导语：

山东能源集团以矿业、高端化工、电力、新能源新材料、高端装备制造、现代物流贸易为主导产业。其中，煤炭产量位居全国煤炭行业第三位，矿井智能化生产水平居行业前列，9处矿井成为首批国家级智能化示范矿井。如今，AI作为煤矿智能矿山的重点建设方向已成为行业共识。山东能源建设了集团人工智能训练中心，探索和发掘煤矿生产领域全场景的人工智能应用。本期“100+行业智能化转型故事”，让我们来了解，矿业智能化转型背后的层层细节。

• 通过云边协同方案，让全集团可共享复制山能AI标杆煤矿的训练模型；

• 通过盘古矿山大模型和AI视觉识别，让恶劣环境巡检从每天变为每周一次；

• 通过“助跑计划”为山能矿山智能化提供大批人才。

传统单场景小模型方案
无法满足业务需求

人工智能规模应用成为矿山行业趋势和国家政策要求：AI作为煤矿智能矿山的重点建设方向已成为行业共识。山能前期引入的传统单场景小模型方案在实践中存在“在一个矿井生产场景训练的模型，转移至其他矿井往往需要重新训练，以及成本高、周期长”等问题，除此之外，还存在：开发效率低、开发门槛高、模型精度低、泛化性差的诸多问题。

盘古大模型支持智能生产模式创新

山能集团基于华为盘古大模型部署的人工智能训练与应用平台，具备视觉大模型、图网络大模型、多模态大模型、自然语言大模型等四大能力，可支持能源集团六大业务板块智能生产模式创新，具体如下：

• 样本训练效率高：通过云边协同方案，打通集团中心云和矿山边缘云数据，低代码小样本训练，模型自动优化，边用边学，能以更少的数据达到其他模型相同乃至更高的精度；

• 海量吞吐信息处理：利用无监督训练策略对海量信息（图片数量10亿+，视频信号>100TB）进行归纳抽取训练得到的模型，具备强大视觉表征识别能力。

• 模型移植能力强：大模型相比小模型有良好的泛化性能，在相似场景上训练的模型迁移到未进行训练的新场景上，其识别精度超过23%；并且可以快速地在新的矿井进行部署和上线应用，无需从零开始、大量的重复训练；

• 数据筛选效率高：大模型具有在全新场景实现缺陷样本高效筛选的能力，相对传统小模型训练方式，可以节省85%的标注人力；

• 模型识别精度高：基于“非正常即异常”识别原则，快速训练生产、安监、决策的L2场景化模型，经同等少量样本训练的情况下，大模型精度高出小模型10%；

推动煤炭产业转型升级
打造“数智山能”

山东能源集团依托华为公司盘古大模型建设了集团人工智能训练中心，这是盘古大模型在矿山领域的首次商业部署，旨在探索和发掘煤矿生产领域的采、掘、机、 运、通、洗选等全场景的人工智能应用；通过技术创新，实现“人工智能大规模下矿”，让员工远离井下作业环境，实现“高效、安全、可持续性”的生产运营管理。

通过云边协同方案，在山能AI标杆煤矿——兴隆庄煤矿的一处训练，全集团共享，未来可复制到集团其他70+矿井；

通过盘古矿山大模型和AI应用的视觉识别能力，原恶劣作业环境下每天巡检改为每周巡检一次，节省人力的同时，也改善了巡检人员的作业环境；

通过“助跑计划”为AI人工智能开发者提供培训，为山能矿山智能化提供大批人才。

研究成果预计带来优化人工智能建设投资回报、提升生产质量效益、提升科研创新力和培育产业生态的价值：

优化人工智能建设投资回报。由山东能源集团统一投资规划，打造“四位一体”的智能中心，实现集团对人工智能资产的统建统管，避免各单位重复投资和烟囱式建设。集约化的实现公共算力服务、业务场景创新和商业转化、扶植行业应用产业化发展和人工智能人才培养工作四大价值。场景模型交付效率从平均18人天降至12人天，缩短投资应用到生产的时间周期。

提升生产质量效益。在洗选煤和配煤场景中，相关生产工艺数据输入因素关系复杂，无法完全凭人工经验来确定。大模型通过山能厂矿实际数据进行建模，协助解决相关参数准确预测和控制的问题，平衡生产质量与成本，提高生产效率和效益，响应国家“双碳”战略。例如：焦化配煤优化场景，利用图网络技术训练配煤优化模型，可帮助配煤师提升输出配比效率，预计人工耗时可从1-2天缩短到分钟级。洗选煤参数优化场景，通过图网络大模型构建自主预测分选密度模型和产品灰分预测模型，进行旋流器/全流程控制参数优化，根据系统观测到的灰分比，快速自动调整悬浮液密度以及入口压力等工作参数，实现稳定精煤灰分、提升精煤回收率0.1%～0.2%。

提升科研创新力。抢占科技研发新高地，领先全国煤矿企业实现人工智能大模型的科研创新和生产应用，促进人工智能和矿山智能化建设的深度融合，加快国家级智能化示范煤矿建设。能源集团、云鼎科技和华为公司共同孵化国家专利30个（含发明专利20项和实用新型专利10项），输出20篇论文，申报科技部人工智能示范区推广名录（已申报）。

培育产业生态。发挥山东能源集团作为产业链“链头”的示范引领作用，通过煤矿行业级人工智能平台实现场景孵化、赋能推广和生态运营，打造特色鲜明的煤矿科创新生态，扶植产业公司发展，提升煤矿上下游企业人工智能行业创新和应用水平，促进产学研用协同创新，构建国资国企科技创新的新载体。

还将带来降低安全生产风险和提升员工幸福感等价值：

降低安全生产风险。通过兴隆庄一期项目验证，在危险区域人员入侵识别等场景中，模型识别率达90%以上。基于大模型的算法识别精度比传统小模型高10%，通过告警避免潜在危险发展成为安全事故，降低安全事故发生概率。同时通过不安全行为必被抓的警示作用，规范井下人员的行为，提升安全意识。

提升员工幸福感。知识管理降低员工获取知识的成本，提升集团在内部运营、人员培养等方面的能力。在构建人工智能开发和运营能力的过程中，完善人工智能方向的员工培训认证体系，完善人工智能方向的职业发展通道，鼓励员工创新创造，沉淀员工科研成果，加速员工成长。