矿山大模型，有多难就多有价值

题图｜视觉中国‍‍

今年7月，国家矿山安全监察局公布的最新数据显示，全国矿山事故起数同比下降13%，其中非煤矿山事故总量继续下降，但煤矿事故反弹，近期，内蒙古、贵州等地发生的煤矿事故让人触目惊心。

长久以来，矿山尤其是煤矿领域的安全问题，一直是行业中的“达摩克利斯之剑”。为此，国家曾出台多个相关文件，最近，中共中央办公厅、国务院办公厅联合发文“关于进一步加强矿山安全生产工作的意见”，对矿山安全提出了更高的要求和具体的部署。

然而，完全依靠人和制度来实现矿山安全的提升，总归存在主观因素。据大数据对过去20年综合分析，煤矿事故90%以上是由于“人”的不安全行为（违规）引起的。因此，“反三违”一直是安全生产监管的重点。去年底，国家矿监局联合财政部发布“128号文”， 明确要求通过人工智能技术提升矿山安全监管的智能化。如今借助视频AI技术，成为了矿山企业安全的必选项。

虽然我国已经完成了矿山机械化的阶段，但是矿山作为传统行业，在数字化领域走得还比较慢，比较浅。毫不夸张讲，连最简单的网络连接问题，在大多数矿山企业里仍旧是一大难题，更别说高阶的智能化了。

矿山智能化，难

面对国内数以千计的矿山，智能化工作犹如剥丝抽茧。

目前矿山智能化建设过程中也存在一系列的挑战，例如行业标准还需要进一步推进和深入；企业各个系统之间的互联互通难度大、成本高；数据共享和数据流转不畅，各类烟囱式的系统林立导致数据孤岛问题比较突出，各种生产设备接口不统一，严重影响了数据价值的释放。

以最常见的井工开采场景为例，设备和系统需要保证高强度下的高稳定性。然而，井下作业环境带来的流变、坍塌、瓦斯、粉尘和有毒有害气体的排放等又给设备和系统提出了严苛的挑战。

再如，在煤炭领域，2022年我国原煤产量达到45.6亿吨，精煤产量仅为4.9亿吨。但精煤是通过洗选煤工艺从原煤中提取得到，洗选煤生产的工艺参数涉及100多种，传统洗选密度控制依靠人工经验确定，无法及时准确地通过数据分析对分选密度进行实时调整，容易导致指标波动，造成精煤回收损失。

整体来看，我国矿产资源品种多，总量大，且大矿少，中小矿多，露天开采少，矿井开采多；独立矿少，共（伴）生矿多，区域差异性极大，矿山之间需求各异。所以智能矿山建设要因地制宜，这就对其智能化服务商提出了更高的要求，也就是我们常说的需要完全了解“know how”。

华为的探索

2021年，华为煤矿军团正式成立，其最先做的事就是聚焦在产品解决方案，打造平台和基础能力。

具体地，华为和国家能源集团联合发布了矿鸿操作系统，和山东能源集团联合打造了“盘古矿山大模型”，并于今年7月18日完成商用发布，和陕煤集团共同推出了矿山行业首个数据标准化体系，并在陕煤红柳林矿业建成了煤炭行业首个工业互联网架构的智能矿山。

在上文提到的如何提升精煤产率的问题上，在引入盘古预测大模型能力后，山东能源通过对不同煤层、不同季节、不同灰分的原煤煤质数据和工艺参数智能分析，同时基于华为自研的图网络融合技术对多个最优算法进行堆叠、动态调优。

最终新方案的应用能够大幅提升精煤的产量，最先应用该方案的山能济二煤矿每年多产出8000吨精煤，这个能力推广到全国，可让每个煤矿每年平均多产出2000吨精煤。精煤产率的提高也直接影响了煤价，两者成正比关系，为煤矿带来的效益提升肉眼可见。

再有，在地下矿井中有一条“高速公路”，即煤矿主运输系统的带式输送机，连接了综采、掘进工作面和巷道、大巷及地面洗选、装车等，占煤矿总设备装机功率30% ，占煤矿耗能60%，是煤矿的主要能耗设备。它既是煤炭的“运输线”，也是生产的“效益线”，更是煤矿的“能耗线”。

主运系统一旦发生故障，将直接导致停工停产，每天减产几万吨。现阶段主运系统主要依赖人工巡检，皮带距离长，矿工需要每天走10~20公里巡检，环境恶劣，工作量大，且无法做到及时处理。

而基于盘古矿山大模型的AI主运智能监测系统能够精准识别大块煤、锚杆等异常情况，异物识别准确率达98%。相较于人工巡检，盘古矿山大模型可以做到7*24小时全时段巡检，避免了因漏检造成的安全事故，而且缩短了停机时间，减少了减产损失。

在煤矿生产的其他环节中，我国是世界煤炭行业受冲击地压影响最深的国家之一，钻孔卸压工程是冲击地压防治的主要手段。

为保证卸压钻孔施工质量，山东能源李楼、新巨龙等煤矿引入了AI大模型视觉识别能力，不仅降低了82%的人工审核工作量，还将原本需要3天的防冲卸压施工监管流程缩短至10分钟，实现防冲工程100%验收率。

当然，过去两年，华为更多的是在煤矿数字化领域进行探索，如今，华为“煤矿军团”更名为“矿山军团”，在这背后也藏着华为更大的信心与业务拓展的决心。

矿山军团CEO韩硕在HC媒体圆桌专访中提到：“刚开始煤矿军团成立的时候，我们是聚焦煤矿场景，后来在发展过程中发现，沿着穿、爆、采、拨、排的少人无人和提升效率的方案，完全可以很平滑的放到非煤矿应用。”

从煤炭到非煤矿山的实际应用中，这些经验和解决方案也实现了平移，以矿山智安解决方案为例，煤矿探放水作为煤矿作业的必要环节，直接关系到矿井生产安全。

据悉，煤矿探放水是指对于有水害威胁的矿井或区域，通过超前勘探方法，查明采掘工作面顶底板、侧帮和前方等水体的具体空间位置和状况，采取钻孔等安全方法将水体放出。

在探放水方面，矿山智安解决方案用人工智能技术杜绝了不探、假探、少探的问题，还规范了井下作业人员的标准化作业流程问题，杜绝了三违（违章指挥、违章作业、违反劳动纪律）。

这里也不得不提到，山西省某地，2020年之前，几乎每年要发生一起透水事故，也就是矿山里天然水或地下管道涌水，导致大量水从岩石裂隙中涌入井巷，造成人员损伤。在采用人工智能技术探放水以后，最近几年这里有效杜绝了透水事故的发生。

“平台+生态”，找到最优解

矿山领域探索的成果，其实背后是华为坚定地实施“平台+生态”战略的结果。在这个战略背景下，华为聚焦自己擅长的东西，即自主可控的算力基础平台，盘古大模型和基本的AI框架工具。

落地时，华为将这些工具提供给生态伙伴，由他们的工程师开发算法。比如，为了应对矿山生产环境的复杂多变，华为推出了“零代码开发”的元图工坊数字孪生使能平台。形象来说，该平台为合作伙伴提供了“厨房”、“炒菜原料”和“炒菜流程”，然后合作伙伴根据矿山企业的实际需求去“做菜”。

在早前的HDC大会上，华为合作伙伴重庆梅安森董事长马焰就曾表示，“我们不能为了吃一顿饭，而去开一个饭店，还自己种米、种菜、养鱼、养鸭。华为推出矿鸿、盘古矿山大模型与元图工坊等平台，都是从根本上颠覆过去智能矿山的建设模式。”

而这正如韩硕所强调的：“平台的能力不是让一件事情变得很复杂，而是让一件事情变得很简单。”如此一来，也就引出了矿山军团的下一步重点——联合伙伴打造解决方案。

在与生态伙伴合作方面，在HC媒体圆桌上华为生态合作业务总裁杨文池给出了这样一个案例。他提到，自盘古矿山大模型发布以来，现在已经开发了40多个应用，到年底会有200多个。但这些应用并不是华为的博士生或者只懂AI的纯技术人员开发的，而是华为的合作伙伴云鼎公司开发的。

在流程和分工方面，山东能源下属各个矿山负责从真实场景中收集需要AI解决的问题，然后云鼎基于盘古矿山大模型为这些问题找到解决方案。

可见，在“平台+生态”的高度闭环下，华为已经为矿山智能化找到了合适的解决方案。

需要指出的是，以上提到的只是华为在矿山领域与合作伙伴共创的冰山一角。

在生态建设上，矿山军团早已开始行动。比如华为联合精英数智，推出了矿山智安系列化解决方案，与山东黄金、北矿智能打造了矿山易联网解决方案，与华夏天信、梅安森、龙软等打造了矿山综合管控解决方案，与上海山源打造了新一代井下环网解决方案等等，目前已经开始在矿山智能化建设中逐步发挥重要的作用。

越来越多伙伴加入华为的伙伴阵营‍‍‍‍‍‍‍

值得一提的是，有数据显示，仅在智能采矿环节，预计到2027年全球智能采矿市场规模将达到1662.24亿元。近几年，智能采矿市场年复合增长率预计将达到17.91%。这足以证明智能矿山市场的巨大潜力。

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