- 工聯網
- 作者：程琳琳
- 2025年1月6日 19:10
工聯網消息(IItime) 在科技迅猛發展的當下，人工智能正重塑全球產業格局，礦山行業也置身于這場深刻變革之中，積極探尋智能化轉型路徑，機遇與挑戰并存。
2024年，國家對人工智能發展的重視達到新高度，為礦山行業智能化發展營造了優越的政策氛圍。但礦山行業在引入人工智能技術時，面臨著諸多棘手問題。
在數據質量方面，通用數據在復雜場景下雖有一定可靠性，但行業數據在時變場景中數量稀缺、質量欠佳，專業數據僅在極端場景可用，難以滿足人工智能模型訓練需求。
在知識約束方面，小樣本、零樣本問題嚴重制約模型的精準性與泛化能力。
在應用模式方面，保障應用在復雜礦山環境下的可靠性以及敏感場景的安全性，成為亟待攻克的難關，這促使礦山行業必須以應用為導向開展系統性研究。
當前，“礦山+人工智能”諸多應用場景正逐漸被探索，但礦山人工智能領域的建設尚處于初級階段，整體建設處于感知智能與認知智能階段，重點工作仍是訓練，離礦山決策智能還有很大差距。但在堅實的政策保障及眾多技術革新支撐下，礦山人工智能呈現出加速發展的態勢。
中國煤炭科工集團首席科學家、煤科總院礦山人工智能研究院常務副院長程健近日在2024人工智能賦能新型工業化大會上講道：“礦山人工智能的高質量發展，迫切需要以行業生態為土壤，建設標準化數據治理體系，發展數據知識融合的算法模型，完善功能和可信為導向的測試體系，最終才能形成真正創造價值的應用模式。”
行業生態構建是礦山人工智能發展的基石。在人工智能時代，礦山行業生態正朝著社會分工大協作方向演變，整合多場景、多業務為多層次體系鏈。通過優化數據互通與知識共享機制，涵蓋標簽體系、知識圖譜等多方面融合，打破數據孤島，促進各環節緊密協作，提升整體運營效率。
數據治理是實現礦山智能化的前提條件。秉持“數據驅動、模型驅動”理念，構建自主可控的專業算法、模型和行業組件庫，打造涵蓋礦山業務規則數據標準、數據字典、平臺工具的一體化數實融合AI+智能礦山建設方案。這涉及數據標準制定、數據要素化處理、數據架構搭建等多領域工作，依托工業互聯網、數字孿生等關鍵技術，為礦山人工智能提供堅實的數據支撐。
算法模型作為核心要素，傳統業務導向模型在礦山復雜場景下局限性凸顯。因此，一方面需構建行業大模型，整合文本、視頻、圖像等多模態數據，形成全面的行業認知底座，拓寬認知廣度；另一方面，從控制層面出發，打造針對復雜設備、系統的專業小模型，深入挖掘行業應用深度，提升場景理解與決策能力。以太陽石礦山大模型為例，其依托 200 億礦山多模態數據，實現多模態融合與強泛化能力，廣泛應用于礦井水監測、災害預警、智能設計等多維場景，涵蓋從基礎設施到應用服務的多層架構。
測試體系是礦山人工智能安全穩定運行的保障。當前產學研界雖在大模型基準測試取得眾多成果，但在礦山應用場景下，確保AI的安全性與可信性評估仍是關鍵。需建立完善指標體系，量化基礎設施、數據、模型安全可信程度，保障人工智能技術在礦山行業的可靠應用。
應用模式是推動礦山智能化的重要抓手。通過工具化、組件化應用模式，實現與現有礦山生產系統深度融合。以業務價值為導向，注重實用性、可用性與便捷性，提升多系統、多設備協同效率，增強異常響應能力，為生產管理決策提供智能化支持，推動礦山作業模式革新，如液壓支架信息感知、地質信息感知等應用已在實際生產中發揮重要作用。
在礦山人工智能探索進程中，大模型應用主要分為兩種模式。直接利用通用大模型雖能快速適應行業部分需求，短期內優化生產，但長期來看，受限于對礦山行業認知深度不足，難以滿足復雜業務需求。通專結合模式則著眼長遠，致力于打造集豐富數據資源、完善技術體系、強大算力支持與良好生態于一體的礦山大模型基座。
作為煤炭領域的領軍企業，近年來中國煤炭科工集團切實推進落實人工智能發展。煤科總院成立礦山人工智能研究院、礦山數據標準研究院和礦山軟件研究院，全面推動行業人工智能高質量發展。
煤科總院發布的太陽石礦山大模型，依托146個研發平臺，匯聚100余名多領域專業人才協同攻關。在算法積累方面，涵蓋9類通用算法、57類定制算法與21類指標算法，并在50余煤礦15類典型場景實現36類功能落地應用，如人類違規AI識別、輔助運輸AI識別等場景。同時，煤科總院積極拓展國內外產學研合作生態，不斷建設“礦山百通”“礦山中控”等系列核心產品，為礦山行業提供全方位智能化服務。煤科總院還率先啟動人工智能智庫網絡，為礦山人工智能發展匯聚各方智慧，提供智力支撐。同時，中國人工智能產業發展聯盟（AIIA）礦山行業推進組正在緊鑼密鼓籌備中。
鑒于礦山行業與人工智能深度融合的不可逆趨勢，未來希望更多生態伙伴投身礦山人工智能生態建設，攜手助力礦山行業跨越發展，邁向智能化、高效化的美好未來。
