實體經濟是國家經濟的立身之本，是財富創造的根本源泉，是國家強盛的重要支柱。煤炭作為國家主體能源，是國民經濟發展的“壓艙石”“穩定器”，是保障國家能源安全的定海神針。構建現代化的煤炭產業是打造現代化產業體系、壯大實體經濟的重要一環。

山東能源集團作為行業領先的能源企業，秉持“創造綠色動能、引領能源變革”使命，踐行“安全、創新、綠色、擔當、卓越”核心價值觀，聚焦“建設清潔能源供應商和世界一流企業”願景，深入推進能源技術革命，全力打造現代化多元能源供應體系。特別是在礦山智能化建設領域，落實國家《關於加快煤礦智能化發展的指導意見》，累計投入100余億元，實施聯合創新攻關，建成一批國家智能化示范煤礦，智能開採產量佔比突破80%﹔打造5G+智慧礦業聯合實驗室、智能開採試驗中心等創新平台，合作研發全球首套高可靠礦用5G專網系統，探索出一條礦山智能化建設新路徑。

山東能源集團礦山人工智能大模型的實踐

攜手華為公司成立聯合創新中心：2022年初，山東能源集團與華為公司立足各自產業和技術優勢，建立全面戰略合作伙伴關系，深度融合工業場景與數字技術，重點圍繞煤礦智能化“少人無人”的目標，開展20個課題的聯合創新，探索數字技術在煤炭產業的應用，其中一個重要的課題就是礦山AI大模型的聯合創新。

發布礦山行業首個AI大模型：以算力為基礎、以大模型為工具，以場景驅動深度融合，將人工智能打造成為山東能源集團新生勞動力。基於昇騰的人工智能算力基礎，以軟硬件集約化方式建設的算力中心，為開展礦山大模型研發提供了算力保障。礦山大模型的研發並非一勞永逸，雙方共同完成礦山大模型首個版本研發時，實現了綜合效益高於小模型。2023年，我們讓一線生產工人深度參與大模型的應用工作，在實際生產中挖掘出21個場景，反復迭代、不斷試錯、持續演進，經過半年時間的優化，7月份發布礦山行業首個AI大模型。

賦能煤礦智能化應用場景：山東能源集團自身豐富的應用場景和數字化條件，為礦山大模型訓練提供了多樣化的模型數據，而模型產出又反過來賦能煤礦智能化場景。與此同時，山東能源基於大模型能力，將人工智能技術能力內化，打造雲鼎 AI 服務平台，實現從模型訓練、推理到業務應用的閉環管理，賦能礦山、化工、鋼鐵、電力等九大行業，助力企業增安、降本、提效。

煤炭工業領域實現少人無人 人工智能是必然選擇

回顧過去，煤炭行業從業人員從2012年底525萬人降到目前的260萬人左右，井下作業人員大幅減少，得益於智能化建設取得的顯著成就。放眼未來，與其他產業一樣，傳統的煤炭行業也正在經歷以新一代信息技術為支撐的生產方式變革，特別是作為高危行業，為了保護礦工生命安全，煤炭行業少人無人化是大勢所趨，煤礦智能化建設的進一步突破需要人工智能等新技術支撐，促使人工智能技術與行業場景融合的工具則是大模型。

今年以ChatGPT為代表的通用大模型異軍突起，為人工智能產業發展注入新的動力。我國以實體經濟為根基的經濟結構和產業特點，決定了人工智能必須走中國特色道路，那就是以“做實”為核心功能滲透到實體經濟各行各業，開創千行百業的規模化和單個行業深入場景的精細化發展局面。

當前人工智能在煤炭行業應用率仍然很低，主要有三個原因：門檻較高，人工智能作為新興技術，對人才、設備、環境要求高，難以與煤炭行業科研和工程技術深度融合。場景復雜，不同地區、不同企業的煤礦生產條件差異較大，採掘機運通洗等場景復雜多樣，智能應用成本高、復制難度大。整合不足，行業規模大、場景多是我國煤炭行業的優勢，同時也是智能化的難點。唯有高效整合場景和能力的碎片，沉澱行業的數據、經驗、能力，並廣泛流通、共享，才能使人工智能技術加快與行業融合，將碎片化的劣勢轉變成規模的優勢。山東能源集團通過積極探索，尋找到一套行之有效的方法，可以將自身的場景優勢、裝備優勢與人工智能技術結合起來，通過三者互相融合，加快實現人工智能大規模“下井”。

以“四化”推動人工智能在能源行業大規模落地、創新突破

工程化：人工智能與煤礦場景結合，賦予人工智能在行業發展的驅動力。人工智能必須從理論走向實踐，從科研創新走向工程實用，從數據中心走向生產現場，唯有與煤礦安全生產管理結合、與生產場景結合，形成價值閉環才具有行業的生命力。山東能源集團基於盤古礦山大模型，瞄准效率提升和安全生產，首期聚焦CV類場景智能應用，結合煤礦場景和安全生產管理制度，半年之內就訓練出覆蓋煤礦生產皮帶運輸、立井提升、輔助運輸等數十種場景的模型算法，助力企業提高安全生產效率。下步，將把大模型與採礦理論、機械理論結合，創新機械設備預測性維護、沖擊地壓智能防治等場景應用，探索減少井下作業量和主動防范安全風險，實現“作業人員減下來，職工勞動強度降下來，生產效能提上去，井下生產環境得到根本改善，安全生產更有保障”。

產業化：以“一礦一策”的高效率低成本自學能力，滿足本地定制需求走向規模化。煤炭生產場景復雜多樣、地質條件和工藝的差異，需要人工智能具備高效率、低成本的復制和定制能力。山東能源集團國內外煤炭產能3.5億噸/年，各地賦存條件和生產工藝各異，如何將山東省內的智能化應用成果復制到陝西、內蒙古、新疆及澳洲煤礦，是人工智能規模化落地的關鍵。人工智能預訓練大模型突破了模型泛化的局限性，能夠有效匹配“一礦一策”需求。山東能源集團啟動人工智能創新之初，以打造“高而不貴”AI為目標，用AI技術來武裝工人，把數字技術融入到生產一線，集約化建設AI算力中心、訓練雲鼎大模型、打造AI服務中心，通過集團高速骨干網絡讓一線工人遠程異地標注。以理念變革與技術創新結合，將分散在數十座煤礦的一線經驗和能力集中到平台，持續迭代並沉澱在大模型上，實現AI的精度比傳統小模型高10%，訓練效率提高85%。基於能力匯聚和沉澱，山東能源集團權屬雲鼎科技公司建設76個礦井的電子封條項目，初步形成煤礦人工智能產業化的能力。

標准化：為大模型提供海量源源不斷的數據，賦予人工智能持續的生命力。數據是大模型的營養，大模型不斷地“吃數據”“消化數據”維持持續的生命力。山東能源集團啟動數字轉型之初，日均處理數據已達到2億條。隨著智能化建設走向深水區，以標准的信息架構、標准的數據規范，全面打通OT、IT、CT三大系統數據，形成海量的多源數據統一接入、匯聚和處理勢在必行。為此，山東能源集團以統一的數據規范、統一採集各類設備數據，為大模型提供源源不斷的數據輸入，進一步豐富了礦山大模型的場景功能，推動大模型持續優化升級。

模塊化：應對場景的碎片化，聚集行業力量共創海量智能應用。面向未來看今天，煤礦智能應用創新要避免走土法煉鋼的老路，過去每一個小場景需求，從方案設計、數據處理、算法開發、模型訓練及后續的維護工作，程序多、成本高，僅訓練環節的模型投入就高達數十萬元，且泛化性低、復制和共享難度大。山東能源集團以昇騰、昇思、大模型技術為基礎，打造算力+算法+平台一體化AI服務平台，一方面將通用場景算法、行業算法進行模塊化規劃和管理﹔另一方面通過從數據標注到模型發布的一站式模型訓練工作流，一線工人遠程標注、自行訓練，集中共享，能夠做到集團內跨行業、跨領域算法、模型調用。

業界普遍將人工智能看成如同蒸汽機一樣的通用技術，蒸汽機的發明並沒有很快引發工業革命，而是以蒸汽機作為原動機的一系列工具機發明后，才得以在紡織、採礦、冶金、造紙和交通等領域廣泛使用，從而形成了18世紀轟轟烈烈的工業革命。人工智能在我國各行各業的應用，也將像蒸汽機一樣帶來革命性的變化。我們必須堅持“工程化、產業化、標准化和模塊化”，促進人工智能與中國產業特點結合，推動人工智能與煤炭工業場景深度融合，走我國特色的人工智能發展之路，必將有力助推煤炭行業安全、智能、高質量發展，為建設現代化產業體系貢獻行業智慧、行業力量。（作者系山東能源集團黨委書記、董事長）

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