智造未来：张晏佳受聘钢铁供应链人工智能研究院执行院长

3月19日，"2025数字中国行第一站——走进中铁物贸暨深度解析大型终端数字化采购平台"活动在北京中铁物贸集团总部举行。中国数字经济领域战略专家、产业互联网资深顾问、未来标杆实验室创始人张晏佳女士正式受聘为中国金属材料流通协会钢铁供应链人工智能研究院执行院长。这标志着钢铁供应链行业在从"制造"迈向"智造"的转型道路上迈出关键一步。

活动由中国金属材料流通协会指导，中铁物贸集团主办，汇聚了钢铁供应链行业与数字经济领域的领军企业和专家学者。此次任命体现了行业对智能化转型的高度重视与对未来标杆实验室产业AI应用能力的认可。

图左：中国金属材料流通协会党支部书记、执行会长兼秘书长陈雷鸣

图右：中国科技创新产业专家、未来标杆实验室创始人张晏佳

钢铁供应链人工智能研究院简介

在"人工智能+"上升为国家战略、钢铁行业加速智能化转型的关键期，中国金属材料流通协会于2025年3月19日在京正式成立钢铁供应链人工智能研究院。

研究院聚焦垂直行业创新人才培养和破解产业三大核心课题。

核心课题：构建"产教训战"融合培育体系，培养AI+钢铁供应链的复合型人才；以人工智能技术赋能重构采购、生产、物流全流程，推动传统经验向数据智能跃迁；搭建产学研协同平台普惠全产业链，作为钢铁与AI深度融合的创新载体。

研究院将携手高校院所及龙头企业同行，通过场景化实训、技术共享机制，赋能行业向"新质生产力"转型升级。

钢铁供应链人工智能研究院作为国内首个专注于钢铁供应链智能化的研究机构，定位：聚焦行业智能化理论研究、技术创新、标准制定与应用推广。研究院将打造"产学研用"一体化创新生态，聚焦LLM AIGC 智算等前沿技术、汇聚上百名专家工程师与实战导师,聚焦钢铁供应链行业的核心业务场景需求，以解决企业真实业务难点痛点为目标,培养行业AI领军人才梯队，打造行业实操和实践AI+行动标杆案例，赋能企业数智化转型，实现钢铁供应链全链条提质增效。

研究院采用"协会+实验室"的创新模式，突破传统研究机构边界，实现产学研深度融合。中国金属材料流通协会作为行业权威组织，拥有遍布全国的产业网络和丰富的场景资源；未来标杆实验室则凭借在AI技术领域的深厚积累和实战经验，提供先进的技术方法论和落地路径。

AI赋能钢铁供应链产业转型升级

作为中国金属材料流通协会数字经济首席专家、中国金属材料流通协会钢铁供应链人工智能研究院执行院长，张晏佳在现场发表了题为"从DEEPSEEK爆红看数智化发展的新趋势"的演讲。她深入剖析了传统制造业AI转型面临的同质化困境。

"2024年，大模型部署已成为企业数字化的标配动作。但当所有企业都在用类似方式部署相似技术时，差异化优势从何而来？钢铁供应链行业的智造未来，不在于简单引入AI技术，而在于如何将AI与行业深度场景融合，创造真正的差异化价值。"

张晏佳强调，AI赋能钢铁供应链行业不仅是技术升级，更是思维模式的革新。"智能技术将重塑钢铁供应链的每一个环节，从原材料采购预测、生产计划优化、质量控制到物流配送管理，AI可以实现全链条的精准决策与高效协同。关键在于如何匹配具体业务场景，构建符合行业特性的AI应用模式。"

她分享了未来标杆实验室为制造业转型打造的"ASCEND"战略框架和"场景梯度法"，并提出"产品工程化"、"垂直场景深耕"和"组织能力重构"三条钢铁供应链行业智造转型的制胜路径，引发与会代表共鸣。

产学研深度协作新模式

在中国金属材料流通协会领导和中铁物贸集团高管的见证下，钢铁供应链人工智能研究院正式揭牌成立。该研究院采用"协会+实验室"的创新合作模式，旨在打造钢铁供应链行业数智化转型的智力引擎和实践平台。

张晏佳表示："感谢协会的信任。研究院将致力于打造钢铁供应链行业的智造标杆，用成熟的AI赋能方法论和实战经验，帮助钢铁供应链企业突破数字化同质化困境，实现由'制造'到'智造'的质变。我们将积极开展AI+钢铁供应链的专项课题探究，构建系统性的培养适应AI时代的复合型人才体系，推动制定AI能力认证标准与应用案例实践。"

对面向各行业提供AI商业化落地实践解决方案的未来标杆实验室而言，研究院的成立是将其积累的创新方法论、技术框架和实践经验导入钢铁供应链行业的重要契机，也是实验室在各垂直领域深化AI应用的战略布局之一。

孵化钢铁供应链"AI智造标杆"四大核心路径

"ASCEND"战略框架：从大模型到企业价值的系统路径

作为执行院长，张晏佳在演讲中解读了已经在200+企业AI实践辅导的AI战略方法论<赋能式重构>,其中经典的"ASCEND"AI战略框架，为企业提供了一份从大模型部署到价值实现的全景路线图：

A - Align（战略对准）

在技术落地前，首先要确保AI战略与企业核心业务战略的一致性。这包括：

明确AI转型的业务驱动力（成本降低、收入增长、体验提升、创新能力）

建立量化的价值评估体系，设定清晰的KPI

获取高层的一致认同与资源承诺

S - Structure（构建基础设施）

建立支撑企业级AI应用的核心基础设施：

构建"双引擎"架构：智能决策引擎和知识发现引擎

打造企业知识资产库，整合结构化与非结构化数据

建立API能力中心，实现业务能力的模块化调用

设计数据安全与隐私保护机制

C - Create（创造性实施）

通过敏捷方法论快速验证和迭代AI应用：

场景梯度法：按"价值/难度比"对场景分级排序

90天验证循环：快速构建MVP，验证业务假设

多层反馈系统：构建用户、业务、技术多维度反馈机制

迭代升级路径：从辅助决策到半自动到全自动的渐进式路径

E - Evolve（进化流程）

系统性重塑业务流程，而非简单的技术叠加：

流程解构：将现有流程拆解为决策点和执行点

智能注入：识别高价值决策点，嵌入AI能力

端到端重塑：打破部门壁垒，构建跨职能智能流程

效能监测：建立流程智能化前后的对比度量机制

N - Nurture（培养人才）

培养适应AI时代的复合型人才体系：

角色重定义：设计AI时代的新型人才地图

能力分层：从AI意识到AI应用再到AI开发的递进式培养

实践社区：建立内部AI创新社区和激励机制

学习闭环：形成"学习-实践-分享-进化"的持续成长机制

D - Drive（驱动价值）

持续评估、优化和扩展AI创造的商业价值：

价值追踪：建立AI投资回报的多维度衡量体系

连续优化：通过数据反馈持续调整AI模型和应用

规模扩展：将成功经验从试点扩展到全企业范围

创新探索：不断寻找AI驱动的业务创新机会

AI 智造方法论构建：将"场景梯度法"和"ASCEND"框架与钢铁供应链特性相结合，构建适合行业特点的AI应用方法论。

高价值场景发掘：系统梳理钢铁供应链各环节的高价值场景，发掘和评估场景价值，选取最具潜力的场景进行AI最小单元的重点突破。

先进技术赋能：整合领先AI技术资源，提供技术支持，实现技术与业务的无缝对接，避免"技术孤岛"现象。

行业标杆打造：选择具有代表性的钢铁供应链企业进行深度合作，打造行业智造标杆案例，确保示范效应和推广价值。

钢铁供应链行业智造新图景

未来标杆实验室作为服务众多行业的AI应用创新服务平台，将构建起钢铁供应链人工智能研究院的AI基座，在知识体系构建、人才培养、工具平台开发和生态网络构建四个方面持续发力：

构建钢铁供应链行业知识图谱与大模型专业知识库

推出"钢铁供应链行业AI人才培养计划"

开发行业特定AI应用工具和平台

构建开放协作的产业智造生态

正如张晏佳所言："智造未来已来。"未来标杆实验室将通过系统化AI产业创新方法论和落地实践融合，以钢铁供应链人工智能研究院为重要实践平台，助力钢铁供应链行业在人工智能的助推中,实现数字化、智能化、绿色化的融合发展，同时将成功经验不断复制推广到更多行业，开创传统产业与前沿技术深度融合的新局面。

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