众筹模式助力矿山迈入AI时代

煤炭行业是一个很难理解的行业首先，煤炭行业生产环境复杂，运营场景多样，设备资产重，知识经验丰富，其次，煤炭行业缺乏统一的标准和数字化方案，最后，不同煤企，不同矿区的数字化建设差异巨大，标准难以对齐所以煤炭行业有很多工作需要远程自动化改造，也有很多设备需要智能化改造

针对煤炭行业数字化转型存在的根技术，场景，人才，生态四大缺口，华为煤矿总队市场与产业发展总裁刘伟于2022年在新浪科技风云榜发表主题演讲，系统介绍了华为帮助数字技术带入每一个矿井的行业理念。

如何将数字技术深度融入矿井生产流程，推动智能矿井建设，最终实现矿工穿西装打领带采矿刘伟从两个方面分享了融合的实践探索

首先是架构的整合过去一些矿山企业积极试验创新，形成了几十个应用系统这些系统在单个系统内得到了一定程度的优化，但很难实现跨系统的调度联动甚至管理这几十个系统的帐户和密码也是一项繁重的工作华为煤矿总队，大型煤炭生产企业，行业合作伙伴在矿井智能化建设实践中，探索出一套标准统一，结构统一，数据规范统一的智能矿井工业互联网矿井智能是基于统一的工业互联网架构，向下统一参与各类设备的互联，实现统一的数据采集和入湖集成，向上使能各类智能应用

第二是人工智能在行业的大规模应用煤矿生产是一项复杂而危险的工作，目前仍需要大量人员在现场工作矿井智能的核心是通过人工智能算法沉淀专家经验，代替人从事危险，复杂，重复的劳动，让煤矿生产更安全，更智能，更高效，更绿色

刘伟表示，华为mine AI模式的最大价值在于其在人工智能推动的矿业中的运用，复制和创新我们坚信，有扎根的技术，有价值的场景，有人才，有开放合作的生态华为矿山AI大模式将在不久的将来快速突破产业规模期，必将为全国乃至全球的矿业带来更多普惠价值

以下是演讲全文:

将数字技术带入每一座矿山——华为矿山AI模式将惠及全国矿业。

各位好，我是华为煤矿总队的刘伟感谢新浪科技风云榜的邀请很荣幸通过视频认识你可能有朋友知道，华为最近一年组建了很多军团，前后一共20个煤矿总队是第一个，成立于2021年3月我们的使命是将数字技术带入每一座矿山

早在2020年3月，国家发改委，国家能源局等八部委联合发布《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》，明确提出到2025年，大型煤矿和灾害严重煤矿基本实现智能化到2035年，范围扩大到各类煤矿回顾过去，1950年10月，计算机和人工智能之父艾伦·图灵发表了著名论文《计算机械与人工智能》，随后设计了图灵测试，开启了全世界人工智能领域的积极探索现在基础设施能力也可以支撑人工智能的起步未来二三十年，人类社会还会有一次重大的技术革命，那就是人工智能的广泛应用矿业智能化是这一科技飞跃的一个缩影如何将数字技术深度融入矿井生产流程，推动智能矿井建设，最终实现矿工穿西装打领带采矿我们从两个方面分享融合的实践探索

首先是架构的整合互联网时代，华为煤矿总队，大型煤炭生产企业，行业合作伙伴在矿井智能化建设实践中，探索出一套标准统一，结构统一，数据规范统一的智能矿业互联网作为智能化的必由之路，数据作为核心生产要素的价值应该得到充分发挥过去一些矿山企业积极试验创新，形成了几十个应用系统这些系统在单个系统内得到了一定程度的优化，但很难实现跨系统的调度联动甚至管理这几十个系统的帐户和密码也是一项繁重的工作矿井智能化基于统一的工业互联网架构，向下涉及各类设备互联，向上实现统一数据采集和入湖集成，使各类智能应用成为可能

第二是人工智能在行业的大规模应用煤矿生产是一项复杂而危险的工作，目前仍需要大量人员在现场工作矿井智能的核心是通过人工智能算法沉淀专家经验，代替人从事危险，复杂，重复的劳动，让煤矿生产更安全，更智能，更高效，更绿色在推进矿山智能化的过程中，有四个差距:根技术，场景，人才，生态在这里，我想用中国煤炭学会和中国矿业大学联合举办的首届全国矿山AI模型大赛，来说明一下我们在应对上述四个差距方面的一些实践探索

首先是技术差距AI技术在全球能源行业的渗透率不到3%每个想应用AI技术的企业，可能都需要一些技术水平高的人来进行独立的架构设计和调试就像每个工厂都需要聘请设计师设计螺丝一样，是一种相当粗放原始的手工作坊模式华为一直非常重视在R&D的投资2021年研发支出1427亿元，占全年收入的22.4%十年来，R&D累计投资已达8540亿元在如此持续高强度的R&D投入下，华为拥有遍布技术栈的AI解决方案，基于人工智能，芯片，深度学习框架等根部技术，构建了矿井AI大模型平台，实现了煤矿行业首个大模型落地，解决了碎片化场景问题，引领煤矿行业AI发展模式从车间到工厂转变矿石的AI大模型是行业预训练模型，相当于提供了一套自动化工具用户不再需要手工设计制作螺丝，只需要放入原材料就可以自动制作场景模型，大大简化了开发工作量

其次，场景差距场景指的是人工智能应用程序的各个部分在采矿业，情况就大不相同了除了开采本身，还有开采前的勘测规划，开采后的运输，通风和安全，过程中间的管理等这么多的场景，仅靠一家企业是无法穷尽和实现的所以我们提出众筹的模式，就是通过集体的力量来搭建AI场景地图和应用我们在中国矿业大学，安徽理工大学，山东科技大学等高校和多家煤矿企业进行了深入调研，编制了业内最完整的场景图，包含16大类305个场景子项同时，在矿井AI模型大赛中，鼓励参赛选手发挥创意，提出更多有创意的场景和方案

这里我举两个例子第一个案例是一个采矿仓库的场景在煤矿生产中，往往一天要涉及上百辆矿车的出入，是煤矿生产不可缺少的一部分来自中国矿业大学的一支队伍，用矿用AI大模型的能力代替人工值守，实现了不同装载矿车进出警时的合理自主变道在智能系统的帮助下，值班人员从3班的2人减少到2班的1人，提高了工作效率

第二个案例是煤矿输送带的巡视现场来自中科大少年班团队，这些才华横溢的少年设计了端云结合的巡检机器人解决方案，同时借助学习和使用华为矿山AI模型的能力，不断提升识别各种风险问题的巡检能力，可在恶劣条件下工作，解决了人工巡检周期长，漏检和安全隐患等问题

最后说一下开放合作的生态涉及采煤，机电，通风等学科，全国4000多个煤矿的地质条件和自动化程度差异较大构建良好的行业生态，离不开产学研的充分合作，让学术研究的成果不断转化为产业应用同时，也需要行政主管部门，煤炭生产企业，设备制造商，应用系统开发商以开放的姿态共同推进创新合作，推动智能矿山建设高效规模化发展

2000多年前，古希腊物理学家阿基米德曾说:给我一个支点，我可以撬起整个地球在人类科技发展史上，无数的案例一次又一次地证明，一项新技术的发明，应用和推广，就像这样一个支点，会带来生产力和生产关系的巨大变革华为mine AI模式的最大价值在于其在人工智能推动的矿业中的运用，复制和创新我们坚信，有扎根的技术，有价值的场景，有人才，有开放合作的生态华为矿山AI模式将在不久的将来突破产业规模期，必将为全国乃至全球的矿业带来更多普惠价值

最后，预祝本次峰会取得圆满成功，感谢大家。