国能数智:面向煤炭行业的人工智能一体化赋能平台

科技   2025-01-07 17:33   天津  


©中央企业人工智能协同创新平台


IntelMining

近日,由中央企业人工智能协同创新平台组织编写的《中央企业人工智能应用场景优秀案例白皮书(2024年版)》正式发布,展示了多个领域人工智能应用的最新成果。其中,国能数智科技开发(北京)有限公司的“面向煤炭行业的人工智能一体化赋能平台”项目以及中国中煤能源集团有限公司的“煤炭行业地知大模型应用”项目,作为矿业类项目代表尤为引人注目,标志着煤炭行业在智能化转型道路上迈出了坚实步伐。

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以下分享国能数智案例:


案例 15
面向煤炭行业的人工智能一体化赋能平台


单位:


国能数智科技开发(北京)有限公司 


作者:


聂志勇、王晓燕、邬谞博、陈剑、周智强、官锋、张栋、杨淑琴、穆杞梓


PART 01
案例简介


人工智能作为新一代信息技术的代表,具有广泛的应用前景和巨大的发展潜力,世界各国政府对此给予高度重视,竞相制定和实施有关人工智能的战略和政策,以促进人工智能技术的进步和应用。人工智能技术已成为新技术竞争的主赛道、大国博弈的主战场、新质生产力的增长极。我国人工智能发展呈现出强劲的增长态势,目前已成为全球最大的 AI 市场之一,“AI+能源”发展路径逐渐明晰,新的业态和模式正在加速孕育。

党的十八大以来,以习近平同志为核心的党中央把发展人工智能提升到战略高度,习近平总书记围绕加快发展人工智能发表了一系列重要论述。习近平总书记强调,“我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段,正处在转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的攻关期,迫切需要新一代人工智能等重大创新添薪续力”“人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术,具有溢出带动性很强的‘头雁’效应。”“发展人工智能,将为我国构建现代化经济体系、实现高质量发展提供重要支撑”。

2024 年 2 月 19 日,国务院国资委召开“AI 赋能产业焕新”中央企业人工智能专题推进会。会议强调,中央企业要把发展人工智能放在全局工作中统筹谋划,深入推进产业焕新,加快布局和发展智能产业

国家能源集团公司深入学习贯彻习近平总书记关于发展人工智能的重要指示精神,积极落实国务院国资委工作部署,锚定建设“智慧国家能源”的目标,以数字化转型为契机,探索发展新模式和新业态,提出了“136”发展战略,以充分发挥科技创新、产业控制、安全支撑三个作用为指导,陆续发布了《关于深化网信和数字化转型工作的决定》《集团重大科技攻关行动纲要》《加快发展战略性新兴产业和未来产业工作方案》《“AI+”行动工作方案》等纲领性文件,要求深化数字信息技术与产业高质量发展有机结合,以改革创新为根本动力,以传统产业转型升级和新兴产业发展等重大需求为牵引,以重大技术突破为主攻方向,以绿色低碳为发展要求,加快构建新发展格局,打造创新发展体系,大力培育和发展具备国能特色的新质生产力。

国能数智科技开发(北京)有限公司统筹布局、长远规划,开展煤炭行业人工智能基础设施建设,推动核心技术自主可控,充分发挥中央企业布局人工智能新型基础设施的龙头作用,构建自主可控的人工智能产业生态,开展完成面向煤炭行业的人工智能一体化赋能平台建设,促进人工智能应用融合创新和高质量发展。


PART 02
建设方案

国能数智科技开发(北京)有限公司遵循“服务运营一盘棋、资产管理一盘棋、能力建设一盘棋”三盘棋设计原则,基于“1 中心+1 平台+N 种应用场景”建设模式,全力推进人工智能算力基础设施建设和算法模型研发工作,聚焦人工智能算力资源分散、场景复用低、创效难的攻关重点,通过多级算网融合、异构模型转换、多源算法融合等技术创新,搭建“产业技术生态+专业场景应用”为核心的煤炭行业人工智能一体化赋能平台。采用自主可控的 AI 软硬件设施,致力于打造集数据资源汇聚、智能算力整合、模型开发应用于一体的人工智能基础设施,为煤炭企业提供智能算力基础设施及通用软件服务。


1) 平台概述

构建具有开发训练、推理应用全流程工具链能力的平台工具,支持 L1,L2 大模型开发训练,并随着公司业务发展持续迭代更新。

a)为用户提供贯穿通用 AI 落地全生命周期的全流程管理,包括账户申请、资源申请、数据上传、数据标注、算法开发、模型训练、模型入库、模型评测和模型推理的业务全流程操作。


图 15.1 AI 开发全流程管理


b)大模型定制化数据处理、数据标注工具,并预制 SFT 和 RLHF 的大模型训练方案。针对大模型的应用开发场景,提供专有平台对文档、任务流等场景进行快速定制。

图 15.2 大模型训练


2) 国家能源集团认知大模型

a)七大能力全面提升。引入行业 1750 亿参数基础大模型,构建全栈式大模型开发部署工具链和大模型助手服务。


图 15.3 七大模型能力全面提升


b)大模型开发及应用。平台纳管多个开源和闭源大模型,支持大模型 L0→L1→L2 训练推理,提供大模型的多种训练方式,包括增量预训练、LoRA、全量更新。


图 15.4 大模型开发及应用


c)全栈自主可控的优化套件,加速企业大模型应用价值落地


图 15.5 全栈自主可控优化套件


图 15.6 板块赋能应用标杆



d)国产软硬件环境深度优化


图 15.7 大模型国产软硬件深度优化


e)智能应用。专家知识库、prompt 工程、RAG 增强检索,提供交互式界面实时问答。

图 15.8 大模型智能应用能力


3) 经典模型开发及应用

平台内置 60 余种包括图像、语音、文字等多个方向的经典算法,可为用户提供模型训练、评测、推理等服务。


图 15.9 大模型人员检测


图 15.10 大模型语音识别


4) 场景赋能

平台提供图像类,语音类,自然语言处理,多模态,大模型等核心 AI 能力,赋能智能生产、智慧管理、智慧运营、智能安全等主要应用场景。


图 15.11 大模型主要应用场景


PART 03
建设成效


建设成果

国能数智科技开发(北京)有限公司现已完成人工智能硬件基础设施建设,内含华为、寒武纪、海光、天数、燧原等 5 类国产化 AI 加速芯片,算力规模达 36.4Plops(FP16),为人工智能平台提供算力支撑;

完成设备运维、语音识别、煤矿机器视觉三类算法模型开发和平台纳管,实现多样化 AI 能力输出;完成面向煤炭行业的人工智能一体化赋能平台(服务平台、开发平台、应用平台、大模型应用平台)建设

  • 国能 AI 服务平台。已建成国能 AI 服务平台,并已初步形成了 AI 服务运营体系。该平台是包含运营数据主题分析、服务网站首页、能力详情展示、解决方案专栏、能力货架、虚拟交易系统、中心培育、生态合作、运营服务流程审批、工单管理、服务支持、个人控制台等功能在内全方位一体化运营服务网站。依托全新的人工智能运营服务模式,实现塑造公司 AI 品牌形象、实现 AI 价值创造、指引公司 AI 系列产品研发、推动业务创新的运营目标,全面提升公司人工智能运营服务质量。

  • 国能 AI 开发平台。已建成国能 AI 开发平台并投入使用,平台可提供数据预处理、数据标注、算法开发、模型训练、模型推理、模型应用等一站式全流程 AI 通用开发能力服务,并预置图像、语音各类 140 个原子模型,实现多样化 AI 能力输出,可满足不同应用场景的开发需求。

  • 国能 AI 应用平台。已建成国能 AI 应用平台,包括数据标注、数据回流、算力卡管理、能力管理、应用管理、边端设备管理以及应用部署模块,支持 AI 应用快速在边端部署,确保应用服务能够高效运行。应用管理模块则提供全面的应用监控、配置和更新服务,保障应用的稳定性和安全性。能力网关模块作为平台的核心,负责连接云端与边缘端,实现数据的双向流通和智能处理。这些模块共同构成了 AI 边缘应用平台的强大功能体系,实现训推业务的云边协同和全流程打通,实现 AI 应用快速上线和 AI 模型的迭代优化的全流程闭环管理。

  • 国能认知大模型应用平台。平台已本地化部署了包含 65b 百亿及 175b 千亿级参数的星火通用大模型在内的 10 种开源与闭源的大模型,提供了具备千亿级参数规模的大模型服务能力。可提供继续预训练、全量微调、LoRA 微调、基础助手、知识助手、任务助手等大模型全流程应用,可满足指令工程、检索增强、任务流编排等多样化能力输出。同时,平台内置了丰富的任务组件,且支持自定义组件制作与分享,可满足多种应用场景的个性化定制需求。

建设意义

国能数智科技开发(北京)有限公司自主研发完成集数据资源汇聚、智能算力整合、模型开发应用于一体的面向煤炭行业的人工智能一体化赋能平台,为人工智能产品(系统、算法、解决方案等)开发提供训练、测试和应用服务,对分散的样本数据、算法模型提供统一管理调度,建立行业数据、算法、模型、算力资源共建共享共用机制,有效降低投资成本,赋能煤炭行业智能化发展和煤炭行业高质量转型。

2024 年 10 月,“国家能源杯”智慧建设技能大赛—数字化技能大赛举办开展,人工智能一体化赋能平台全面支撑从上到下来自集团总部各部门、各子分公司共计超 1200 用户使用,为集团公司数字化转型和高质量发展注入强劲动力。同时,数智科技公司积极探索煤炭行业人工智能的服务平台模式,面向智能生产、智能安全、智慧运营、智慧管理、智慧决策、智慧服务等场景提供多样化 AI 通用组件服务能力,通过通用/专业类人工智能场景集约化研发和落地应用,助力煤矿实现减人提效增安的转型目标,推动人工智能与煤炭行业深度融合,打造全国首家“人工智能+煤矿”的创新应用标杆,为煤业 AI 深化应用带来示范效应,打造世界煤炭行业一流的“技术先进、资源节约和产业聚集”的人工智能基础设施典型示范。

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