导论

     作为传统能源行业中的重要组成部分，煤炭行业正值推动数字化转型和高质量发展的关键阶段，大模型技术应用已经成为行业关注度最高、技术迭代和场景渗透最快的领域之一，有希望成为推动行业数字化、智能化革命性发展的重要引擎。因此，研究AI大模型技术在煤炭行业的应用和发展的现状，对促进煤炭行业转型升级和可持续发展意义重大。通过分析多家大型煤炭集团AI大模型的实际应用场景案例，围绕“煤炭行业AI大模型应用”为主题展开调研。分析调研结果，探索AI大模型技术在煤炭行业应用的前景，讨论其未来发展趋势，分析其应用中可能面临的问题，提出若干煤炭行业发展AI大模型相关应用的建议。

     摘要：结合多家科技厂商推出的AI大模型的落地商用案例以及其在煤炭行业的实际应用实例，分析了AI大模型技术应用发展现状。基于大型煤炭企业信息化相关专业人员以及信息技术服务商所填报的300余份调查问卷，研究了AI大模型技术在煤炭行业的应用前景；阐述煤炭行业大力发展AI大模型应用所面临的数据要素、基础设施、数据安全、新型生产关系构建、人才储备等方面的问题，结合行业数字化转型升级、智能化高质量发展的要求，提出煤炭行业应用发展AI大模型的若干建议。

     关键词：煤炭行业；AI大模型技术；应用前景；发展趋势；高质量发展

     1）数据安全与隐私风险问题
     当前煤炭企业数据安全意识提升，但应用能力不足问题仍然突出。AI大模型需要对大量数据进行训练和优化，包含大量企业核心机密和敏感信息。如果数据保护措施不当，可能面临泄露的风险，给企业利益带来巨大威胁。
     2）技术成熟度和稳定性问题     

     AI大模型的决策过程通常是一个“黑箱”，这种不透明性使得人们难以对模型的决策结果进行验证和评估，增加了模型误用和滥用的风险。特别是煤炭作为高危行业，涉及到百万矿工的生命安全，对系统设备的安全性、稳定性和可靠性要求更高，一旦人工智能出现错误或不当行为，将会产生新的潜在风险。

     3）设备和基础设施投入问题

     AI大模型的训练和推理需要强大的计算能力，特别是针对大规模数据集和复杂模型时， 需要相应的设备和基础设施支持，如AI专用芯片，高性能的计算机、传感器、摄像头等。这些设备和基础设施往往价格昂贵，且随着技术的不断演进，更新换代成本也高。所以，构建和部署AI大模型需要巨大的资金和技术投入，而其经济效益和社会效益可能需要较长时间才能显现，这对于部分企业而言是不小的负担。
     4）人才建设与能力更新问题
     AI技术的专业性强， 而煤炭行业传统上偏重于工程实践，缺乏足够的AI技术人才。培养或引进既懂煤炭业务又精通AI技术的复合型人才是关键。而且随着AI大模型的广泛应用，使企业员工从很多基础性、事务性、高危性工作解脱出来的同时，也对其产生了更高层次的要求。企业面临着一方面既缺乏驾驭AI技术的高水平人才问题，一方面又要解决人员转岗分流问题。
     5）法规与政策不确定性问题
     随着AI技术的深入应用，相应的行业规范和法律法规也需要跟进。当前关于AI的相关法规和政策还在不断完善进程中，不同国家、地区、行业法规存在差异，对于人工智能需要加强监管和规范。如何在符合政策要求的同时，推动技术创新和应用，是另一个挑战。煤炭企业需要密切关注法规政策变化，确保大模型应用符合法规要求。

     煤炭行业在发展应用AI大模型的同时，也要警惕潜在的风险与挑战，需要从明确应用目标与需求、加强数据基础设施建设、选择合适的AI大模型与算法、强化技术支撑与人才保障、推动产业合作与生态构建以及注重安全与隐私保护等方面进行全面规划和实施。
     1）明确应用目标与需求
     首先是确定业务需求。煤炭企业需要明确自身在智能化转型中的具体需求，如提高生产效率、降低安全风险、优化资源配置等，该具体需求将作为AI大模型应用的重要导向。其次是梳理应用场景。根据业务需求，梳理出适合 AI大模型应用的具体场景，如设备故障预测、安全生产监控、生产计划优化等，该具体场景将成为AI大模型应用的实际载体。

     2）加强数据基础设施建设
     受体制机制、技术手段、工作基础等多重因素影响，煤炭行业可供大模型训练的有效数据源体量不足，且呈现碎片化分散状态。发展好煤炭行业大模型，需要解决好“数据”该基础和关键性问题。煤炭企业要建立完善的数据采集系统，确保能够实时、准确地获取到生产过程中的各类数据，包括设备运行数据、环境监测数据、生产统计数据等，上述数据是AI大模型训练和应用的基础。将采集到的数据进行整合、清洗和存储，构建数据仓库和数据湖。丰富的数据资源将为AI大模型的训练和分析提供有力的支持。
     3）选择合适的AI大模型与算法并强化技术支撑与人才保障
     煤炭企业在发展应用AI大模型的同时，需要根据应用场景的具体需求对模型的性能进行评估，包括准确率、召回率、F1分数等关键指标，选择性能表现优异、符合需求的AI大模型进行应用。针对煤炭行业的特殊性和复杂性，对选定的AI大模型进行定制化开发。通过调整模型参数、优化算法结构等方式，使模型更加适应煤炭行业的实际需求。
     加大AI大模型技术研发投入，推动技术创新和突破，与高校、科研机构等合作，共同开展关键技术研究和攻关。加强煤炭行业与AI技术的交叉融合，培养具备煤炭专业知识和AI技术能力的复合型人才。通过培训、引进等方式，提升行业人才的整体素质和能力水平。
     4）创新构建新型生态协作机制     

     融合开放是大模型繁荣的必要条件。加强产业链合作，推动煤炭企业与AI技术提供商、设备制造商等产业链上下游企业的紧密合作，共同推进煤炭行业的智能化转型。以AI大模型为核心，构建煤炭行业智能化转型的产业生态。通过共享数据资源、共同研发创新等方式，推动产业生态的繁荣和发展。煤炭企业需与技术企业紧密合作，将行业长期积累的知识经验注入人工智能；煤炭信息应用技术公司需与IT大厂优势互补、紧密合作。煤炭企业、院校、科研机构、技术供应商需要面向各类煤炭行业大模型各环节所需的关键软硬协同技术壁垒展开联合攻关，推动大模型与煤炭工业深度融合，共建大模型创新生态。
     5）注重安全与隐私保护，提前做好应对问题风险的准备
     AI大模型对资金、人力和物力的消耗巨大，带来高投入、高效益的同时也潜藏着高风险、高亏损。在AI大模型应用过程中，需要加强数据安全管理，确保数据不被泄露、篡改或滥用。建立完善的数据安全管理制度和技术防护措施。在数据采集、存储和应用过程中，注重保护个人隐私权益。遵循相关法律法规要求，确保个人数据的合法、合规使用。煤炭行业需制定详细的风险管理策略，包括识别潜在风险、评估风险影响、制定应对措施以及建立风险监控机制等。同时应当建立起相应的风险应对预案，包括制定应急预案、建立应急响应机制和进行应急演练等，一旦出现问题，可迅速启动。

图1 行业专业人员大模型技术关注度情况

图2 行业专业人员认为大模型有助于提高煤矿安全保障水平情况

图3 技术服务商认为大模型技术能够解决煤炭行业问题情况

图4 技术服务商集成应用大模型技术进展情况

图5 技术服务商投入意愿情况

图6 行业专业人员认为大模型技术应用的主要制约因素

图7 技术服务商认为大模型技术应用的主要制约因素

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