2024-01-01-华为-2023矿山智能化暨矿山大模型最佳实践白皮书_35页_2mb

矿山大模型最佳实践总结

这份白皮书总结了矿山大模型在山东能源集团的落地实践经验，围绕煤矿智能化建设、盘古大模型的架构、应用场景、运营模式和商业模式展开。

背景

煤炭行业智能化建设面临资金不足、技术标准不一、装备落后等问题。山东能源集团自2020年起投入200多亿元推进矿井智能化，牵头成立联合创新中心，采用盘古大模型，构建云边协同架构，探索工业化AI制造方案，实现了从人工管理到智能化管理的转变。

矿山大模型架构

华为盘古矿山大模型采用“1+4+N”架构：

• “1”是矿山一站式AI平台，提供训练与推理服务；
• “4”是四大核心能力（视觉、预测、自然语言、多模态）；
• “N”是一系列场景化专属模型，用于井下生产、安全监察等工作流。

这种架构满足了数据不出企，提升模型的泛化性与移植性，适应矿山复杂场景。

实践应用案例

盘古矿山大模型在多个场景中实现功能落地：

1. 防冲卸压AI模型：自动核验钻孔深度，减少人工审核量，提升预警速度；
2. 重介密控预测模型：优化洗煤工艺参数，保证产品质量；
3. 焦化配煤优化：实现焦炭质量预测与配煤比例优化，节省成本；
4. 其他场景：包括皮带检测、人员安全监控等，共计已开发40+场景，实现“退杆结束即验果”，提高作业安全性与生产效率。

运营与安全实践

矿山大模型依赖持续运营机制，采用“边用边学”方式迭代。运营组织由集团公司、运营公司、华为组成，协调资源，规范训练流程，并建立模型更新机制。同时，围绕数据安全与模型安全采取：

• 数据加密脱敏；
• 模型加密与动态混淆；
• 对抗样本防御。

商业模式与行业推广

煤炭行业客户分为大型、中小型，华为提供三种落地途径，实现商业模式弹性配置：

1. 大型集团自主建设“大厨”模式；
2. 集团统一建设部分模型“预制菜”模式；
3. 中小型企业采购公有云服务。

实现方法包含顶层设计、试点先行、标准工作流程，强调“统一标准、统一架构、统一数据规范”，减少重复建设的同时提高效率。

总结

矿山大模型将AI规模化落地，以技术创新带动煤炭行业智能化变革，不仅提高了安全生产与运营效率，也在结构优化、成本控制上带来突破，为其他行业提供参考。