近年來(lái)，在一系列政策、標(biāo)準(zhǔn)和新技術(shù)的持續(xù)引領(lǐng)下，我國(guó)礦山智能化建設(shè)已取得長(zhǎng)足進(jìn)步。國(guó)家礦山安全監(jiān)察局?jǐn)?shù)據(jù)顯示，截至今年一季度末，全國(guó)建有1806個(gè)智能化采掘工作面，建成智能化工作面的煤礦達(dá)到907處，煤礦智能開(kāi)采產(chǎn)能占比超過(guò)50%，超過(guò)1.6萬(wàn)個(gè)固定崗位實(shí)現(xiàn)無(wú)人值守。

礦山智能化建設(shè)的深入開(kāi)展，推動(dòng)礦山高端裝備、智能裝備需求持續(xù)釋放。我國(guó)礦山技術(shù)裝備市場(chǎng)規(guī)模已超4000億元，年均復(fù)合增長(zhǎng)率為5%~8%，其中，智能化裝備增速最快，年均增長(zhǎng)20%。尤其在AI與礦山業(yè)務(wù)場(chǎng)景深度融合的今天，礦山裝備的高端化、智能化、成套化升級(jí)換代，已經(jīng)成為推動(dòng)礦山智能化變革的核心要素之一。

上海創(chuàng)力集團(tuán)股份有限公司（以下稱(chēng)“創(chuàng)力集團(tuán)”）作為煤礦裝備制造行業(yè)的領(lǐng)軍企業(yè)，委托旗下全資子公司浙江上創(chuàng)智能科技有限公司（以下稱(chēng)“上創(chuàng)智能”）推動(dòng)基于5G+AI技術(shù)的智慧礦山成套技術(shù)與裝備、煤礦智能洗選成套技術(shù)與裝備等領(lǐng)域的創(chuàng)新。2024年底，與華為正式開(kāi)展全面合作，通過(guò)聚合創(chuàng)力集團(tuán)在礦山裝備制造領(lǐng)域、以及華為在AI、工業(yè)軟件和數(shù)字孿生開(kāi)發(fā)平臺(tái)等方面的能力，共同開(kāi)展了業(yè)內(nèi)首個(gè)礦山采礦裝備人工智能大模型研發(fā)。

如今，上創(chuàng)智能通過(guò)與華為聯(lián)合推進(jìn)礦山采礦裝備人工智能大模型創(chuàng)新，在智能綜采、智能掘進(jìn)等方面取得了一系列突破。上創(chuàng)智能在助力礦山企業(yè)建設(shè)智能化綜采工作面的基礎(chǔ)上，也將聯(lián)合華為打造“礦山裝備+AI算法+應(yīng)用”的新一代礦山智能化裝備，賦能智能礦山建設(shè)。

AI加速智能礦山建設(shè)，裝備智能化升級(jí)勢(shì)在必行

隨著“人工智能+”行動(dòng)的深入推進(jìn)，AI正在與礦山行業(yè)加速融合。今年4月發(fā)布的《煤礦智能化發(fā)展藍(lán)皮書(shū)》指出，近年來(lái)，我國(guó)煤礦智能化建設(shè)提質(zhì)加速，初步實(shí)現(xiàn)了煤礦企業(yè)減人、增安、提效的智能化建設(shè)目標(biāo)。在此基礎(chǔ)上，煤礦智能化正從采煤智能化向全礦井智能化逐漸邁進(jìn)。

礦山裝備智能化，需要通過(guò)構(gòu)建“感知-認(rèn)知-決策-執(zhí)行”四位一體的閉環(huán)控制來(lái)實(shí)現(xiàn)：通過(guò)全面感知環(huán)境，分析當(dāng)前情況和未來(lái)趨勢(shì)，自主決策并采取行動(dòng)，以滿(mǎn)足特定的生產(chǎn)目標(biāo)。在這樣一個(gè)閉環(huán)中，AI所扮演的角色至關(guān)重要。

目前，國(guó)家已經(jīng)出臺(tái)一系列政策和規(guī)劃，支持和引導(dǎo)礦山裝備的創(chuàng)新發(fā)展。工信部發(fā)布的《工業(yè)重點(diǎn)行業(yè)領(lǐng)域設(shè)備更新和技術(shù)改造指南》明確提出，以冶金、礦山等領(lǐng)域重型機(jī)械生產(chǎn)制造老舊設(shè)備更新、智能化和綠色化升級(jí)改造為重點(diǎn)，推廣應(yīng)用穩(wěn)定性好、加工精度高、自動(dòng)化和智能化水平高、高效節(jié)能、綠色環(huán)保的設(shè)備。

順應(yīng)這一趨勢(shì)，越來(lái)越多的企業(yè)正積極探索AI與礦山裝備的融合，加速推進(jìn)礦山裝備智能化升級(jí)進(jìn)程。進(jìn)入AI技術(shù)創(chuàng)新深水區(qū)，礦山裝備的智能化升級(jí)正面臨一系列新挑戰(zhàn)，如基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采集困難、場(chǎng)景復(fù)雜多變、控制執(zhí)行對(duì)大模型分析結(jié)果要求高等。

在開(kāi)發(fā)過(guò)程中，大部分AI開(kāi)發(fā)仍針對(duì)碎片化場(chǎng)景獨(dú)立開(kāi)發(fā)，高度依賴(lài)AI專(zhuān)家的經(jīng)驗(yàn)和算法能力，不僅導(dǎo)致開(kāi)發(fā)周期長(zhǎng)、效率低，也缺乏規(guī)范的開(kāi)發(fā)流程和高效的調(diào)優(yōu)技巧，使得模型的精度、性能、可擴(kuò)展性等指標(biāo)常常無(wú)法滿(mǎn)足實(shí)際生產(chǎn)需求。

為此，上創(chuàng)智能決定基于自身在礦山裝備行業(yè)的深厚積累與資源優(yōu)勢(shì)，攜手華為構(gòu)建礦山裝備大模型，以實(shí)現(xiàn)對(duì)礦山裝備全生命周期流程的提前感知和智能輔助決策，持續(xù)提升礦山裝備在設(shè)計(jì)、制造、運(yùn)維等全生命周期的安全性能，為我國(guó)礦山裝備產(chǎn)業(yè)整體向高端化、智能化、綠色化邁進(jìn)提供有力支撐。

建設(shè)人工智能平臺(tái)，打造礦山裝備大模型

如今，在礦山行業(yè)，推動(dòng)AI與礦產(chǎn)資源勘探、開(kāi)采、選礦等環(huán)節(jié)的融合，已經(jīng)成為行業(yè)共識(shí)。其中，礦山行業(yè)僅以視覺(jué)及預(yù)測(cè)類(lèi)為方向，便可梳理出超過(guò)300個(gè)高價(jià)值A(chǔ)I場(chǎng)景。在這一趨勢(shì)下，上創(chuàng)智能通過(guò)攜手華為建設(shè)人工智能平臺(tái)，打造礦山裝備大模型，正在給礦山裝備智能化升級(jí)帶來(lái)一系列創(chuàng)新。

首先，構(gòu)建行業(yè)AI大模型，解決碎片化場(chǎng)景問(wèn)題。煤礦行業(yè)碎片化AI場(chǎng)景數(shù)量極多，很難通過(guò)一個(gè)模型覆蓋多個(gè)場(chǎng)景，針對(duì)這一問(wèn)題，上創(chuàng)智能采用分層式的大模型預(yù)訓(xùn)練架構(gòu)，將AI開(kāi)發(fā)從過(guò)去低效的“作坊式”轉(zhuǎn)化為高效可大規(guī)模復(fù)制的“工廠(chǎng)式”，所開(kāi)發(fā)出的行業(yè)大模型可適配更多場(chǎng)景，開(kāi)發(fā)周期也從過(guò)去的月級(jí)縮短到天級(jí)。

其次，低代碼AI開(kāi)發(fā)工作流，降低AI模型開(kāi)發(fā)門(mén)檻。借助低代碼AI開(kāi)發(fā)，非AI專(zhuān)業(yè)人員也可進(jìn)行模型迭代優(yōu)化工作，進(jìn)而滿(mǎn)足工業(yè)化生產(chǎn)需求。不僅如此，通過(guò)將場(chǎng)景化工作流與通用AI工作流相結(jié)合，可滿(mǎn)足不同碎片化場(chǎng)景的定制化需求。

第三，依托故障預(yù)測(cè)AI大模型，打造采煤機(jī)裝備獨(dú)有競(jìng)爭(zhēng)力。通過(guò)在線(xiàn)監(jiān)測(cè)采集設(shè)備真實(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)，可對(duì)設(shè)備狀態(tài)進(jìn)行判斷和預(yù)測(cè)，最大限度降低安全事故風(fēng)險(xiǎn)，減少“過(guò)修”或“欠修”，減少非計(jì)劃停機(jī)次數(shù)，從而實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品溢價(jià)，提升設(shè)備競(jìng)爭(zhēng)力。

第四，數(shù)字孿生應(yīng)用使能平臺(tái)，賦能應(yīng)用軟件開(kāi)發(fā)。上創(chuàng)智能通過(guò)融合數(shù)字孿生、3D GIS、仿真優(yōu)化、視覺(jué)AI技術(shù)，可全面支撐智能應(yīng)用構(gòu)建。比如，低代碼編排可像搭積木一樣構(gòu)建多場(chǎng)景數(shù)字孿生應(yīng)用，大幅提升開(kāi)發(fā)效率，縮短應(yīng)用上線(xiàn)周期，并可根據(jù)業(yè)務(wù)需求隨時(shí)修改。

第五，依托平臺(tái)能力，推動(dòng)企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型和人才培養(yǎng)。上創(chuàng)智能借助AI大模型和智能應(yīng)用，不僅能夠推動(dòng)自身業(yè)務(wù)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型，也培養(yǎng)了一批既懂煤礦行業(yè)又懂AI技術(shù)與應(yīng)用孵化能力的專(zhuān)家，從而幫助集團(tuán)構(gòu)建“發(fā)現(xiàn)-改進(jìn)-解決問(wèn)題-優(yōu)化措施”端到端的業(yè)務(wù)閉環(huán)能力。

AI大模型使能礦山裝備，助力礦山智能化建設(shè)

在礦山智能化建設(shè)持續(xù)深入的今天，智能化綜采作為開(kāi)采領(lǐng)域的核心技術(shù)，既減少了對(duì)人力的依賴(lài)，也提高了開(kāi)采效率和質(zhì)量，并顯著降低了安全風(fēng)險(xiǎn)。因此，自2024年底全面合作以來(lái)，上創(chuàng)智能與華為首先從智能化綜采入手，推進(jìn)礦山裝備大模型落地，實(shí)現(xiàn)礦山裝備的智能化升級(jí)。

針對(duì)綜采面所面臨的丟架漏架、移架不到位，視頻質(zhì)量差、視頻范圍有限，以及遠(yuǎn)控時(shí)延較大等問(wèn)題，上創(chuàng)智能與華為通過(guò)礦山裝備、ICT產(chǎn)品和AI技術(shù)的融合，已經(jīng)實(shí)現(xiàn)礦鴻三機(jī)聯(lián)動(dòng)、支架自動(dòng)找直、360全景視頻、遠(yuǎn)控時(shí)延優(yōu)化等，切實(shí)解決了實(shí)際生產(chǎn)問(wèn)題，增加了設(shè)備連續(xù)運(yùn)行時(shí)長(zhǎng)，減少了人員投入。

與此同時(shí)，上創(chuàng)智能與華為已經(jīng)完成礦山裝備大模型的部署調(diào)試，并正式啟動(dòng)模型和應(yīng)用開(kāi)發(fā)。其中，采煤機(jī)減速箱故障預(yù)測(cè)已完成基于裝備大模型的算法開(kāi)發(fā)調(diào)試，并整理10件故障件，完成8000多組數(shù)據(jù)測(cè)試，算法準(zhǔn)確率達(dá)95%以上，成為采煤機(jī)出廠(chǎng)質(zhì)檢隱患排查的重要一環(huán)。

在此基礎(chǔ)上，上創(chuàng)智能與華為將繼續(xù)推進(jìn)在智能綜采、智能掘進(jìn)等領(lǐng)域的深度創(chuàng)新。比如，在智能綜采層面，雙方將共同推動(dòng)實(shí)現(xiàn)傳感器部署無(wú)線(xiàn)化，采煤機(jī)預(yù)測(cè)性維護(hù)、采煤機(jī)截割曲線(xiàn)的自動(dòng)規(guī)劃與軌跡生成等；在智能掘進(jìn)層面，雙方將共同解決掘進(jìn)面高粉塵情況下看不清的問(wèn)題，分步實(shí)現(xiàn)支護(hù)工序的自動(dòng)化和智能化。

依托礦山裝備大模型，上創(chuàng)智能正在加速推進(jìn)“裝備+AI+礦山場(chǎng)景化應(yīng)用”的創(chuàng)新，在助力企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的同時(shí)，進(jìn)一步構(gòu)建產(chǎn)品的技術(shù)壁壘，提升產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力，推動(dòng)業(yè)務(wù)持續(xù)快速發(fā)展。同時(shí)，上創(chuàng)智能也將致力打造AI產(chǎn)業(yè)生態(tài)圈，提升行業(yè)上下游企業(yè)的AI創(chuàng)新和應(yīng)用水平，并聚焦行業(yè)痛點(diǎn)構(gòu)建“產(chǎn)品+服務(wù)+賦能”的AI服務(wù)體系，加速礦山智能化建設(shè)。

隨著礦山智能化建設(shè)步入“深水區(qū)”，行業(yè)對(duì)裝備智能化的需求正變得愈發(fā)迫切。上創(chuàng)智能與華為在礦山裝備大模型領(lǐng)域的創(chuàng)新實(shí)踐，不僅為企業(yè)提供了技術(shù)攻堅(jiān)的范本，更標(biāo)志著礦山行業(yè)邁向“AI+裝備”深度融合的新階段。未來(lái)，雙方也將繼續(xù)深化合作，在加速礦山裝備行業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的同時(shí)，推動(dòng)AI大模型在智能綜采、智能掘進(jìn)等核心場(chǎng)景的規(guī)模化應(yīng)用，為礦山智能化建設(shè)貢獻(xiàn)智慧和力量。