聚类分析、关联规则挖掘等特点，成为钢铁产业数字化最有前景的研究领域之一。通过基于变量数据的深度学习，现已然能够对高炉运行状态的五大变量透气性、燃烧性、铁水量、粘接物的量以及铁水温度进行智能预测与控制，实现了几代钢铁人的梦想。同时，王国栋院士还指出，在未来钢铁企业智能化主攻方向应该根据流程工业特点，针对主流程，从提升产品质量、消除产品缺陷、稳定生产过程等方面开展研究，全面增强企业的综合竞争力。

最后，王国栋院士对新材料行业发展战略提出了个人建议。他指出，新材料行业要根据发展需求，发挥在应用场景和数据资源方面的独特优势，推动新材料研究、开发与数字技术融合，促进材料产业数字化转型，发挥数字技术的放大、叠加、倍增作用，把材料研发和应用转化的效率提高两倍以上，成本降低到三分之一以下。材料产业数字化转型解决实际问题倒逼基础研究，推动材料基础研究以更高速度、向更深层次发展，进入传统材料研究尚未触及的领域和从未达到的深度，催生新一代材料理论与技术。

课程接近尾声，上海大学材料科学与工程学院董瀚院长感谢王国栋院士的授课，并对整个课程内容做了总结。