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近年来，云鼎科技与华为公司深入开展联合创新，开辟“人工智能+”新赛道，实现盘古大模型在矿山行业首次商用，助力矿山企业智能化建设走深向实。
顶层设计上下联动，构建人工智能建设“四梁八柱”
一是横向联动打造创新生态。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、云鼎科技与华为公司成立联合创新中心，融合三方科学技术、应用场景、行业双跨专家等优势资源，建成人工智能训练中心。依托盘古大模型和海量矿山行业数据构建盘古矿山大模型，具备视觉、预测、NLP和多模态大模型创新研发能力，实现云边协同、边用边学、持续优化的人工智能运行体系和集中管控、煤矿执行的人工智能管理体系。截至目前，开发矿山领域近百个典型应用场景，覆盖采掘机运通及安全管理等9个专业，累计形成人工智能相关知识产权48项。
二是纵向沉淀提升核心能力。通过联合创新，云鼎科技建成一支包括方案设计、产品研发、测试交付、运营运维等全栈能力的100余人AI团队，在场景开发过程中，共300余名现场专家、分12批次参与场景研讨，由最初的378个场景遴选为105个场景，实现行业专家经验与IT技术深度融合。协助国家管网和皖北煤电2家央国企建成了人工智能训练中心，同时，80余个视觉类、预测类场景在山东能源、西部矿业、贵州能源等62对矿山落地应用，形成了一批可推广复制的标准化解决方案。
三是试点先行塑造示范样板。在应用建设中，我们坚持“试点建设保质量、标准复制促规模”战略，通过精准定位行业痛点、试点沉淀解决方案、规模化复制推广“三步走”，实现技术为业务赋能，业务为技术提供方向。我们以兴隆庄煤矿为试点单位，开发各种应用场景，在转龙湾煤矿、五沟煤矿、新巨龙煤矿等进行验证，成熟后进行标准化复制推广。
人工智能应用走深向实，助力传统矿山“四大转变”
由“被动监管”向“本质安全”转变。通过对人的不安全因素、物的不安全状态进行智能管控、提醒、消缺，提升安全自管自治能力，降低安全事故发生概率。如在掘进安全质量智能监管场景，基于人工智能视觉技术，结合设备运行状态数据，可自动识别危险区域人员进入、自动监测截割部落地、敲帮问顶作业执行、临时支护支撑有效、永久支护各工艺环节是否符合规程要求，并实现现场告警、联动停机等自动业务处置，不仅提升了掘进作业流程规范，保证了支护质量，同时提高了员工的安全自主管理意识。
由“劳动密集”向“精简高效”转变。基于人工智能视觉技术，优化日常巡检和生产组织，提高生产效率、降低劳动强度、减少作业人员，实现现场作业无人化、少人化。例如，在兴隆庄煤矿主煤流运输系统中部署堆煤监测、异物监测、煤仓运行异常状态监控等10多个场景，实现机头、机尾及给煤机等关键区域的实时智能监控，解决了24小时值班看监控的问题，并且每班减少现场岗位人员及巡检人员至少18人。
由“粗放管理”向“质量效益”转变。基于人工智能预测技术，对生产数据建模，进行参数预测和控制，平衡生产质量与成本，提供最优生产参数，有效提高生产效率和效益。例如，在济宁二号井煤矿的洗选煤参数优化场景中，建立了重介密控模型，实现重介分选工艺在密度控制方面的智能化预测。根据算法预测结果参控生产的数据统计，算法预测控制比人工经验控制的精煤产率提升约0.2%以上，实现年增收约400万元。
由“分散重复”向“集约高效”转变。传统人工智能在矿山领域的部署应用是分散的“作坊式”开发模式，导致资源重复配置与烟囱式建设，难以形成协同效应。且过度依赖研发人员手工编写代码，这种开发方式存在开发周期长、成本高昂及应用效果不佳的问题。采用更为高效、集约、标准化的“工厂式”开发路径，以矿山行业预训练的大模型为基础，针对性的微调即可快速适应多样化的应用场景。通过统建统管的机制，实现算力资源集中、人力成本降低、模型建设标准化、快速迭代升级、统一集中管控及人才培养等“六大价值”，赋能传统产业转型升级。
云鼎科技立足矿业，深纵向耕矿山人工智能应用，提升矿山生产智能化水平。同时，进一步辐射能源行业化工、电力新能源、油气等产业板块，持续推动人工智能在能源产业全板块的深化应用。一是拉通上下游，建立人工智能生态联盟。立足行业上下游企业、科研院校各自优势、差异化互补，充分利用当前大模型发展成果，避免重复的研发投入，共同推动人工智能技术的创新与应用，最大化地发挥人工智能价值。二是坚持标准先行，强化政策支撑。通过政策引导与资金扶持，帮助企业降成本、促合作，联合更多企业参与研发应用，聚智聚力，共探AI潜力，让更多的企业共享大模型成功经验，为新质生产力发展赋能。
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