中国煤科：人工智能驱动矿山数字化迈向新征程

科技 2025-01-09 08:00 天津

©矿山人工智能

在科技迅猛发展的当下，人工智能正重塑全球产业格局，矿山行业也置身于这场深刻变革之中，积极探寻智能化转型路径，机遇与挑战并存。

2024年，国家对人工智能发展的重视达到新高度，为矿山行业智能化发展营造了优越的政策氛围。但矿山行业在引入人工智能技术时，面临着诸多棘手问题。

在数据质量方面，通用数据在复杂场景下虽有一定可靠性，但行业数据在时变场景中数量稀缺、质量欠佳，专业数据仅在极端场景可用，难以满足人工智能模型训练需求。

在知识约束方面，小样本、零样本问题严重制约模型的精准性与泛化能力。

在应用模式方面，保障应用在复杂矿山环境下的可靠性以及敏感场景的安全性，成为亟待攻克的难关，这促使矿山行业必须以应用为导向开展系统性研究。

当前，“矿山+人工智能”诸多应用场景正逐渐被探索，但矿山人工智能领域的建设尚处于初级阶段，整体建设处于感知智能与认知智能阶段，重点工作仍是训练，离矿山决策智能还有很大差距。但在坚实的政策保障及众多技术革新支撑下，矿山人工智能呈现出加速发展的态势。

中国煤炭科工集团首席科学家、煤科总院矿山人工智能研究院常务副院长程健近日在2024人工智能赋能新型工业化大会上讲道：“矿山人工智能的高质量发展，迫切需要以行业生态为土壤，建设标准化数据治理体系，发展数据知识融合的算法模型，完善功能和可信为导向的测试体系，最终才能形成真正创造价值的应用模式。”

行业生态构建是矿山人工智能发展的基石。在人工智能时代，矿山行业生态正朝着社会分工大协作方向演变，整合多场景、多业务为多层次体系链。通过优化数据互通与知识共享机制，涵盖标签体系、知识图谱等多方面融合，打破数据孤岛，促进各环节紧密协作，提升整体运营效率。

数据治理是实现矿山智能化的前提条件。秉持“数据驱动、模型驱动”理念，构建自主可控的专业算法、模型和行业组件库，打造涵盖矿山业务规则数据标准、数据字典、平台工具的一体化数实融合AI+智能矿山建设方案。这涉及数据标准制定、数据要素化处理、数据架构搭建等多领域工作，依托工业互联网、数字孪生等关键技术，为矿山人工智能提供坚实的数据支撑。

算法模型作为核心要素，传统业务导向模型在矿山复杂场景下局限性凸显。因此，一方面需构建行业大模型，整合文本、视频、图像等多模态数据，形成全面的行业认知底座，拓宽认知广度；另一方面，从控制层面出发，打造针对复杂设备、系统的专业小模型，深入挖掘行业应用深度，提升场景理解与决策能力。以太阳石矿山大模型为例，其依托 200 亿矿山多模态数据，实现多模态融合与强泛化能力，广泛应用于矿井水监测、灾害预警、智能设计等多维场景，涵盖从基础设施到应用服务的多层架构。

测试体系是矿山人工智能安全稳定运行的保障。当前产学研界虽在大模型基准测试取得众多成果，但在矿山应用场景下，确保AI的安全性与可信性评估仍是关键。需建立完善指标体系，量化基础设施、数据、模型安全可信程度，保障人工智能技术在矿山行业的可靠应用。

应用模式是推动矿山智能化的重要抓手。通过工具化、组件化应用模式，实现与现有矿山生产系统深度融合。以业务价值为导向，注重实用性、可用性与便捷性，提升多系统、多设备协同效率，增强异常响应能力，为生产管理决策提供智能化支持，推动矿山作业模式革新，如液压支架信息感知、地质信息感知等应用已在实际生产中发挥重要作用。

在矿山人工智能探索进程中，大模型应用主要分为两种模式。直接利用通用大模型虽能快速适应行业部分需求，短期内优化生产，但长期来看，受限于对矿山行业认知深度不足，难以满足复杂业务需求。通专结合模式则着眼长远，致力于打造集丰富数据资源、完善技术体系、强大算力支持与良好生态于一体的矿山大模型基座。

作为煤炭领域的领军企业，近年来中国煤炭科工集团切实推进落实人工智能发展。煤科总院成立矿山人工智能研究院、矿山数据标准研究院和矿山软件研究院，全面推动行业人工智能高质量发展。

煤科总院发布的太阳石矿山大模型，依托146个研发平台，汇聚100余名多领域专业人才协同攻关。在算法积累方面，涵盖9类通用算法、57类定制算法与21类指标算法，并在50余煤矿15类典型场景实现36类功能落地应用，如人类违规AI识别、辅助运输AI识别等场景。同时，煤科总院积极拓展国内外产学研合作生态，不断建设“矿山百通”“矿山中控”等系列核心产品，为矿山行业提供全方位智能化服务。煤科总院还率先启动人工智能智库网络，为矿山人工智能发展汇聚各方智慧，提供智力支撑。同时，中国人工智能产业发展联盟（AIIA）矿山行业推进组正在紧锣密鼓筹备中。

鉴于矿山行业与人工智能深度融合的不可逆趋势，未来希望更多生态伙伴投身矿山人工智能生态建设，携手助力矿山行业跨越发展，迈向智能化、高效化的美好未来。

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