據新浪科技，在今日（12月16日）舉辦的2022科技風云榜”年度盛典上，華為煤礦軍團市場與產業發展總裁劉維發表《將數字技術帶入每一座礦山”華為礦山AI大模型將普惠全國礦業》的主題演講。

他介紹，煤礦軍團在2021年3月成立，使命就是要將數字技術帶入每一座礦山。未來二三十年，人類社會還有一次重大的技術革命，就是人工智能的廣泛應用。礦山行業的智能化就是這次科技飛躍的一個縮影。

如何將數字技術深度融合到礦山生產流程，推進智能礦山建設，最終實現礦山工人穿西裝、打領帶采礦？他從兩個方面來分享融合的實踐探索。

以下為演講全文：

《將數字技術帶入每一座礦山”華為礦山AI大模型將普惠全國礦業》

各位來賓，各位朋友，大家好，我是華為煤礦軍團的劉維。感謝新浪科技風云榜的邀請，很榮幸用視頻的方式同大家見面。有些朋友可能知道，華為最近一年多成立了不少軍團，前前后后累計有20個。

煤礦軍團是第一個，在2021年3月成立。我們的使命就是要將數字技術帶入每一座礦山。

早在2020年3月，國家發改委、國家能源局等八部委聯合印發了《關于加快煤礦智能化發展的指導意見》，明確提出了到2025年，大型煤礦和災害嚴重煤礦將基本實現智能化。到2035年，范圍還將擴大到各類煤礦。

回顧過去，1950年10月，計算機與人工智能之父阿蘭圖靈發表了那篇著名論文計算機械與人工智能”，隨之設計了圖靈測試”，開始了全世界在人工智能領域的積極探索。現在基礎設施能力也能支撐人工智能的起步。

未來二三十年，人類社會還有一次重大的技術革命，就是人工智能的廣泛應用。礦山行業的智能化就是這次科技飛躍的一個縮影。

如何將數字技<愛尬聊_尬聊生活>術深度融合到礦山生產流程，推進智能礦山建設，最終實現礦山工人穿西裝、打領帶采礦？我們從兩個方面來分享融合的實踐探索。

第一是架構方面的融合。工業互聯網時代，華為煤礦軍團和大型煤炭生產企業、行業伙伴在礦山智能化建設實踐中，探索出一套統一標準、統一架構、統一數據規范的智能礦山工業互聯網，作為智能化的必經之路，充分發揮數據作為核心生產要素的價值。

過去一些礦企積極試點創新，形成了幾十個應用系統，這些系統在一定程度上取得了單系統內的優化，但是要跨系統之間的調度聯動比較困難，甚至管理這幾十套系統的賬號和密碼，都是不小的工作量。

礦山智能化基于統一的工業互聯網架構，向下統一介入各類設備互聯互通，并實現數據統一采集、統一入湖，向上使能各類智能應用。

第二是人工智能在行業大規模應用。煤礦生產是一項復雜、危險性較高的工作，當前仍需大量人員現場作業。智能礦山的核心就是通過人工智能算法來沉淀專家經驗，替代人從事危險、復雜、重復的勞動，讓煤礦生產更加安全、智能、高效和綠色。

在礦山智能化的推進過程中，還面臨著根技術、場景、人才和生態四大鴻溝。這里我想用我們聯合中國煤炭學會、中國礦業大學（北京）共同舉辦的全國首屆礦山AI大模型大賽，來闡述一下我們在應對前面提到這四大鴻溝中的一些實踐探索。

首先是技術鴻溝，AI技術在全球能源行業滲透率不到百分之三。每家想要應用AI技術的企業，可能都需要一些技術水平高的人進行獨立的架構設計與調參。就像每家工廠都需要聘請設計師來設計螺絲一樣，是一種相當粗放原始的手工作坊模式。

華為一直重視研發投入，2021年研發費用為1427億元，約占全年收入的22.4%。而過去十年累計研發投入達8540億元。

這樣的持續高強度研發投入下，華為擁有了全技術棧的AI解決方案，在人工智能、芯片、深度學習框架等根技術基礎之上，構建了礦山AI大模型平臺，在煤礦行業實現了首個大模型落地，解決碎片化場景問題，引領煤礦行業AI開發模式從作坊式轉變為工廠式的生產變革。

礦石AI大模型是一種行業預訓練模型，相當于提供了一套自動化工具，用戶不再需要手工設計和制作螺絲，只需要放入原材料就能自動生產場景模型，這就大幅簡化了開發工作量。

其次是場景鴻溝。場景指的是AI使能應用的各個細分領域。在礦山行業，場景千差萬別，除了挖礦本身，還有挖礦前的勘測規劃，挖礦后的運輸、通風、安全保障，以及過程中間的經營管理等等。這么多的場景，光靠一家企業是無法窮舉和實現的。所以我們提出了眾籌模式，即通過集體的力量來構建AI場景地圖和應用。

我們在中國礦業大學（北京）、安徽理工大學、山東科技大學等高校及多個煤礦企業做了深入調研，整理出一個業界最完整的場景地圖，里面包含了16個大類，305個場景子項。同時，在礦山AI大模型大賽中，鼓勵參賽選手發揮創造性，提出更多創造性場景和方案。

我在這里給大家舉兩個例子。第一個案例是礦山車廠的場景。煤礦生產中，一天往往涉及上百輛礦車的出入井，是煤礦生產不可或缺的一環。來自中國礦業大學的一個團隊借助礦山AI大模型能力替代人工值守，實現了不同載料礦車在出入警時的合理自主變道。在智能系統幫助下，職守人員從3班2人減至2班1人，提升了工作效率。

第二個案例是煤礦傳送帶巡檢場景。來自中科大少年班團隊，這些天才少年們設計了端云結合的巡檢機器人解決方案，同時借助華為礦山AI大模型的邊學邊用能力，不斷提升識別各種風險問題的巡檢能力，可以在惡劣的條件下工作，解決了人工巡檢周期長、漏檢問題和安全隱患。

剛才我們談了跟技術鴻溝和場景鴻溝，現在再來談談人才鴻溝。智能礦山對人才的需求非常迫切，既懂采礦又具備AI技術的人才可謂是鳳毛麟角。這次礦山AI大模型大賽提供了一個很好的人才培養和交流平臺。

大賽受到了全國眾多高校的關注，共有來自59個高校的389支隊伍，1460人報名參賽。這里面不僅有地礦專業高校，也有浙大、中科大這類綜合院校參加。通過大賽，既鍛煉了他們的專業能力，又幫助行業識別了大量人才，同時給選手們提供了一個走向市場、實現價值的機遇。

最后再說說開放合作的生態。煤炭涉及開采、機電、通風等多門類專業，全國大大小小4000 多家煤礦的地質條件和自動化程度更是截然不同。要構建良好的行業生態，離不開產學研用的通力合作，讓學術研究的成果不斷轉化到工業應用里。

同時，還需要行管部門、煤炭生產企業、裝備制造商、應用系統開發者，以開放的姿態共同推進創新合作，促進智能礦山建設高效的規模化開展。

2000多年前，古希臘物理學家阿基米德曾經說過，給我一個支點，我就能撬起整個地球。”人類技術發展史上，無數案例一次次證明，一項新技術的發明、應用及推廣，正如這樣一個支點將帶來生產力與生產關系的巨大變革。

華為礦山AI大模型的最大價值，正是在于借助人工智能推動了其在礦山行業中的使用、復制及其創新。我們堅信，有根技術、有價值場景、有人才、有開放合作的生態。

華為礦山AI大模型這一支點將在不遠的將來迅速突破產業規模期，必將為全國乃至全球的礦山行業帶來更多的普惠價值。

最后，祝本次峰會圓滿成功，謝謝大家。