摘要：随着钢铁行业竞争日益激烈，降本增效成为企业生存与发展的关键。物流作为连接原材料采购、生产制造与产品销售的核心环节，其调度效率直接影响到企业的运营成本与客户满意度。本文首先深入剖析了钢铁企业物流调度的业务痛点与核心需求，继而系统阐述了人工智能技术，特别是机器学习、深度学习、运筹优化等在物流调度中的应用原理。重点构建了一个集“智能预测、协同决策、动态优化、实时可视”于一体的钢铁物流智能调度系统框架，并详细论述了该系统在需求预测、车辆智能配载、运输路径动态规划、在途实时监控与异常预警等核心场景的应用模式。