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据贾海滨介绍，“以前一支钻井泄压队大约需要14-16人，现在只需要4-5人。在地面上，一个人在地面就可以监控5、6个工作面场景。” ”
他介绍，使用AI识别后，首先是增强实时性。 从以前的隔日核查，到现在的现场核查，当泄压孔深度不足时，系统会及时提醒，岩爆监测中心可以实时查看地下工程的施工情况时间。 发现问题及时整改。 二是减少人工核查工作量。 此前人工审核一次泄压钻孔需要15分钟，使用AI后，人工审核时间缩短至3分钟，人工审核工作量减少80%。
大模型赋能产业的缩影
记者在新巨龙煤矿看到的只是大型模型在采矿作业中的场景之一。 大模型的另一个场景是选煤过程。 在选煤过程中，防止粗颗粒进入介质回收环节是保证选煤效果的关键因素。
记者李楼煤矿看到，为了解决“跑粗”检测不及时的问题，矿井在稀有中桶内安装了粗跑装置和摄像头，在边缘推理设备上部署了AI模型，对数据进行分析在粗加工设备上实时进行。 粗颗粒堆积，及时报警提醒，同时推送证据图片，帮助巡检人员处理，减轻工人劳动强度，提高选煤效果。
地面监控中心（冯耀 摄）
李楼煤矿也是山东能源鲁西矿业公司旗下的矿山之一。 这里优质稀缺炼焦煤地质储量达10.8亿吨，可采储量1.78亿吨，年核定产量190万吨。
此外，在鲍店煤矿，该矿还具备采煤机全流程断面记忆切割、液压支架自动跟随、自动矫直、自动按时间顺序放煤、煤流智能调速等功能，输送机自动张紧和断链保护。 保持正常运行，极大改善了员工的工作环境，提高了矿山安全水平。
上述AI大型模型之所以能“下矿”，得益于山东能源与云鼎科技合作开发的华为盘古矿大型模型。 据华为煤炭兵团CEO蒋旺成介绍，盘古矿大型模型主要涵盖煤炭开采、挖掘、主运、辅运、起重、安全监管、防冲刷、洗选等9大专业、21个场景应用。焦化。
细分领域，包括劳动防护用品佩戴标准化监测、高架载客装置人员乘坐标准化监测、误入危险区域和关键岗位人员行为状态监测、煤矿限流人员人工智能监管分析等。 “场景。
那么，大模式如何落地煤炭行业呢？ 用蒋旺成的话说，“智能化程度较低、人才需求较大的行业，往往是AI大规模模型赋能空间最大的行业”。
在煤炭行业，很多煤矿早期采用的是传统的人工巡检方式。 作业现场多处于高温、高危、粉尘、潮湿等恶劣环境。 早期使用摄像头远程监控系统，但需要大量人力观看视频并查找异常点。 ，无法完成海量视频异常标注和识别。
山东能源党委常委、副总经理刘健表示，煤炭行业要实现智能化，让机器代替人工。 他认为，作为企业，希望利用大规模模型视觉能力，实现带运输、防震泄压、人员安全、流程合规性检查等场景的智能监控和识别，从而大大减少人类监测工作的强度。
早在2020年2月，国务院八部委联合印发《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》，明确要求人工智能、工业互联网、云计算等新技术深度融合、大数据与现代煤炭开发利用。 。
2022年8月，科技部发布《关于支持新一代人工智能示范应用场景建设的通知》，明确提出推动人工智能与实体经济深度融合，支持新一代人工智能示范应用场景建设。以智慧矿山为代表的人工智能示范应用。 场景工作。
事实上，政策的陆续出台也为大规模“挖矿”提供了支撑。 据了解，山东能源在国内外共有煤矿85个。 2021年以来，公司矿山智能化建设投资超过100亿元，建成133个智能矿山工作面、24个5G+智能矿山应用场景，9个国家级智能示范矿山全部通过验收。
根据规划，“十四五”期间，山东能源还计划投资300亿元，建设一批各类型、各模式的智慧矿山。 “目前，集团已建成智能化煤矿工作面300余个，智能化开采产量占比超过80%。煤矿智能化工作启动以来，累计减少井下作业人员1.2万人。”刘健说道。
值得一提的是，大模型能够实现“挖矿”，合作模式也是不可忽视的环节。 早在2022年1月，山东能源就与云鼎科技、华为联合成立了联合创新中心。 三方基于托盘古模型打造了人工智能训练中心，实现了中心训练、边缘推理、云端协同、边对边学习。
也就是说，山东能源提供商业场景，华为提供盘古大模型基地，云鼎科技承担基于盘古大模型基地的人工智能训练中心的场景落地任务。 事实上，这种模式也为市场提供了大模式商业路径的模板。
在华为看来，能够有一个落地场景作为试点平台，对于大规模产业落地来说非常重要。 蒋旺成对记者直言，过去大模型商业化的最大障碍其实是两端难以突破的壁垒，即“造大模型的科技公司了解大模型，但他们对商业行业了解不多；而商业行业的人你了解你的行业，但你不了解大模型。”
只有顶级玩家才能享受大模型？
随着市场对大车型的态度日渐理性，能否落地应用和商业化也逐渐成为检验大车型成功与否的标准。 业内普遍认为，与传统C端消费互联网不同，B端行业是大机型的主战场。
此前，华为盘古大模型已明确表示“不作诗，只做事”，而一度试图与之竞争的百度文信也将目光转向能源、汽车制造等领域； 腾讯云宣布将为行业提供大规模模型解决方案； 讯飞的星火认知模型还将汽车和教育作为“落地点”。
浦银国际的研究报告认为，行业大型化或将成为一种演进趋势。 该组织认为，未来大型模型将进一步分为通用、特殊和特定场景。 一般的大型模型无法解决很多企业的具体问题，模型的大小主要取决于企业用户的需求。 企业大模型的应用需要综合考虑行业专业化、数据安全、持续迭代、综合成本等因素。
但从目前来看，AI大模型在B端的商用还处于早期探索阶段，还存在很多问题亟待解决。 以煤炭为例，目前能够为AI大模型提供商业测试场地的仅限于行业内的大型龙头企业。
首先，盘古大型模型之所以能够“下载”，是因为山东能源前期投入了大量财力、物力，初步完成了旗下煤矿、煤矿的“数字化转型”。实现了数据交换。 简而言之，它是数字化转型的“第一步”，也是大型车型上路的“第二步”。
“我们曾经遇到过一个煤矿，井下有20多个系统，操作非常复杂。”华为矿山总队相关负责人直言。 该人士提到的矿井中，设备所使用的基本国外厂商的系统都处于封闭状态，相互之间互不通信。 而且国外供应商实力很强，不开放数据接口。 在这样的情况下，AI大模型的稳定运行几乎是一个“不可能完成的任务”。
在记者采访中，新巨龙煤矿方面也证实了上述说法。 新巨龙煤矿负责人介绍，在数字化转型过程中，面临矿井、设备和通信数据编码不一致、通信接口不兼容、传输协议封闭、系统集成困难等突出问题。 “花了两个月的时间才打通数据接口，实现数据共享。”该人士表示。
而且，据其透露，要实现大模型的运行，必须满足底层生产系统的基本条件。 例如，所需的传感器必须齐全，必须使用高可靠性的设备； 在架构上，信息系统应按照工业互联网架构进行设计。
事实上，光是完成数字化转型就需要大量的财力、物力。 从国内企业推进数字化转型的阶段来看，大部分企业仍处于转型的初级阶段，完成数字化转型的企业寥寥无几。
也就是说，目前大模型实际应用到商业场景更像是顶级玩家的“游戏”。
从行业角度来看，煤矿智能化建设本身就是一项极其复杂的系统工程。 面对复杂的自然环境，真正实现智能化难度很大。 在多位接受记者采访的人士看来，要实现系统真正的全面智能化升级，需要在网络、平台、标准、人才培养等多个领域统筹谋划、统筹推进。 。
华为还提到，目前业界在AI大模型落地过程中的各种参数还没有明确统一的标准。 “比如大模型的判断，到底有多准确，目前是根据每个试点企业的实际需求来判断的。” 人们还提到，未来需要更多的企业加入，生态也会逐渐形成，行业标准的制定也会进一步规范。 不难看出，AI大型模型产业已经落地长坡、厚雪。
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