记者从国家市场监督管理总局获悉，近日，市场监管总局（国家标准委）正式发布《人工智能 钢铁行业应用场景分类指南》（GB/Z 224—2026）、《人工智能 钢铁大模型数据集技术要求》（GB/Z 231—2026）、《人工智能 钢铁大模型服务能力成熟度评估》（GB/Z 241—2026）三项国家标准化指导性技术文件，助力人工智能赋能钢铁行业。
据悉，这三项技术文件由钢研、宝武、宝信等产学研用 50 余家单位联合编制，构建了钢铁大模型“场景分类—数据集规范—成熟度评估”完整闭环，旨在利用大模型技术解决钢铁行业的复杂问题，支持企业数智化转型，有力推动人工智能赋能钢铁从试点走向规模化落地。
三项文件各有侧重
《人工智能 钢铁行业应用场景分类指南》针对钢铁长流程企业的工艺与业务，给出了研发设计、工序管控、运营管理、经营管理和产业生态中人工智能技术的典型应用场景分类及描述。这份指南的意义在于为企业数字化转型提供一张“导航图”，帮助企业在纷繁的 AI 应用中识别和实施真正有效的解决方案。
《人工智能 钢铁大模型数据集技术要求》确立了钢铁大模型数据集的结构，规定了原始汇聚、清洗治理、知识融合、样本成型及数据安全等技术要求。钢铁生产涉及大量专有工艺数据和设备运行数据，数据的规范化是训练行业大模型的前提，该文件有助于规范钢铁大模型所用数据的管理与应用，确保数据质量和安全性。
《人工智能 钢铁大模型服务能力成熟度评估》则提供了钢铁大模型服务能力框架和评估指标，描述了成熟度分级规则及评估方法。这相当于为钢铁大模型的服务能力建立了一套“体检标准”，有助于指导行业大模型服务能力的评估与持续提升。
从试点到规模化落地
钢铁行业是典型的大规模流程工业，工艺流程长、能耗高、质量要求严，天然适合用 AI 进行优化。但过去的 AI 落地多以点状试点为主，缺乏统一的场景分类和数据规范，导致成果难以复制推广。此次三项文件的发布，正是针对这一痛点而设计，覆盖了从“用在哪里”到“数据怎么管”再到“效果如何评估”的全链条。
值得注意的是，这批文件属于国家标准化指导性技术文件（GB/Z），发布形式相对灵活，便于在行业快速发展期先行引导、再逐步上升为正式标准。这种“先行先试”的标准化路径，也体现了我国在 AI 应用标准化上的务实策略。
中国标准国际影响力持续提升
与此同时，我国在国际标准化领域的影响力也在稳步提升。市场监管总局此前披露，2026 年 1 月至 9 月，我国在国际标准化组织（ISO）和国际电工委员会（IEC）共牵头制定智慧城市数据利用顶层框架、钢铁行业智能制造指南等国际标准 220 项，新提出固态电池、人形机器人数据集等国际标准提案 318 项。截至目前，我国牵头和发布的国际标准共计 2368 个，提出的国际提案共计 4079 项。
业内人士指出，随着人工智能与实体经济融合的深化，行业大模型的标准化工作将加速展开。钢铁行业的这三项文件，或将成为流程工业 AI 标准化的样板，为其他重工业领域的智能化转型提供参照。