山东能源集团通过与华为、云鼎科技强强联合，打造的 盘古矿山大模型，将人工智能开发模式从“作坊式”升级为“工厂式”，大大降低人工智能开发门槛和时间周期，可实现快速规模复制推广。
进入2023年以来，生成式AI的爆火，不仅让我们再次感受到人工智能带来的变革，也让AI大模型从研究实验室走向产业界，进而逐渐走进了我们的生活。
不过，AI大模型的应用并非局限在生成式AI领域，它可以用于各种业务场景，并帮助人们更快速、更准确地完成各种任务，从而降低成本、提升工作效率和工作体验。
在煤矿行业，过去“作坊式”的人工智能算法模型开发方式，大大制约了人工智能的落地速度；基于AI大模型打造的工业化人工智能生产平台，已成为行业智能化转型的新方向。
在这一趋势下，位居世界500强第69位、我国煤炭行业前三的山东能源集团，也在以超前的理念与作为，积极探索AI大模型在智能矿山建设中的落地。山东能源集团通过与华为、云鼎科技强强联合，打造的盘古矿山大模型，将人工智能开发模式从“作坊式”升级为“工厂式”，大大降低人工智能开发门槛和时间周期，可实现快速规模复制推广。
作为全球首个商用于能源行业的AI大模型，山东能源集团基于盘古矿山大模型的先行先试，也是AI大模型在工业领域的又一创新实践，为推动矿山行业实现AI大规模落地打下了坚实基础。
01、矿山智能化提速，
山东能源集团乘势而上
在数字经济与实体经济深度融合的今天，矿山行业在数字技术应用上也已经驶入快车道，尤其是一系列政策的出台，更是进一步加快了矿山智能化建设速度。
2022年8月，科技部发布的《关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知》明确提出，促进以智能矿山等为代表的新一代人工智能示范应用场景工作；2022年10月，矿监局印发的《煤矿及重点非煤矿山重大灾害风险防控建设工作总体方案》也要求，着力开展矿山AI视频智能辅助监管及煤矿监测监控设备建设，提升矿山重大灾害风险防控能力。
顺应智能矿山建设新趋势和新要求，山东能源集团也在积极探索人工智能技术在矿山行业的创新应用。
在山东能源集团，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，亟需转向针对小样本训练的AI大模型上。
比如，在安全巡检上，山东能源集团此前虽然采用的是摄像头远程监测，但同时也需要大量的人力来观看视频才能发现异常点，且无法完成海量视频的异常标注和识别；因此，山东能源集团希望借助基于AI大模型的机器视觉能力，实现皮带运输、防冲泄压、人员安全、流程合规检查等场景的智能化监测和识别。
为此，山东能源集团决定与华为成立联合创新中心，共同探索以科技助力“数智山能”建设，推动煤炭行业智能化转型。
尤其在人工智能技术应用上，山东能源集团更是与云鼎科技依托华为盘古大模型建设了专门的人工智能训练中心，构建起全方位人工智能运行体系和集团管控、煤矿执行的人工智能管理体系，可以将一套可复用的算法模型流水线应用到各种不同场景，减少专家的干预和人为调优的消耗，促进煤矿生产从人工管理到智能化管理、从被动管理到主动管理的转型。
山东能源集团之所以与华为和云鼎科技合作，不仅得益于华为拥有全技术栈的AI解决方案，以及在人工智能、芯片、深度学习框架等根技术上的创新；也得益于云鼎科技对能源科技领域的深刻理解和深厚积累。由此，三方各自发挥在场景、技术和经验上的优势共同打造了盘古矿山大模型，以解决人工智能在矿山领域落地难的问题，助力矿山行业智能化升级。
02、21个应用场景落地，
矿山大模型全面应用
作为盘古矿山大模型在行业内的首次商用，山东能源集团将AI大模型技术的特点和优势，与自身业务场景需求充分融合，着重从采煤、掘进、主运、辅运、提升、安监、防冲、洗选、焦化9个专业入手，推动盘古矿山大模型的应用。
截至目前，山东能源集团已经实现AI大模型在21个应用场景的落地，包括：劳动保护用品穿戴规范性监测、人员乘坐架空乘人装置规范性监控、人员误入危险区域及关键岗位行为状态监护、煤矿限员AI监管分析、变电所巡检合规性监测、采煤转载装运异常AI智能控制、卡扣式胶带接头的AI监测、截割部落地监测、敲帮问顶动作监测、临时支护有效性监测、顶板支护作业监测、危险区域人员安全监控、人员摔倒监测、防冲卸压工程打钻深度监管、多绳摩擦提升系统尾绳运行监测、立井提升井底堆煤监测、智能重介密度优化、选煤煤泥水浓缩智能加药系统、介质桶跑粗智能监测、智慧配煤、煤仓运行异常状态监控。
在采煤转载装运异常AI智能控制方面，山东能源集团借助AI算法模型，可实时监测采煤面转载煤流，智能识别转载机运行期间的异常问题，并根据不同卡堵点的严重程度定义不同的处置策略。由此，山东能源集团实现了人工监测向自动监测的转变，减少因严重卡堵造成的设备故障，提升转载机运行效率，减轻作业人员工作负荷，促进采煤工作面少人无人。
在掘进工序AI识别系统方面，山东能源集团针对掘进作业在安全管控上存在的安全保障难、顶板管控难、行为规范难、质量保持难、责任追溯难等五大难点，利用AI大模型对掘进现场作业及人员安全进行监测，可自动识别危险区域人员进入、自动监测截割部落地、敲帮问顶作业执行等各工艺环节是否符合规程要求，并实现现场告警、联动停机等自动业务处置，从而保障人员安全、提升作业规范等。
在煤仓运行异常状态监控方面，煤仓作为煤流运输系统的重要环节，存在蓬仓、卡堵、穿仓等安全隐患，易造成生产中断，降低煤流运输效率，甚至会危及人身和设备安全。为此，山东能源集团在煤仓上部、下部皮带各安装一台高清摄像仪，采集煤流状态信息，并引入AI技术对煤仓状态进行实时监测与智能分析，从而提前预警预报煤仓事故，并联动控制系统停运给煤机及带式输送机，提醒值班人员及时处理，降低事故发生概率、缩短影响时间，保证人员安全，提升作业效率。
从这些典型应用场景可以看出，山东能源集团在AI大模型场景化应用上的思路和做法非常清晰务实：首先选择从视频监测角度切入，进而借助机器视觉、AI算法等，实现人工监测向自动监测的转变，这样既充分发挥了AI大模型的优势，也能让监测更加实时、高效、规范；同时，最大程度降低工作强度，赋能安全生产、智能管理等。
03、开行业先河，
矿山大模型凸显6大价值
目前，山东能源集团已经建成300多个智能化采煤工作面，其中85个工作面智能开采产量占比超过80%，冲击地压矿井全部实现了智能化开采；在国家首批70处智能化示范煤矿中，山东能源集团9处煤矿已全部高标准完成建设并实现常态化运行。不仅如此，山东能源集团智能化矿井在建设标准上，也远高于《煤矿智能化建设“十四五”规划》提出的建设“五类三控”智能化矿井行业标准。
以山东能源鲁西矿业李楼煤业为例，李楼煤业通过与华为、云鼎科技的深入合作，率先将盘古矿山大模型应用于防冲卸压AI监管中。通过引入AI技术对卸压钻孔施工质量进行智能分析，辅助防冲部门进行防冲卸压工程规范性验证，李楼煤业降低了82%人工审核的工作量，实现防冲工程100%验收率。总体来说，山东能源集团借助盘古矿山大模型的落地，收获了以下六大价值：
1、降低安全生产风险。危险区域人员安全管控可以增强煤矿安全管理能力，降低安全事故发生概率，为煤矿行业安全行为管控打造可复制的模型。而通过告警也能够规范井下人员行为，提升安全意识，避免潜在危险发展成为安全事故，降低安全事故发生概率。
2、提升员工幸福感。借助AI大模型构建的自主预测、生产工艺优化等场景算法模型，山东能源集在提升生产效率的同时，减轻了员工工作压力。比如，在防冲卸压施工孔深监督场景中，使用专用摄像仪对施工过程动态监管，视频实时上传并进行智能核验，即提高了监管时效性与准确性，也提升了安全生产、减轻了员工工作压力。
3、提升生产质量效益。在洗选煤和配煤场景中，山东能源集团借助AI大模型对实际数据进行建模，可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。比如，焦化配煤优化场景可将人工耗时从1~2天缩短到1~2分钟，而采用更优配比的配煤单，可有效降低成本3元/吨。
4、优化人工智能建设投资回报。山东能源集团打造的“四位一体”智能中心，可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；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，大幅减少场景模型交付效率，缩短投资应用到生产的时间周期。
5、提升科研创新力。山东能源集团通过AI大模型的科研创新和生产应用，促进了人工智能和矿山智能化建设的深度融合，进一步加快了国家级智能化示范煤矿建设。截至目前，山东能源集团和华为、云鼎科技已经共同孵化国家专利30个，并已申报科技部人工智能示范区推广名录。
6、培育产业生态。如今，山东能源集团正在发挥产业链“链主”的示范引领作用，围绕产业链部署创新链，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，构建国企科技创新的新载体。
如今，AI大模型在行业中的大规模应用方兴未艾，而山东能源集团在盘古矿山大模型上的创新实践，一方面成功将这一先进技术手段应用于最艰苦、最危险的工作场景中，助力矿山安全生产和减员增效；另一方面也为更多矿山企业落地AI大模型提供了参考借鉴，既有助于AI大模型在整个矿山行业的普及，也有助于进一步推动矿山行业的智能化转型。
