传统的钢铁行业数智化转型是一个长期渐进的过程，不可能一蹴而就，需要足够的耐心和定力。笔者基于自身的一些实践与思考，就钢铁行业数智化转型提几点粗浅的建议，以期抛砖引玉，引发相关方面更广泛、深入的思考与实践探索。
法规标准：“智能制造，标准先行”。规范化与标准化工作是实现智能制造的重要基础。数据确权、信息安全等是实现智能制造系统三向集成（特别是产品全生命周期域的端到端集成、价值链域企业之间的横向集成）的前提。钢铁行业相关的政府部门与行业组织等，需要在数据安全与权利保护法律法规、规范标准制定方面充分发挥好组织、协调、监督等重要作用。
研发模式：变革目前广泛采用的经验试错法传统手工作坊式的钢铁产品和工艺研发模式，大力发展大数据与人工智能驱动的高通量计算加高通量试验的材料和工艺集成数字化研发模式。
技术路径：将专业知识（机理模型等）+专家经验（操控规则等）+数据智能（人工智能、大数据等）有机结合，充分发掘挖掘利用好技能、技术、业务、管理等各方面的专家经验至关重要。即使将来实现了智能制造，人的决策作用依然是最重要的。
实施步骤：透明化（信息/经验/模型等可视化，支撑实现决策优化等） ——智能化（数字孪生，支撑实现产线异地远程智能操控与运维等）——智慧化（人-信息物理系统，支撑实现行业知识的持续沉淀、固化、迭代、提升和传承等）。
实施方式：钢企、行业技术产品提供商、专业ICT提供商、高校/专业研究院所等相关单位，强强合作，优势互补，跨界研发，协同创新。
实施方法：应用开发、平台打造、数据治理、人员赋能、管理变革协同发展，齐头并进；自上而下，自下而上，同步推进。
能力建设：企业数智化转型，组织与人才的数字化能力将成为关键元素。企业拥有强大的数字化平台，组织将变得敏捷、高效、生机勃勃，人才的潜能才能得到充分发挥和释放。数字化组织中人才的引进、培养、任用、使用、考核、评价、激励等每个相关环节都需要相互联动，进而构成人才能力全生命周期持续闭环、迭代、提升。
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