內(nèi)蒙古鄂爾多斯被動(dòng)爐排鋼鐵大數(shù)據(jù) AI 輔助決策系統(tǒng)發(fā)布會(huì)上，蘭格鋼鐵研究中心主任王國(guó)清博士發(fā)表了《大數(shù)據(jù)＋AI預(yù)測(cè) 賦能鋼鐵行業(yè)未來(lái)》的精彩演講。以下是她的主要觀點(diǎn)：鋼鐵智策產(chǎn)品研發(fā)的基礎(chǔ)優(yōu)勢(shì)是具有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)支撐，蘭格研究團(tuán)隊(duì)掌握了鋼鐵行業(yè)上下游產(chǎn)業(yè)、宏觀經(jīng)濟(jì)等鋼鐵歷史及多方位的數(shù)據(jù)。第二是我們擁有廣泛應(yīng)用的客戶(hù)基礎(chǔ)，包括在座的各位，包括鋼鐵上下游產(chǎn)業(yè)鏈的企業(yè)，以及研究機(jī)構(gòu)等一系列的廣泛應(yīng)用客戶(hù)。第三是擁有深厚的行業(yè)研究經(jīng)驗(yàn)基礎(chǔ)，掌握了鋼鐵行業(yè)運(yùn)行和研究的經(jīng)驗(yàn)。第四是在 AI預(yù)測(cè)體系方面，我們獲得了場(chǎng)景AI經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)體系的先進(jìn)技術(shù)的支持，運(yùn)用了近年來(lái)快速發(fā)展的機(jī)器學(xué)習(xí)，特別是深度學(xué)習(xí)等人工智能前沿技術(shù)的支持。第五是擁有了經(jīng)濟(jì)金融指標(biāo)高頻模擬和預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)，有一些比較深刻的預(yù)測(cè)模型和預(yù)測(cè)的結(jié)果體現(xiàn)，在行業(yè)內(nèi)在我們的研究體系里都有一些展示。第六是形成了相對(duì)成熟的產(chǎn)品體系。目前AI經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)體系在國(guó)內(nèi)外已經(jīng)具有開(kāi)拓性、領(lǐng)先性和實(shí)用性的高頻模擬產(chǎn)品體系，這一款產(chǎn)品是在AI基礎(chǔ)的經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)體系下面，和鋼鐵行業(yè)的高頻數(shù)據(jù)進(jìn)行了深度的融合。