烧结是高炉炼铁过程的主要工序之一，利用大数据智能化技术有望解决烧结配矿原料条件复杂、配矿约束失真、配矿模型寻优困难、烧结过程参数预测模型精度低、产线适应性不强、烧结状态质量表征困难等传统难题。目前部分钢铁企业已经建立了包括烧结过程数据的炼铁数据平台，实现了烧结过程数据的采集存储与初步处理；现有配矿模型的约束设置与现场条件吻合度有所提升，通过数据分析与智能算法加快了配矿模型的寻优速度与精度；通过不同方法构建的烧结状态质量关键参数智能预测模型，在测试集上的预测效果良好；烧结过程综合评价与优化也进行了探索并取得了一定成效。基于现有研究进展，对烧结全链条数据治理、机理与数据融合的烧结智能配矿、烧结全产线关键参数自更新预测、数据与经验协同的烧结过程自适应综合评价体系构建与优化等智能化烧结技术的研究与应用方向进行了展望。需要针对烧结数据存在的问题开展模块化治理，消除参数间时滞性并构建参数动态关联规则库；进一步开发机理数据深度融合且适应产线条件的烧结智能配矿模型，并结合高炉使用效果对烧结智能配矿进行深度优化；结合产线自身数据特点与现场操作人员需求，全面选择烧结过程预测目标参数，并根据目标参数的数据频次、实际烧结生产冶炼周期与操作人员需求建立烧结过程参数自更新预测模型；基于烧结生产过程数据信息与专家经验选择烧结过程表征参数与烧结过程操作参数，建立数据与经验融合的烧结状态质量综合自适应评价体系，并基于高炉冶炼对烧结过程整体水平的需求与烧结过程参数预测调整烧结操作参数，最终实现烧结生产的数字化转型与智能化升级。