新产品研发周期长、成本高，一直是冶金行业难题。但这一“瓶颈”，在2024年9月被攀钢成都材料院数学计算研究所（以下简称：数学计算所）打破。该所采用人工智能驱动科学研究，融合产线数字孪生模型，新产品研发实验批次从平均200次减少到平均20次，研发周期降至三年以内，实现了低成本、高效率研发。

据了解，攀钢的特钢、钒钛等新材料一直存在机理不明、成分复杂、工艺窗口狭窄等短板，传统研发模式无法满足材料应用复杂性和多样性需求，需要不断试错、总结、改进，才能找到有效的研究方法。这一过程需要投入大量资金、人员和时间成本，因而制约了新产品开发进度。

近年来，攀钢以人工智能、大数据、大模型等前沿技术推动传统产业转型升级，成都材料院数学计算所应时而生。该所六名核心成员均毕业于国内知名高校，擅长多尺度的材料集成计算与数据驱动的新材料研发，同时在基于物理信息神经网络加速的科学计算和数字孪生系统方面有深入研究。

数学计算所本着“一体两翼，有承有启”的发展思路，以数据驱动的材料设计为“左翼”，以数字孪生驱动的生产力提升为“右翼”，深度挖掘攀钢数十年科研和生产数据沉淀，将数据中蕴藏的科研、生产经验和规律，总结、提炼成数据要素，开发出相关材料数学计算工具和融合人工智能技术的数字孪生系统，可以在数字空间中完成虚拟生产与全生命周期服役性能评价。

在人工智能驱动下，数学计算所开发出了针对不同研发任务的人工智能模型，实现了材料数据要素的高效利用，缩短了研发周期，降低了研发成本。在开发高铁钛合金转向架过程中，数学计算所仅用一周时间，就从1万余种候选材料中找到六个性能最优材料，支撑成都材料院用一个月时间试制出性能达标的钛合金材料、仅用15个月时间完成高导热新型液态金属复合材料设计和性能优化。

目前，数学计算所建立了攀钢钒钛、特钢等新材料数据库，整合了近100个主流牌号的新材料、近100万个成分空间点；开发出了钢轨焊接质量预测模型、高炉炉况判定智能推理机等数据要素应用工具；已获得授权专利五项，发表高水平论文近十篇，承担了攀钢内外重要项目五项。

数学计算所有关负责人表示，将高效协同攀钢研究院各所和子分公司（单位），深度挖掘人工智能驱动科学研究的潜力，为攀钢新材料按需设计和钒钛磁铁矿长流程智能化生产提供强大科技供给。（胡毅 王文锋）