提及煤礦,，很容易令人聯(lián)想到礦工的滿面烏黑,、“悶熱”“潮濕”的工作環(huán)境、甚至?xí)r而發(fā)生的礦難……在過去,，這是眾多煤礦的真實現(xiàn)照,。然而如今，一切正在變化,，變量則來自于“AI大模型”,。
自ChatGPT帶火整個AI賽道后，國內(nèi)大模型如雨后春筍般出現(xiàn),。據(jù)不完全統(tǒng)計,，目前國內(nèi)已有93個大模型公開發(fā)布，逐漸形成“百模大戰(zhàn)”之勢,。
以ChatGPT為代表的通用多模態(tài)大模型在問答,、寫作、作詩方面展現(xiàn)了“驚艷”的一面,，但隨著市場回歸理性,，人們不禁要問：大模型除了聊天,、創(chuàng)作外，還能干些什么,？
截至目前,，已經(jīng)有不少科技巨頭將目光投向B端。華為近期發(fā)布了“不作詩,，只做事”的盤古大模型3.0,，聚焦行業(yè)場景、垂直領(lǐng)域,；曾經(jīng)試圖對標(biāo)ChatGPT的百度文心一言也將視線轉(zhuǎn)移至能源,、汽車制造等領(lǐng)域；騰訊云也試圖做行業(yè)大模型解決方案,。
近日，中國基金報記者實探了位于山東西南部的多處煤礦,。其中最深的礦井位于菏澤市巨野縣的新巨龍煤礦,，其開采深度達到810米至950米，這有如將全球最高樓迪拜哈利法塔向下倒砌,。
而記者在實探的掘進工作面位于地下約850米處,，乘坐罐籠（礦井中的升降電梯）下到礦底，足足需要三分鐘時間,。而在暗無天日的礦下駐足數(shù)小時,，時間仿佛都在加速。
值得注意的是,，先于記者下礦井的,，還有AI大模型。那么,，AI大模型如何在地下超800米之初,，改變煤礦人的作業(yè)方式？如何與礦山開采發(fā)生“化學(xué)反應(yīng)”,？
“在我剛畢業(yè)的時候，煤礦每年的事故率在5%左右,，礦工一直是高風(fēng)險工種,，”山東能源黨委常委、副總經(jīng)理劉健對記者坦言,。在他看來,，“如何留住人”一直是煤礦企業(yè)需要解決的棘手問題，如何讓更少的礦工面臨高風(fēng)險,，是行業(yè)內(nèi)部重點研究探討的問題,。
通過何種方式可以讓更少的礦工下到礦井中,？如何讓井下工作時間縮短？
記者日前實地走進了新巨龍煤礦,，該礦是山東能源魯西礦業(yè)旗下主要煤礦之一,。新巨龍煤礦于2004年6月份開工建設(shè)，2009年底投產(chǎn)運營,，礦井核定生產(chǎn)能力600萬噸/年,，保有資源儲量10.8億噸,。據(jù)工作人員透露,，該礦至少還可開采47年之久。
記者換上礦工的裝備后,，乘坐罐籠經(jīng)過近3分鐘下到地下約850米的礦井內(nèi),。隨后，記者又換乘通勤車在如地下迷宮般的隧道內(nèi)穿梭,。
從出罐籠到抵達掘進工作面,，通勤車足足開了約半小時。據(jù)新巨龍工作人員介紹,，這段車程行駛距離超過10公里,。很難想象，在超800深地下,，還盤踞著如此龐大的地下網(wǎng)絡(luò),。而下車后，仍需要步行數(shù)百米,，才能真正達到掘進工作面（如圖）,，整個過程猶如“地心歷險記”。
不過,，與想象中不同的是，礦井中并沒有出現(xiàn)粉末飛揚的場景,，相反是一系列設(shè)備井然擺放,。整個路程中，僅看到為數(shù)不多的幾位工作人員作業(yè),。同時,，每隔一段距離就能看到攝像設(shè)備、無線基站等設(shè)備,。
礦下設(shè)備擺放（來源：山東能源現(xiàn)場拍攝）
據(jù)新巨龍煤礦副總經(jīng)理牛永明告訴記者，國內(nèi)煤礦的煤層普遍較深,，開采難度相較于國外難太多,，“比如在澳大利亞,，多數(shù)煤礦是露天礦，完全不需要下地采掘,?！?/section>
據(jù)他介紹，在深入地下的煤炭采掘過程中,，沖擊地壓是造成煤礦塌陷最主要因素,，是需要防范的最大風(fēng)險。而中國是世界煤炭行業(yè)受沖擊地壓影響最深的國家之一,。
如何化解這一風(fēng)險,？鉆孔卸壓工程成為沖擊地壓防治的主要手段。記者在現(xiàn)場也觀察到,，鉆孔機器是掘進工作面所必備的設(shè)備,。
上述人士介紹,，在采煤過程中,，巖體應(yīng)力猛烈釋放會導(dǎo)致事故，通過對巖壁打孔產(chǎn)生一定空間,，可以令巖壁壓力向孔內(nèi)釋放,，從而避免向采煤隧道內(nèi)擠壓。因此,，在卸壓鉆孔施工時,，人員操作不當(dāng)，比如深度不夠,、角度錯了等,，會影響卸壓效果，繼而導(dǎo)致安全隱患甚至事故,。
其中,，鉆孔深度是防沖卸壓工程最關(guān)鍵的參數(shù)之一。記者在鉆孔卸壓工作面觀察到,，鉆孔機器上安裝著高清攝像設(shè)備以及其他相關(guān)傳感器設(shè)備,。據(jù)牛永明介紹，AI大模型可對鉆孔施工情況進行實時監(jiān)測,，可實現(xiàn)鉆孔深度自動核驗,、孔深不足及時提醒，避免漏檢,、遲檢,，減少人工核驗工作量。
“過去,，我們在檢查礦工作業(yè)的規(guī)范性方面,，通過執(zhí)法記錄儀對打鉆的全過程錄像，錄像完成后再帶出礦井,，再由專人對視頻進行核查,，也就是說視頻現(xiàn)場如果拍了一個半小時，那地面上的人就要看一個半小時,，非常耗時耗力,，”新巨龍煤礦防沖中心主任賈海濱直言。
而大模型下地之后,，地上工作人員通過AI大模型視覺識別能力來識別礦工是否打鉆達標(biāo),。據(jù)記者隨后在地上指揮中心觀察，盤古大模型通過前期學(xué)習(xí),，可以準(zhǔn)確識別包括礦工,、設(shè)備在內(nèi)的各種井下物件,。當(dāng)?shù)V工操作不規(guī)范時,，可第一時間作出提醒，極大降低了溝通的時間成本,，同時降低了防沖工作風(fēng)險,。
采煤工作面液壓支撐（來源：山東能源現(xiàn)場拍攝）
據(jù)賈海濱透露,，“過去一個鉆孔卸壓小組需要14-16人左右,，而現(xiàn)在僅需要4-5人即可。而在地面,，1位地上人員可以監(jiān)測5,、6個工作面場景?！?/section>
他介紹,，用了AI識別后，一是增強了實時性,，從之前隔天核驗到現(xiàn)在現(xiàn)場完成核驗,，卸壓孔深度不足時系統(tǒng)及時提醒，沖擊地壓監(jiān)控中心可實時查看井下工程施工情況,，發(fā)現(xiàn)問題及時整改,。二是減少了人工核驗工作量，從之前人工審核一個卸壓鉆孔耗時15分鐘到使用AI后人工審核時間降低到3分鐘,，降低人工核驗工作量80%,。
記者在新巨龍煤礦礦井中所見的景象，也僅僅是大模型運用于采礦工作場景之一,。大模型另一個場景是選煤環(huán)節(jié),，選煤過程中避免粗顆粒物進入介質(zhì)回收環(huán)節(jié),，是保證選煤效果的關(guān)鍵因素。
記者李樓煤礦看到,，為解決“跑粗”發(fā)現(xiàn)不及時難題,，該礦通過在稀介桶內(nèi)加裝截粗裝置和攝像儀，在邊緣推理設(shè)備上部署AI模型,，實時分析截粗裝置上的粗顆粒物堆積情況,，及時告警提醒，同時推送證據(jù)圖片,，以幫助巡檢人員處置,，降低工人勞動強度，從而提升選煤效果,。
李樓煤礦同樣是山東能源魯西礦業(yè)公司權(quán)屬礦井之一，這里優(yōu)質(zhì)稀缺煉焦煤地質(zhì)儲量達10.8億噸,，可采儲量1.78億噸,，年核定生產(chǎn)190萬噸。
另外在鮑店煤礦,，該礦也全工藝段采煤機記憶截割,、液壓支架自動跟機、自動找直,、時序自動放煤,、煤流智能調(diào)速、運輸機自動張緊和斷鏈保護等功能保持常態(tài)化運行,，極大改善了職工作業(yè)環(huán)境,，提高了礦井安全保障水平。
而上述AI大模型之所以能夠“下礦”,，要得益于山東能源,、云鼎科技依托華為盤古礦山大模型的開發(fā)。據(jù)華為煤炭軍團CEO蔣旺成透露,，盤古礦山大模型主要涵蓋采煤,、掘進、主運,、輔運,、提升、安監(jiān),、防沖,、洗選、焦化9個專業(yè)21個場景應(yīng)用。
在細分領(lǐng)域,，包括勞動保護用品穿戴規(guī)范性監(jiān)測,、人員乘坐架空乘人裝置規(guī)范性監(jiān)控、人員誤入危險區(qū)域及關(guān)鍵崗位行為狀態(tài)監(jiān)護,、煤礦限員AI監(jiān)管分析等也均是大模型“發(fā)熱”的場景,。
那么，大模型何以能在煤炭行業(yè)落地,？用蔣旺成的話說就是,，“智能化程度越低、人員需求越大的行業(yè),，往往是AI大模型賦能空間最大的行業(yè),。”
在煤炭行業(yè)中,，不少煤礦早期采用傳統(tǒng)的人工巡檢方式,，作業(yè)現(xiàn)場多是高溫、高危,、粉塵,、潮濕等惡劣環(huán)境，初期采用攝像頭遠程監(jiān)控系統(tǒng),，但是需要大量的人力來觀看視頻發(fā)現(xiàn)異常點,，且無法完成海量視頻異常標(biāo)注和識別。
在山東能源黨委常委,、副總經(jīng)理劉健看來，煤炭行業(yè)最應(yīng)該實現(xiàn)智能化,，讓機器設(shè)備代替人工,。他認為，作為企業(yè)而言,，希望借助大模型視覺能力實現(xiàn)皮帶運輸,、防沖泄壓、人員安全,、流程合規(guī)檢查等場景的智能化監(jiān)測和識別,，以大幅降低人力監(jiān)測工作強度。
早在2020年2月,，國務(wù)院八部委聯(lián)合下發(fā)了《關(guān)于加快煤礦智能化發(fā)展的指導(dǎo)意見》,，明確要 求將人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng),、云計算,、大數(shù)據(jù)等新技術(shù)與現(xiàn)代煤炭開發(fā)利用深度融合。
而在2022年8月，科技部發(fā)布《關(guān)于支持建設(shè)新一代人工智能示范應(yīng)用場景的通知》，明確提出促進人工智能與實體經(jīng)濟深度融合和支持以智能礦山等為代表的新一代人工智能示范應(yīng)用場景工作,。
實際上,，政策接連出臺也為大模型“下礦”提供支撐。據(jù)了解,，山東能源在國內(nèi)外共有85處煤礦,。自2021年以來，該公司已投入100多億元進行礦井智能化建設(shè),，建成了133個智能化采掘工作面,、24個5G+智能礦山應(yīng)用場景，9處國家級智能化示范礦井全部通過驗收,。
根據(jù)規(guī)劃,，“十四五”期間，山東能源還計劃投入資金300億元,，建成一批多種類型,、不同模式的智能化礦井?！澳壳凹瘓F已建成300多個智能化采煤工作面,，智能開采產(chǎn)量占比超過80%。煤礦智能化工作開展以來,，累計減少井下作業(yè)人員1.2萬人,，”劉健表示。
值得一提的是,，大模型能夠?qū)崿F(xiàn)“下礦”,，合作模式也是不容忽視的環(huán)節(jié),。早在2022年1月，山東能源,、云鼎科技,、華為三方聯(lián)合成立了聯(lián)合創(chuàng)新中心，三方依托盤古大模型建設(shè)了人工智能訓(xùn)練中心,，實現(xiàn)了中心訓(xùn)練,、邊緣推理、云邊協(xié)同,、邊用邊學(xué),。
換言之，山東能源提供商用場景,、華為提供盤古大模型的底座,，而云鼎科技基于盤古大模型底座，承接人工智能訓(xùn)練中心場景落地任務(wù),。實際上,，該模式也給市場提供了一個大模型商用路徑的模板。
在華為方面看來,，能夠擁有落地場景作為試點平臺,，對于大模型產(chǎn)業(yè)落地至關(guān)重要。蔣旺成對記者直言,，過去阻礙大模型商用的最大阻力其實是兩端存在難以突破的隔膜,，即“打造大模型的科技類公司了解大模型，但卻對商用行業(yè)不甚了解,；而商用的行業(yè)人士對所處的行業(yè)了解,，卻不懂大模型”。
隨著市場對于大模型的態(tài)度日益理性,，能否應(yīng)用落地并且具備商業(yè)化能力，逐漸成為檢驗大模型成功與否的標(biāo)準(zhǔn),。業(yè)內(nèi)普遍認為，不同于傳統(tǒng)C端消費互聯(lián)網(wǎng),，B端產(chǎn)業(yè)才是大模型的主戰(zhàn)場,。
此前，華為盤古大模型已經(jīng)明確表示“不作詩,、只做事”,，而曾經(jīng)試圖對標(biāo)ChatGPT的百度文心一言也將視線轉(zhuǎn)移至能源、汽車制造等領(lǐng)域,；騰訊云宣布做行業(yè)大模型解決方案,；科大訊飛的星火認知大模型也將包括汽車,、教育作為“降落點”。
浦銀國際一份研報認為,，行業(yè)大模型或成為衍變趨勢,。該機構(gòu)認為，未來大模型會進一步分化為通用,、專用和特定場景,，通用大模型并不能解決很多企業(yè)的具體問題，而模型的大小,，主要還是取決于企業(yè)用戶的自身需求,，企業(yè)的大模型應(yīng)用需要綜合考慮行業(yè)專業(yè)性、數(shù)據(jù)安全,、持續(xù)迭代和綜合成本等因素,。
不過，從目前來看,，AI大模型在B端商用仍處于在探索階段的初期,，仍面臨許多亟待解決的問題。以煤炭為例,，當(dāng)前能夠為AI大模型提供商用試驗場所的,，局限于行業(yè)的大型頭部企業(yè)。
首先,，盤古大模型之所以能夠“下礦”,，一個不容忽視的前提是山東能源前期投入大量財力物力，已經(jīng)初步完成其煤礦的“數(shù)字化改造”,，并能實現(xiàn)數(shù)據(jù)互通,。簡而言之，便是數(shù)字化改造“第一步”,，大模型上路“第二步”,。
“我們曾經(jīng)遇到一處煤礦，井下就有超過20種系統(tǒng),，操作起來非常復(fù)雜,，”華為礦山軍團一位相關(guān)負責(zé)人對記者直言。該人士所提及的礦井中,，設(shè)備所使用的基本國外廠商系統(tǒng),，均處于封閉狀態(tài)，互不通信,。而且外方供應(yīng)商非常強勢,，并不開放數(shù)據(jù)接口。在這種狀況下,，AI大模型穩(wěn)定運行幾乎是“不可能完成的任務(wù)”,。
在記者采訪過程中,，新巨龍煤礦方面也側(cè)面印證了上述說法。據(jù)新巨龍煤礦相關(guān)負責(zé)人透露,，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中,，曾面臨礦山、裝備和通信數(shù)據(jù)編碼不統(tǒng)一,、通訊接口不兼容,、傳輸協(xié)議不開放、系統(tǒng)集成難度大等突出問題,?！肮獯蛲〝?shù)據(jù)接口，實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享就花了兩個月時間,，”該人士稱,。
而且，據(jù)其透露,，要實現(xiàn)大模型運行,，底層生產(chǎn)系統(tǒng)的基礎(chǔ)條件要具備。比如,，需要的傳感器要齊全,，要使用高可靠性的裝備；在架構(gòu)上,，按照工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)來設(shè)計信息化系統(tǒng),。
事實上，僅僅是完成數(shù)字化改造,，便需要耗費大量財力物力,。從國內(nèi)企業(yè)已推進數(shù)字化轉(zhuǎn)型所處的階段來看，大多數(shù)企業(yè)還處于轉(zhuǎn)型初級階段,，已完成數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)為數(shù)不多,。
也就是說，目前來看,，將大模型實際運用于商業(yè)場景,，更像是頭部玩家的“游戲”。
在業(yè)內(nèi)看來,，煤礦智能化建設(shè)本身是一個極為復(fù)雜的系統(tǒng)工程,，面對復(fù)雜的自然環(huán)境，想要真正實現(xiàn)智能化非常困難,。在記者采訪的多位人士看來，要真正全面,、系統(tǒng)實現(xiàn)智能化升級,，還需從網(wǎng)絡(luò),、平臺、標(biāo)準(zhǔn),、人才培養(yǎng)等多個領(lǐng)域統(tǒng)籌兼顧,、協(xié)同推進。
華為方面也提及,，目前AI大模型在行業(yè)中落地過程中,，各項參數(shù)目前缺乏明確統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，“比如大模型的判斷,，精確到什么程度,，目前是根據(jù)各個試點企業(yè)實際需求出發(fā)?！痹撊耸恳蔡峒?，未來需要更多企業(yè)加入進來，便會逐漸形成生態(tài),，行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)設(shè)定才會進一步規(guī)范,。不難看出，AI大模型的行業(yè)落地長坡厚雪,。
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