進入2023年以來，生成式AI的爆火，不僅讓我們再次感受到人工智能帶來的變革，也讓AI大模型從研究實驗室走向產業界，進而逐漸走進了我們的生活。

不過，AI大模型的應用并非局限在生成式AI領域，它可以用于各種業務場景，并幫助人們更快速、更準確地完成各種任務，從而降低成本、提升工作效率和工作體驗。在煤礦行業，過去“作坊式”的人工智能算法模型開發方式，大大制約了人工智能的落地速度；基于AI大模型打造的工業化人工智能生產平臺，已成為行業智能化轉型的新方向。

在這一趨勢下，位居世界500強第69位、我國煤炭行業前三的山東能源集團，也在以超前的理念與作為，積極探索AI大模型在智能礦山建設中的落地。山東能源集團通過與華為、云鼎科技強強聯合，打造的盤古礦山大模型，將人工智能開發模式從“作坊式”升級為“工廠式”，大大降低人工智能開發門檻和時間周期，可實現快速規模復制推廣。

作為全球首個商用于能源行業的AI大模型，山東能源集團基于盤古礦山大模型的先行先試，也是AI大模型在工業領域的又一創新實踐，為推動礦山行業實現AI大規模落地打下了堅實基礎。

礦山智能化提速，山東能源集團乘勢而上

在數字經濟與實體經濟深度融合的今天，礦山行業在數字技術應用上也已經駛入快車道，尤其是一系列政策的出臺，更是進一步加快了礦山智能化建設速度。

2022年8月，科技部發布的《關于支持建設新一代人工智能示范應用場景的通知》明確提出，促進以智能礦山等為代表的新一代人工智能示范應用場景工作；2022年10月，礦監局印發的《煤礦及重點非煤礦山重大災害風險防控建設工作總體方案》也要求，著力開展礦山AI視頻智能輔助監管及煤礦監測監控設備建設，提升礦山重大災害風險防控能力。

順應智能礦山建設新趨勢和新要求，山東能源集團也在積極探索人工智能技術在礦山行業的創新應用。在山東能源集團，傳統單場景小模型方案在實踐中存在“在一個礦井生產場景訓練的模型，轉移至其他礦井往往需要重新訓練，以及成本高、周期長”等問題，亟需轉向針對小樣本訓練的AI大模型上。

比如，在安全巡檢上，山東能源集團此前雖然采用的是攝像頭遠程監測，但同時也需要大量的人力來觀看視頻才能發現異常點，且無法完成海量視頻的異常標注和識別；因此，山東能源集團希望借助基于AI大模型的機器視覺能力，實現皮帶運輸、防沖泄壓、人員安全、流程合規檢查等場景的智能化監測和識別。

為此，山東能源集團決定與華為成立聯合創新中心，共同探索以科技助力“數智山能”建設，推動煤炭行業智能化轉型。尤其在人工智能技術應用上，山東能源集團更是與云鼎科技依托華為盤古大模型建設了專門的人工智能訓練中心，構建起全方位人工智能運行體系和集團管控、煤礦執行的人工智能管理體系，可以將一套可復用的算法模型流水線應用到各種不同場景，減少專家的干預和人為調優的消耗，促進煤礦生產從人工管理到智能化管理、從被動管理到主動管理的轉型。

山東能源集團之所以與華為和云鼎科技合作，不僅得益于華為擁有全技術棧的AI解決方案，以及在人工智能、芯片、深度學習框架等根技術上的創新；也得益于云鼎科技對能源科技領域的深刻理解和深厚積累。由此，三方各自發揮在場景、技術和經驗上的優勢共同打造了盤古礦山大模型，以解決人工智能在礦山領域落地難的問題，助力礦山行業智能化升級。

21個應用場景落地，礦山大模型全面應用

作為盤古礦山大模型在行業內的首次商用，山東能源集團將AI大模型技術的特點和優勢，與自身業務場景需求充分融合，著重從采煤、掘進、主運、輔運、提升、安監、防沖、洗選、焦化9個專業入手，推動盤古礦山大模型的應用。

截至目前，山東能源集團已經實現AI大模型在21個應用場景的落地，包括：勞動保護用品穿戴規范性監測、人員乘坐架空乘人裝置規范性監控、人員誤入危險區域及關鍵崗位行為狀態監護、煤礦限員AI監管分析、變電所巡檢合規性監測、采煤轉載裝運異常AI智能控制、卡扣式膠帶接頭的AI監測、截割部落地監測、敲幫問頂動作監測、臨時支護有效性監測、頂板支護作業監測、危險區域人員安全監控、人員摔倒監測、防沖卸壓工程打鉆深度監管、多繩摩擦提升系統尾繩運行監測、立井提升井底堆煤監測、智能重介密度優化、選煤煤泥水濃縮智能加藥系統、介質桶跑粗智能監測、智慧配煤、煤倉運行異常狀態監控。

在采煤轉載裝運異常AI智能控制方面，山東能源集團借助AI算法模型，可實時監測采煤面轉載煤流，智能識別轉載機運行期間的異常問題，并根據不同卡堵點的嚴重程度定義不同的處置策略。由此，山東能源集團實現了人工監測向自動監測的轉變，減少因嚴重卡堵造成的設備故障，提升轉載機運行效率，減輕作業人員工作負荷，促進采煤工作面少人無人。

在掘進工序AI識別系統方面，山東能源集團針對掘進作業在安全管控上存在的安全保障難、頂板管控難、行為規范難、質量保持難、責任追溯難等五大難點，利用AI大模型對掘進現場作業及人員安全進行監測，可自動識別危險區域人員進入、自動監測截割部落地、敲幫問頂作業執行等各工藝環節是否符合規程要求，并實現現場告警、聯動停機等自動業務處置，從而保障人員安全、提升作業規范等。

在煤倉運行異常狀態監控方面，煤倉作為煤流運輸系統的重要環節，存在蓬倉、卡堵、穿倉等安全隱患，易造成生產中斷，降低煤流運輸效率，甚至會危及人身和設備安全。為此，山東能源集團在煤倉上部、下部皮帶各安裝一臺高清攝像儀，采集煤流狀態信息，并引入AI技術對煤倉狀態進行實時監測與智能分析，從而提前預警預報煤倉事故，并聯動控制系統停運給煤機及帶式輸送機，提醒值班人員及時處理，降低事故發生概率、縮短影響時間，保證人員安全，提升作業效率。

從這些典型應用場景可以看出，山東能源集團在AI大模型場景化應用上的思路和做法非常清晰務實：首先選擇從視頻監測角度切入，進而借助機器視覺、AI算法等，實現人工監測向自動監測的轉變，這樣既充分發揮了AI大模型的優勢，也能讓監測更加實時、高效、規范；同時，最大程度降低工作強度，賦能安全生產、智能管理等。

開行業先河，礦山大模型凸顯6大價值

目前，山東能源集團已經建成300多個智能化采煤工作面，其中85個工作面智能開采產量占比超過80%，沖擊地壓礦井全部實現了智能化開采；在國家首批70處智能化示范煤礦中，山東能源集團9處煤礦已全部高標準完成建設并實現常態化運行。不僅如此，山東能源集團智能化礦井在建設標準上，也遠高于《煤礦智能化建設“十四五”規劃》提出的建設“五類三控”智能化礦井行業標準。

以山東能源魯西礦業李樓煤業為例，李樓煤業通過與華為、云鼎科技的深入合作，率先將盤古礦山大模型應用于防沖卸壓AI監管中。通過引入AI技術對卸壓鉆孔施工質量進行智能分析，輔助防沖部門進行防沖卸壓工程規范性驗證，李樓煤業降低了82%人工審核的工作量，實現防沖工程100%驗收率?？傮w來說，山東能源集團借助盤古礦山大模型的落地，收獲了以下六大價值：

1、降低安全生產風險。危險區域人員安全管控可以增強煤礦安全管理能力，降低安全事故發生概率，為煤礦行業安全行為管控打造可復制的模型。而通過告警也能夠規范井下人員行為，提升安全意識，避免潛在危險發展成為安全事故，降低安全事故發生概率。

2、提升員工幸福感。借助AI大模型構建的自主預測、生產工藝優化等場景算法模型，山東能源集在提升生產效率的同時，減輕了員工工作壓力。比如，在防沖卸壓施工孔深監督場景中，使用專用攝像儀對施工過程動態監管，視頻實時上傳并進行智能核驗，即提高了監管時效性與準確性，也提升了安全生產、減輕了員工工作壓力。

3、提升生產質量效益。在洗選煤和配煤場景中，山東能源集團借助AI大模型對實際數據進行建模，可協助解決相關參數準確預測和控制的問題，平衡生產質量與成本，提高生產效率和效益，響應國家“雙碳”戰略。比如，焦化配煤優化場景可將人工耗時從1~2天縮短到1~2分鐘，而采用更優配比的配煤單，可有效降低成本3元/噸。

4、優化人工智能建設投資回報。山東能源集團打造的“四位一體”智能中心，可實現集團對人工智能資產的統建統管，避免各單位重復投資和煙囪式建設；實現公共算力服務、業務場景創新和商業轉化、扶植行業應用產業化發展和人工智能人才培養工作四大價值，大幅減少場景模型交付效率，縮短投資應用到生產的時間周期。

5、提升科研創新力。山東能源集團通過AI大模型的科研創新和生產應用，促進了人工智能和礦山智能化建設的深度融合，進一步加快了國家級智能化示范煤礦建設。截至目前，山東能源集團和華為、云鼎科技已經共同孵化國家專利30個，并已申報科技部人工智能示范區推廣名錄。

6、培育產業生態。如今，山東能源集團正在發揮產業鏈“鏈主”的示范引領作用，圍繞產業鏈部署創新鏈，通過煤礦行業級人工智能平臺實現場景孵化、賦能推廣和生態運營，打造特色鮮明的煤礦科創新生態，扶植產業公司發展，提升煤礦上下游企業人工智能行業創新和應用水平，促進產學研用協同創新，構建國企科技創新的新載體。

如今，AI大模型在行業中的大規模應用方興未艾，而山東能源集團在盤古礦山大模型上的創新實踐，一方面成功將這一先進技術手段應用于最艱苦、最危險的工作場景中，助力礦山安全生產和減員增效；另一方面也為更多礦山企業落地AI大模型提供了參考借鑒，既有助于AI大模型在整個礦山行業的普及，也有助于進一步推動礦山行業的智能化轉型。

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