提起“大模型”，人们很容易会联想到“ChatGPT”一类的AI聊天工具。人们借助这类工具，不仅能够提高工作效率，还能解决生活中的实际问题，十分便利。但当AI大模型遇上年产值600万吨、开采深度接近1000米的煤炭矿井，两者又会擦出怎么样的“火花”？

大模型如何在矿井下运行？

“在我刚毕业的时候，煤矿每年的事故率在5%左右，矿工一直是高风险工种，”山东能源党委常委、副总经理刘健对记者坦言。在他看来，“如何留住人”一直是煤矿企业需要解决的棘手问题，如何让更少的矿工面临高风险，是行业内部重点研究探讨的问题。

通过何种方式可以让更少的矿工下到矿井中？如何让井下工作时间缩短？

记者日前实地走进了新巨龙煤矿，该矿是山东能源鲁西矿业旗下主要煤矿之一。新巨龙煤矿于2004年6月份开工建设，2009年底投产运营，矿井核定生产能力600万吨/年，保有资源储量10.8亿吨。据工作人员透露，该矿至少还可开采47年之久。

记者换上矿工的装备后，乘坐罐笼经过近3分钟下到地下约850米的矿井内。随后，记者又换乘通勤车在如地下迷宫般的隧道内穿梭。

从出罐笼到抵达掘进工作面，通勤车足足开了约半小时。据新巨龙工作人员介绍，这段车程行驶距离超过10公里。很难想象，在超800深地下，还盘踞着如此庞大的地下网络。而下车后，仍需要步行数百米，才能真正达到掘进工作面（如图），整个过程犹如“地心历险记”。

不过，与想象中不同的是，矿井中并没有出现粉末飞扬的场景，相反是一系列设备井然摆放。整个路程中，仅看到为数不多的几位工作人员作业。同时，每隔一段距离就能看到摄像设备、无线基站等设备。

据新巨龙煤矿副总经理牛永明告诉记者，国内煤矿的煤层普遍较深，开采难度相较于国外难太多，“比如在澳大利亚，多数煤矿是露天矿，完全不需要下地采掘。”

据他介绍，在深入地下的煤炭采掘过程中，冲击地压是造成煤矿塌陷最主要因素，是需要防范的最大风险。而中国是世界煤炭行业受冲击地压影响最深的国家之一。

如何化解这一风险？钻孔卸压工程成为冲击地压防治的主要手段。记者在现场也观察到，钻孔机器是掘进工作面所必备的设备。

上述人士介绍，在采煤过程中，岩体应力猛烈释放会导致事故，通过对岩壁打孔产生一定空间，可以令岩壁压力向孔内释放，从而避免向采煤隧道内挤压。因此，在卸压钻孔施工时，人员操作不当，比如深度不够、角度错了等，会影响卸压效果，继而导致安全隐患甚至事故。

其中，钻孔深度是防冲卸压工程最关键的参数之一。记者在钻孔卸压工作面观察到，钻孔机器上安装着高清摄像设备以及其他相关传感器设备。据牛永明介绍，AI大模型可对钻孔施工情况进行实时监测，可实现钻孔深度自动核验、孔深不足及时提醒，避免漏检、迟检，减少人工核验工作量。

“过去，我们在检查矿工作业的规范性方面，通过执法记录仪对打钻的全过程录像，录像完成后再带出矿井，再由专人对视频进行核查，也就是说视频现场如果拍了一个半小时，那地面上的人就要看一个半小时，非常耗时耗力，”新巨龙煤矿防冲中心主任贾海滨直言。

而大模型下地之后，地上工作人员通过AI大模型视觉识别能力来识别矿工是否打钻达标。据记者随后在地上指挥中心观察，盘古大模型通过前期学习，可以准确识别包括矿工、设备在内的各种井下物件。当矿工操作不规范时，可第一时间作出提醒，极大降低了沟通的时间成本，同时降低了防冲工作风险。

据贾海滨透露，“过去一个钻孔卸压小组需要14-16人左右，而现在仅需要4-5人即可。而在地面，1位地上人员可以监测5、6个工作面场景。”

他介绍，用了AI识别后，一是增强了实时性，从之前隔天核验到现在现场完成核验，卸压孔深度不足时系统及时提醒，冲击地压监控中心可实时查看井下工程施工情况，发现问题及时整改。二是减少了人工核验工作量，从之前人工审核一个卸压钻孔耗时15分钟到使用AI后人工审核时间降低到3分钟，降低人工核验工作量80%。

点点鼠标即可远程“挖煤”

AI大模型技术的引入，不仅让煤矿生产更智能，也帮助煤炭行业管理者提升了管理效率。

在新巨龙公司的地面智能化集控中心，采煤机、支架、泵站、刮板输送机、破碎机、转载机、皮带输送机等设备的工作状态可以在一块数字大屏上清晰呈现。通过采煤机、支架、刮板输送机联动控制装置及工艺控制软件，可将工作面设备数据信息上传至地面监控中心，实现工作面常态化监视和历史数据查询、运行状态分析、故障诊断可视化集中控制等功能，让生产期间一个工作面内实际参与生产的人员从约20人减至不到7人。

集控中心配置的本安型操作台，还可以让工作人员坐在办公室里，清点鼠标远程“挖煤”——配合采煤机主机系统及工作面视频实现对采煤机的远程控制。确保远程控制延时不大于300ms、记忆截割率超90%、三角煤自动切割、煤机速度超5m/min等智能化功能。包括采煤机滚筒升、降、采煤机组的左右牵引、急停等动作，采集煤机的位置、速度、左右滚筒高度、左右摇臂轴承温度、机身仰俯角度、牵引方向、各电机工作电流等参数上传。

此外，集控中心在转载机头、工作面上下端头、顺槽皮带机头机尾等多处地点配备了视频监控系统，能实现对整个工作面的可视化图像监控。

“通过接入现场生产数据和监控视频，实时优化工艺参数、识别故障与异常、审核作业规范，通过广播提醒、设备联动等方式实现自动处置，真正做到了降本增效。”工作人员表示。

煤矿智能化行稳致远

在陕西省煤矿安全高质量发展现场会上，郭振兴介绍了近几年华为在矿山智能化方面的创新和实践。

矿鸿物联操作系统让设备“说普通话”。华为与国家能源集团联合创新，成功将矿鸿操作系统应用于矿井生产装备，为AI智能应用开发提供了坚实的基础底座。一套系统覆盖井下大大小小设备，为不同设备的智能化、互联与协同提供了统一语言，让所有的设备都讲“普通话”。目前，国能神东乌兰木伦矿已经进行全矿矿鸿适配，1800多台(套)设备能够长时间稳定运行，矿鸿已经从示范矿建设进入了大规模商用阶段。矿鸿操作系统极大地降低了现场工作人员的工作量，提升了员工的工作效率与安全。华为也与陕煤集团、中煤集团、山能集团、晋控集团、中国煤科院等进行广泛合作，共同探索新的应用场景。

创新本安5G低频解决方案，是为矿井而生的高性能矿用5G技术。华为利用其在5G领域深厚的技术积累，联合运营商，开发了专门适合在井下部署的5G低频本安解决方案。该技术利用低频700~900M优良的覆盖特性，结合华为专利超级上行带宽SUL技术，相比传统高频方案，井下巷道基站数量几乎可以减少一半，大大减少了部署成本和维护成本，同时还能提供大于1G的上行带宽，满足井下大量高清摄像头视频回传和远控的高带宽、低时延需求。

基于云边协同的工业互联网架构，深度挖掘数据价值。华为协助陕煤股份打造云边协同的工业互联网架构，围绕股份、矿业、矿井的生产、经营等多维度数据资产，构建数据的“采、存、算、管、用”全生命周期的数据治理能力，进一步提升陕煤股份数据资产的价值，让数据“动”起来，促进企业降本增效，同时搭建便捷、安全、高速的数据获取机制，实现数据从产生到加工再到开放共享的价值闭环。

盘古矿山大模型赋能矿山“大智慧”。7月18日，华为和山东能源集团联合发布了面向煤矿行业的盘古矿山大模型，将AI应用开发周期从“月级”缩短到“天级”，实现AI的“工业化”开发。目前，在山能已开发针对采、掘、机、运、通、洗选等9个专业的21个应用场景。比如，在主运输环节，通过机器视觉+人工智能，实现了多种场景的智能监测；在洗选场景，通过密控算法，有效提升精煤产量；通过转载点视频电子围栏，有效提升井下生产安全。随着基于盘古矿山大模型的广泛应用，将会涌现出更多的智能化应用。

多年来，华为矿山军团采用“平台+Al+生态”战略，持续投入创新，携手生态伙伴、科研院所、智能矿山客户，让智能矿山建设行稳而致远。郭振兴在演讲中表示，华为矿山军团致力于通过5G、AI、矿鸿智联等数字化和智能化技术，建设基于工业互联网的智能矿山，开放协作，共同实现煤矿安全建设高质量发展。

价值拆解与竞争格局

智能煤矿是覆盖生产、运营、管理、安全保障等全过程的智能化

定义：智能化煤矿将人工智能、工业互联网、云计算、大数据、机器人、智能装备等与现代煤炭开发技术进行深入融合，形成全面感知、实时互联、分析决策、自主学习、动态预测、协同控制的智能系统，实现煤矿开拓、采掘（剥）、运输、通风、洗选、安全保障、经营管理等全过程的智能化运行。

井工煤矿的智能化建设重点覆盖工艺环节

针对井工煤矿，智能化建设场景重点覆盖“掘-采-运-选-尾-填”及地质保障、压风/通风、供电/供水、安全监测、信息基础设施、智慧园区及经营管理等关键环节，实现无人少人、效率提升、精益化管理、安全管控等全面提升。

露天煤矿的智能化建设重点覆盖工艺环节

针对露天煤矿，重点提升矿井网络、数据中心、感知系统建设，重点建设远程操控系统、无人驾驶系统、远程运维系统等，实现开采环境数字化、采掘装备智能化、生产过程遥控化、信息传输网络化和经营管理信息化。

终端侧：特殊的环境对终端的性能和安全性提出了更高的要求

终端侧的数据接入是实现矿山智能化的关键基础，涉及传感设备、摄像头、控制器、工控机等自动化控制部件等生产、环境类数据，以及工业网关、路由器、5GCPE等通信设备数据。针对井工矿，因井下环境复杂，为防止发生安全风险，国家要求下井电气设备需做隔爆型、增安型、本质安全型等特殊防爆处理，对终端性能和安全性提出了更高的要求。

网络侧：一张融合专网满足井上井下生产、人员通信、海量物联需求

智能矿山网络基础设施建设包括办公、工业控制网、视频监控网、安全监控网等，以万兆工业环网+NB-Iot/4G/5G/wifi6/UWB等融合组网方式，实现矿山有线/无线、宽带/窄带等数据的综合接入与调度，保证端到端安全、可靠、稳定，满足煤矿人员、设备、环境等各系统的综合感知和融合交互的通信要求。

平台侧：统一融合的综合管控平台是智能化矿山的核心大脑

智慧矿山综合管控平台可以接入矿山设备并集成矿山各业务子系统、创新应用，实现煤矿地质勘探、巷道掘进、煤炭开采、主辅运输、通风排水、供液供电、安全防控等业务系统的数据融合、分析决策与智能联动控制，是智慧矿山整体建设内容的核心。

应用侧：安全监测、生产控制、经营管控是矿山智能化的关键环节

智慧矿山正处于从局部智慧化向全面智慧化演进的过程中，包含基础设施建设、智能管控平台、智能应用子系统建设，应用侧安全监测系统、生产控制系统、经营管控系统等是矿山智能化的关键环节。

文章来源： 中国矿业报 ，未来智库，金融界，南方+客户端