■ 中国工业报记者 余 娜
   AI大规模进入矿山，率先在煤矿领域实现了可能。
   7月18日，山东能源集团 （以下简称山东能源）、华为、云鼎科技联手发布全球首个商用于能源行业的AI大模型——盘古矿山大模型，此举或将解决人工智能在矿山领域落地难的问题，引领矿山AI开发模式从作坊式向工厂式转变，为AI大规模进入矿山打下坚实基础。
   山东能源党委书记董事长李伟表示，华为公司作为全球领先的ICT（信息通信技术）基础设施和智能终端提供商，与山东能源集团数字转型战略契合度高、互补性强。立足于提升矿山行业智能化水平，山东能源将着眼于破解人工智能应用场景深度广度不够等瓶颈制约，让人工智能持续赋能矿山行业。
   华为煤矿军团董事长邹志磊坦言，人工智能将持续赋能矿山行业升级，为煤矿生产的安全、高效、少人无人发挥重要作用。华为在此过程中将持续深耕行业，坚持开放盘古大模型的能力到千行百业。盘古矿山大模型的首次商用正为煤矿行业乃至整个能源行业高质量发展注入了新动能。
工业互联网架构下的智能煤矿
   煤炭行业作为我国重要的传统能源行业，其智能化建设直接关系我国国民经济和社会智能化的进程，将人工智能、工业物联网、云计算、大数据等与现代煤炭开发利用深度融合，对提升煤矿安全生产水平、保障煤炭稳定供应具有重要意义。
   然而，煤炭行业智能化建设依然掣肘于资金投入不足、技术标准不一、技术装备落后、研发平台不健全、高端人才匮乏等问题，导致智能化建设滞后于其他行业。
   与此同时，国内人工智能开发模式局限于特定的行业场景、特定的数据，碎片化、定制化的传统算法模型导致行业经验无法沉淀，且开发门槛较高，无法进行大规模复制。
   据山东能源集团总经理助理王立才介绍，为推动智能化技术与煤炭产业融合发展，提升煤矿智能化水平，2022年山东能源集团与华为公司成立联合创新中心，重点围绕煤炭开发利用重大科技需求，在智能化煤矿建设、煤矿安全管控等领域形成了一批可复制推广的解决方案。
   今年1月，山东能源集团建立了基于盘古大模型的人工智能训练中心，初步构建了中心训练、边缘推理、云边协同、边用边学、持续优化的人工智能运行体系，以及集团集中训练、生产单位执行的人工智能管理体系，实现了人工智能开发模式从 “作坊式”到 “工厂式”的升级迭代，探索出了一套可复制应用的工业化人工智能生产平台，初步实现了行业从人工管理到智能化管理、从被动管理到主动管理的转型。
   依托工业互联网架构，2023年7月，华为首次提出了三层大模型架构，旨在不同层面，构建不同能力。最底层的基础模型，主要做好海量基础知识的学习，打好基础；在此之上，针对不同的行业，不同的场景，进行专项知识和经验的训练，打造好用、易用的行业模型和场景模型。
   在人工智能、芯片、深度学习框架等根技术基础之上，华为构建了盘古矿山大模型平台，在矿山领域实现了首个大模型落地。将盘古大模型下到矿井里，亦有望助力实现 “更多煤矿工人，能在地面的办公室里进行挖煤作业”的理想场景。
   据华为公司煤矿军团解决方案总裁蒋旺成介绍，云边协同两级架构，实现了企业集约化管理和煤矿智能化生产。集团中心云和煤矿边缘云两级架构，使得经营管理与智能生产分离，实现了管理效率和生产效率的双提升：中心云承载经营管理，数据共享，AI开发、训练及模型统一管理；边缘云承载AI推理，结合推理结果，使能智能化生产。
   “下一步，盘古大模型将走向千行百业。大模型将在山东能源进行复制应用，实现成熟场景方案由单个煤矿向全集团内规模应用；从煤矿业务板块向山东能源高端化工、电厂、高端装备制造、新能源/新材料、现代物流贸易等其他业务板块进行辐射；在创新领域，将实现多模态、自然语言处理。与此同时，大模型还将在更多行业/企业得到应用，促进冶炼、化工、水泥等行业启动联合创新；推动大模型联盟建设，发展大模型产业生态。”蒋旺成透露。
实现多场景AI应用快速落地
   作为AI大模型在能源领域的全球首次商用，山东能源、云鼎科技、华为三方正在开发和实施首批场景应用，涵盖采煤、掘进、主运、辅运、提升、安监、防冲、洗选、焦化9个专业21个场景应用。
   “我们在基层单位试点盘古大模型应用场景，成功验证了大模型在工业生产领域的基础能力，当前已在兴隆庄煤矿、李楼煤业、济二煤矿、鑫泰能源试点单位开发和实施首批场景应用，形成了一批应用成果。”王立才介绍。
   长期以来，煤矿掘进作业尤其是纵轴式掘进机施工，存在安全风险点多、顶板控制难、员工操作流程不规范等难点。借助大模型的机器视觉识别技术，兴隆庄煤矿部署的掘进安全质量智能监管场景中，能够识别危险区域人员进入、人员摔倒、截割部落地、敲帮问顶、钻孔深度等场景，实现了掘进作业人工监管到自动监控的转变，提升了掘进作业流程规范，提高了煤矿生产的安全系数。
   对冲击地压矿井来说，钻孔深度是防冲卸压工程最关键的参数之一，是防冲工程管理人工核验的重点。李楼煤业部署的防冲卸压施工孔深监管场景，利用AI技术对钻孔施工情况进行实时监测，可实现钻孔深度自动核验、孔深不足及时提醒，避免漏检、迟检，减少人工核验工作量。
   近年来，选煤厂建设在自动化、信息化方面得到了较大的提升，但在分选核心环节，如何利用智能化技术，实现产品质量精准控制和增产提效方面，可借鉴的成熟技术还非常少。济二煤矿部署的重介选煤分选密度智能控制场景，通过对原煤煤质、生产工艺参数、实时的生产数据进行分析，建立重介密度预测的算法模型，直接介入生产控制系统，实现了重介选煤分选密度的精准控制，该技术的应用在保证产品质量的前提下，提高了精煤回收率0.2%以上，有望实现逐步替代人工控制作业的目标。
   当前，原料煤配煤成本占焦化企业成本的80%以上，传统的配煤过程高度依赖人工经验，配煤方案大多借助Excel表格计算，由于配煤考虑的因素和指标比较多，兼顾成本和质量难度较大，难以形成最优方案。为有效解决焦化企业面临的难点、痛点问题，基于盘古矿山大模型的图网络技术，鑫泰能源构建了人工智能配煤系统，部署了焦化配煤智能应用场景。在企业现有原料煤种的情况下，不断优化配煤方案，吨焦原料煤成本降低了3元以上，实现了降本提效。“未来，我们将辐射山东能源集团核心产业板块，推动智能化建设横向拓展。立足当前矿业板块成熟实践，按照工业互联网架构，坚持顶层设计，推动山东能源集团 ‘数智底座’建设，将盘古矿山大模型能力辐射到企业高端化工、电力、新能源新材料、高端装备制造、现代物流贸易等业务板块，构建全产业智能生态，持续推动 ‘数智山能’建设。”王立才表示。