数字经济是新一轮科技革命和产业变革新机遇的战略选择，人工智能（简称AI）是引领科技革命和产业变革的战略性技术，具有溢出带动性的“头雁”效应。自2020年起，山东能源集团有限公司（简称山东能源）联合华为技术有限公司（简称华为公司）共同探讨矿山大模型应用场景，聚焦全球首款矿山行业大模型商用，分析技术架构并突破关键技术，研发出全球首个矿山行业大模型，涵盖视觉感知和数据预测方案，提供多方面样板，实现创新突破与成果转化，在行业内发挥重要引领和示范作用。

为契合矿山领域智能化改造与数字化转型的迫切需求，构建了矿山场景专用视觉大模型和预测大模型。视觉大模型利用先进的图像处理技术，精准识别矿山作业场景中采煤机运行状态、矿石运输情况等各类目标；预测大模型凭借强大的数据分析能力，预测矿山生产中矿石品位变化趋势、设备故障发生概率等关键参数。视觉和预测大模型协同发力，全面覆盖了矿山领域采煤、掘进、主运、辅运、提升、安监、防冲、洗选、焦化9个专业的100多类AI场景，矿山行业大模型建设场景如图1所示。在采煤工作面，视觉大模型实时监测采煤机的割煤速度和位置，预测大模型根据地质数据预估顶板垮落风险，为安全生产提供精准指导，增强生产安全保障，显著提升了山东能源矿山领域的智能化水平。

矿山行业大模型采用昇腾、盘古大模型等前沿国产化技术，以预训练大模型为基础，深度优化模型架构与算法，使其具备强大的泛化能力，适应不同矿山场景。通过国产化算力适配，充分发挥硬件性能，确保高效运算。云边架构协同实现了中心与边缘的无缝协作，数据在云端集中训练与管理，边缘端实时推理与反馈，保障了系统的稳定性与响应速度。融合系列核心关键技术，打造出可信可靠、通用泛化、自我进化的全栈自主可控的矿山人工智能大模型，填补了国内外矿山领域垂直行业大模型的空白，为煤炭行业智能化转型提供了坚实支撑。

通过矿山现场的传感器、摄像机等设备，实时采集矿山的环境数据、设备状态、生产流程等信息，结合AI技术进行深度学习与分析，有效感知矿山环境变化，并建立动态数据模型。矿山场景感知关键技术从大量原始数据中提取有价值的信息，支持实时决策和预测。通过动态监测设备运行状态，建立模型预测设备故障并预警，动态数据建模的核心为实时更新和优化模型。通过不断优化模型参数，实时匹配矿山生产环境变化，实现精准设备故障预测、安全隐患识别等功能。

应用AI和优化算法，可在复杂生产环境中实现资源合理调配与调度，在突发事件中迅速作出响应。智能调度通过算法优化生产计划、设备调度，减少生产中非计划停机时间，提升生产效率。优化算法涉及多目标优化，常用的包括生产成本、时间效率和设备利用率等。优化目标为总成本最小化，同时满足资源限制、时间约束等条件，通过智能调度与优化算法，实时调整生产计划，根据矿山现场动态变化优化设备和资源分配，提升生产的灵活性和响应速度。

矿山安全监控系统依靠传感器、摄像机等设备，实时采集矿山中的气体浓度、温湿度、设备运行状态、环境震动等参数，动态感知和预测潜在的安全隐患，通过边缘计算和云端分析，实现全面监控生产环境、设备状态及人员安全状况。矿井智能预警以视觉识别技术和深度学习算法为基础，进行多维数据融合和分析，利用设备故障预测模型，分析设备历史数据和实时状态，早期预测潜在安全事故，并识别异常模式，发现异常征兆及时预警，避免设备故障对生产造成影响，可有效提高安全生产的管理水平，矿山行业大模型实时监测界面如图2所示。

海量矿山数据的深度学习模型训练和推理，消耗大量计算资源，带来高能耗并降低模型反应速度。采用知识精馏技术，降低模型复杂度和计算负担，优化模型性能并提升精确度。针对不同矿场任务特点，将大型预训练模型的知识转移到小网络中，适应模型压缩和量化，使模型在低功耗装置高效运行。通过系列优化，模型既可在矿井现场设备保持高预测准确率，也满足快速推理需求。

采用边缘计算和云计算协同架构控制模型能耗，边缘设备只执行必要的推理任务，通过云中心放置大规模的数据预处理和模型训练，降低边缘设备的计算负担和能耗。边缘设备采用动态电源管理技术，在不影响实时性和精确性的前提下，基于当前负载调整功耗，减少不必要能耗，实现动态调度和管理，进一步优化能源利用效率。

在AI领域，基础大模型训练与推理对资源要求极高，在企业本地化部署面临重重困难，特别是矿山对保密和数据私有化需求强烈的行业，高昂投资成本和资源消耗成为难以逾越的障碍。

通过深入剖析煤炭行业独特需求，针对性优化基础大模型，成功研发出适配矿山行业的AI大模型，削减了模型训练和推理所需资源，为大模型私有化部署创造了条件。创新性地深度融合低代码技术与AI技术，重构了AI开发工作流程，满足初级算法工程师仅需简单培训，便可借助平台高效完成模型开发与调优任务，使模型开发、迭代、运维、运营等环节更加便捷、高效，降低了模型开发门槛，为矿山行业的智能化发展注入了新的活力与动力。

在视觉处理领域，针对高层语义层面难以对齐的难题，创新性地提出基于信息瓶颈理论的双分支掩码自动编码器。通过独特的双分支结构设计，有效解决了语义对齐的关键问题，模型在处理视觉信息时，可更好地捕捉和理解高层语义特征，提升了模型对复杂视觉场景的理解能力。为减少图像冗余信息对模型性能的影响，提出仅聚焦于掩码区域内关键信息的重建策略，加速了掩码图像建模过程，提高了模型处理效率，降低计算资源消耗，模型在资源有限的情况下仍保持出色的性能表现。

鉴于当前业界图文对齐预训练模型CLIP在细粒度特定区域或像素级别细节处理的不足，研发了统一的多粒度学习框架，通过显式赋予CLIP局部感知能力，在处理图文信息时可精准捕捉细微特征，提升了模型在图像分类、目标检测等任务的精度，为矿山行业视觉相关应用提供了强大技术支持，大模型视觉技术框架如图3所示。

图3 大模型视觉技术框架

通过深入分析矿山不同场景和任务特性，精准筛选出最适配的基模型，有效解决了因场景与任务差异，导致最优模型难以确定的难题，确保了预测模型的准确性与适应性。

针对部分模型性能欠佳，致使传统模型集成方案效果受限的情况，创新提出了图网络融合技术，通过融合图网络结构，实现了模型间优势互补，提升了结构化数据预测的精度与泛化能力，预测大模型采用集成学习策略，综合分析与优化多个模型预测结果，进一步增强了预测算法的精度和鲁棒性。面对矿山领域复杂的结构化数据时，可提供更加可靠、精准的预测结果。通过基模型选择和图网络融合，研发出自适应、可扩展的矿山预测大模型，首次实现了矿山生产领域的结构化数据预测，大模型预测技术框架如图4所示。

针对矿山AI场景面临的诸多挑战，开创性地提出了“云边协同+边用边学+非正常即异常”的AI模型迭代优化方法，提供了全面解决方案。

“云边协同”架构实现了云端强大计算能力与边缘端实时响应能力的有机结合。云端负责集中训练和模型优化，边缘端则专注于现场数据的实时推理和初步处理，二者协同工作，有效提升了场景推理的实时性，确保了矿山生产过程中的关键决策能够及时、准确做出。

“边用边学”机制打破了传统模型更新的固有模式。在矿山实际运营中，可持续从新产生的数据中学习，不断优化自身性能，缩短模型迭代周期，模型可快速适应矿山环境变化和业务需求的演进。

“非正常即异常”策略创新地解决了负样本获取难题，通过深入学习正常样本的形态特征，模型自动识别并筛选出异常样本，为模型训练提供关键的负样本数据，提高了模型对异常情况的识别能力和准确性。

基于上述创新方法，山东能源成功创建了矿山AI大模型全链条开发运营体系，涵盖数据采集、模型开发、训练优化到部署应用各环节，实现了全流程的标准化、模块化管理。“云边协同+边用边学+非正常即异常”模型迭代优化方法如图5所示。

图5 “云边协同+边用边学+非正常即异常”模型迭代优化方法

（1）基于山东能源的AI训练中心，已开发了安全生产方面的相关视觉、预测方向100多类AI应用场景算法模型，覆盖主运、防冲、掘进等9大专业，实现了设备联控及决策优化。目前正在全国70多个生产单位进行推广复制应用，规模超过3000个场景。下一步，在顶层政策及智能化发展的驱动下，将结合煤矿生产单位的智能化需求，加大山东能源内外部的推广力度，计划纵向深化矿山领域，横向拓展化工、电力等领域，持续打造跨行业、跨领域的更多应用场景，进一步助力能源行业智能化水平提升。

（2）开辟了AI大模型技术应用新路径，打造智慧矿山建设山东能源新模式。以L0层大模型的视觉、预测大模型基础通用能力，作为矿山大模型预训练的模型底座，融合矿山领域海量知识，沉淀高质量数据资产，训练出L1层矿山大模型，建成云边协同、边用边学的架构体系，首次将大模型技术引入煤炭行业并进行大范围推广应用，突破了大模型在工业领域应用精度低、泛化性不足、难以大规模复制推广等难题，打造了可复制、可移植、可扩展的AI新模式。

（3）开创了传统行业管理变革新局面，构建矿山安全高质量发展新格局。基于盘古大模型技术场景化应用，通过智能预警、智能监管，加快推动矿山安全治理模式向事前预防转型，把风险化解在隐患前、把隐患消除在事故前，降低危险作业场所事故的发生率。着力保障从业人员生命安全健康，逐步构建以人为本的安全生产管理体系，践行以人为本的安全生产方针，成为新型基础设施建设在煤炭行业应用的重要里程碑。

（4）探索出产学研用深度融合新思路，点燃产业快速升级提质新引擎。依托山东能源深厚的行业经验积累和华为公司出众的大模型技术能力，发布了《矿山智能化暨矿山大模型最佳实践白皮书》，为AI应用实践提供了统一标准及规范。同时联合山东大学共同成立“AI+能源”未来技术学院，建立“企业主导，高校支撑”合作机制，实现了AI与能源学科的深度融合，推动AI及能源行业的创新与发展，探索出一条产学研用深度融合的学科交叉育人新模式，推动产教融合、科教融汇，建设贯穿创新链、产业链的矿山智能化新生态。

（1）依托矿山领域的数据+算法+算力，引入视觉、预测等系统化新技术，研发具有行业特质的专属大模型，构建了一套识别率高、泛化性强、部署灵活的大模型解决方案，以应对矿山行业复杂多变的业务场景，提高矿山行业的智能化建设水平，提供煤炭生产力的新路径。

（2）基于云边协同架构的大模型在矿山安全、生产效率和资源优化方面拥有巨大潜力，本项目的成功应用标志着全球首个矿山行业大模型的落地商用，实现了AI在矿山行业规模化、标准化、常态化推广应用，推动了煤炭行业的数字化转型，践行以人为本的理念，减轻井下人员工作强度，降低事故发生率，保障从业人员安全。

（3）矿山行业大模型的应用促进了煤矿生产从人工管理到智能化管理、从被动管理到主动管理的跨越，为能源行业管理变革注入了新动力，凭借突出的创新性与应用价值，经中国煤炭工业协会鉴定为国际领先水平。