人工智能(ArtificialIntelligence，AI)在自动化方面的应用，即智能自动化，是一类无需人的干预就能驱动智能机器或系统自主实现其目标的过程和技术，是人工智能的一个重要应用领域，也是冶金自动化的重要发展方向。
智能自动化能够进一步改善产品质量，提高经济效益，减轻劳动强度，保护生态环境，是国民经济可持续发展的必然选择，也是发展冶金自动化的必由之路。本文介绍智能自动化的主要领域和冶金智能化的进展，并提出冶金智能化发展的某些战略思考。
1智能自动化的主要领域
与冶金智能化比较密切相关的人工智能领域包括以下几个方面。
(1)专家系统(ExpertSystems)。专家系统是一类智能计算机程序系统，基于规则的专家系统是专家系统的典型代表，也是冶金专家系统的基础技术。
(2)计算智能(ComputationalIntelligence，CI)。计算智能是各种基于仿生算法的人工智能技术，它基于生物进化的进化计算机制和生理学的人工神经网络机制，依赖数据而不是知识进行思维行为研究。
(3)分布式人工智能(DistributedAI，DAI)。分布式人工智能是分布式计算与人工智能结合的结果。DAI在于构造描述自然系统、社会系统以及人－自然－社会关系系统的精确概念模型，研究由多个问题求解实体组成的系统中各实体间的交互作用以及知识和动作的分布与协作，以提高系统的整体性能。
(4)机器学习(MachineLearning)。机器学习是研究用机器模拟人类的学习活动、获取知识和技能，用于改善系统性能的学科理论和方法。
(5)机器人学(Robotics)。机器人学是一门研究机器人原理、技术及其应用的学科，也是一门高度交叉的学科，在各行各业获得非常广泛的应用。
(6)模式识别和机器视觉(PatternRcognitionandMachineVision)。模式识别是一门研究用计算机识别各种物理对象或过程的学科，它使计算机具有代替人类或帮助人类感知外部信息模式的能力，是对人类感知外界功能的模拟；机器视觉又称为计算机视觉，是计算机根据输入的二维图像来分析和理解自然的三维物景的过程和技术。
(7)智能控制(IntelligentControl)。智能控制是应用计算机模拟人类智能，实现人类脑力劳动和体力劳动自动化的一个重要领域，它代表了自动控制的最新发展阶段。冶金轧制和冶炼过程智能控制是智能控制的一个突出领域。
(8)智能决策与调度(IntelligentDecisionandScheduling)。智能决策系统是一种应用人工智能和智能系统技术协助管理和指挥人员进行决策的计算机程序系统。冶金工业的资源和生产智能调度是其中一个值得开发的重要课题。
(9)智能信息管理(IntelligentInformationManagement)。智能信息管理是人工智能、管理科学、系统工程、计算技术、通信技术、软件工程与信息工程等多学科、多技术相互结合和相互渗透而产生的一门新技术、新学科，是现代管理科学技术发展的新动向。
2冶金智能化的进展
智能化技术可以广泛应用于冶金自动化过程，例如，各种冶金专家系统、钢铁冶炼和轧制过程智能控制、矿井智能安全监控与灾害处置、基于模式识别和机器视觉的冶金生产系统、冶金智能机器人等等。
2.1冶金专家系统
专家系统已在冶金工业生产中获得十分普遍的应用。美国、德国、日本、印度和中国等国都开发和应用了许多先进的高炉系统，已把专家系统技术用于高炉建模、监控与诊断等。
利用知识与数学建模相结合方法建立的炼钢成分设计专家系统，能够协助工程师快速确定满足客户特殊要求的炼钢目标成分并优化热轧工艺，从而提高新产品的开发效率。
专家系统还广泛应用于冶金生产的其他领域，如转炉氧枪吹炼、炉外精炼、铁水脱硫、烧结矿配料优化、链条炉控制策略、冶金工厂设计、焊接工艺设计、冶金机械故障诊断、铝电解槽参数优化与控制等。
2.2冶炼和轧制过程智能控制
模糊逻辑、人工神经网络、进化计算及其集成智能化模型，已在冶金工业生产中获得，包括对冶金生产过程的建模和控制等。这些“软计算”已经用于轧钢产品质量建模、加热炉温度控制、电弧炉钢温控制、高炉炉顶压力控制、半固态镁合金板带双辊连铸控制、铝轧机双机架自适应张力控制、碳钢冷轧机煤气加压站控制、套窑温度均衡控制、铝电解厂排烟控制、转炉煤气温度控制、烧结过程控制等，取得了良好的现场应用效果。
2.3矿井智能安全监控与灾害处置系统
国内虽然对矿山智能安全系统的研究没有形成规模和广泛推广应用，但已经开始了矿山安全方面的研究，提出的基于神经网络的矿井安全预测方法能够降低人工救援风险，提高救援系统应对灾害的能力。矿井生产系统是一个涉及很多因素的复杂系统，不同因素之间存在相互关联，因此，煤矿安全预测是一个典型的非线性问题。而神经网络是一个典型的非线性动力学系统，能够利用历史的训练样例对未来趋势进行准确的预测，非常适于解决矿井安全预测问题。
针对煤矿环境提出的一种新型煤矿灾害处置系统，是基于模块化异构多机器人的煤矿灾害处置系统。该系统基于功能已知的基本单元，采用模块化组合构成不同结构的成员机器人，再由多个成员机器人形成多机器人系统。系统具有构建简单、模块体积小、模块结构多样等特点，适合煤矿井下灾害处置的需要。
2.4基于模式识别和机器视觉的冶金生产系统
模式识别已在国外冶金生产过程中得到广泛应用。国内基于模式识别和机器视觉的冶金生产系统包括冶金材料的结构识别与成分分析、冶金生产过程的监控及产品质量检验、蒸汽管网压降系数辨识等。例如，在宽厚板喷码自动识别系统、AOD炉终点预测、金属工件表面缺陷图像处理系统等领域均有良好应用。
2.5冶金智能机器人
工业机器人已在制造行业和其他部门，特别是在高温、有毒、危险等恶劣环境中获得日益广泛的应用。近年来，各个先进工业国家争先推出发展机器人学的雄伟计划，中国也制订了智能制造等发展战略。目前，冶金工业应用工业机器人还是不够普遍，除铸造、锻造、搬运等作业开始有应用智能机器人的试点外，还在矿井灾害处置和矿井安全预测方面采用机器人系统。
3冶金智能化发展的某些战略思考
冶金自动化已进入了发展的“深水区”，面临更大的难度与更高的要求。中国冶金智能化今后的开发与应用方向需要注意以下几方面：
(1)结合冶金工业实际，贯彻中央实行结构调整与转变发展方式的方针，推动冶金工业的科技进步和企业转型升级。
(2)继续开发各类冶金专家系统，例如，基于规则、模型和框架技术建立综合专家系统，对于某些应用，还可以结合网络技术建立基于Web的综合型专家系统，以不断提高专家系统的技术水平和经济效益。
(3)着力开发与应用基于计算智能技术的各种智能建模、优化与控制系统。
(4)推广应用冶金智能机器人。
(5)在现有的经验和技术的基础上，全面规划，加大全国冶金工业的智能化步伐，加速冶金智能化进程。
(6)积极进行冶金生产科学研究工作，开发过程软件，尤其是智能化软件。
(7)对已有企业信息管理系统进行更新换代的技术改造，采用更先进的现代管理理念和先进管理技术，实现对企业的智能化和人性化管理，为冶金智能化和现代化保驾护航。
(8)要高度重视冶金教育和人才培养。