云鼎科技：推进“人工智能+”行动 助力矿山企业智能化建设

今年的《政府工作报告》提出，持续推进“人工智能+”行动，将数字技术与制造优势、市场优势更好结合起来，支持大模型广泛应用。

近年来，云鼎科技坚持把科技创新作为引领高质量发展的第一动力，持续推进“人工智能+”行动，将“少人则安、高效可靠、实用实效”理念融入矿山智能化建设，持续为煤炭行业新质生产力发展提供“云鼎方案”。

为推动人工智能技术与煤炭产业的深度融合，提升煤矿智能化水平，2022年，山东能源集团、云鼎科技与华为公司成立联合创新中心，建成人工智能训练中心，构建具备视觉、预测、NLP和多模态四大能力的盘古工业大模型。基于山东能源集团积累的百万张图片样本数据，自主完成业界首个行业大模型的训练迭代，模型准确率提升9%，召回率提升15%，实现云边协同、边用边学、越用越好的运行效果。目前累计研发覆盖矿山、化工、油气、电力等不同行业的126个典型应用场景，沉淀形成相关专利52项、软著38项、论文15篇。经中国煤炭工业协会鉴定认证，“矿山人工智能大模型研发及应用”成果达到国际领先水平。

依托大模型视觉能力，山东能源集团对采掘工作面生产、胶带运输等关键流程实施智能监控，有效降低事故发生率，保障采掘作业连续性和安全生产效率。通过实时监测人员不安全行为、设备运行缺陷、环境风险状态及施工质量指标，实现智能管控，推动矿山安全管理由人盯人被动防范向人工智能主动治理转变。同时，持续优化日常巡检和生产组织，降低劳动强度、减少作业人员，实现现场作业无人化、少人化。例如，在兴隆庄煤矿主煤流运输系统中部署堆煤监测、异物监测、煤仓运行异常状态监控等10多个场景，对机头、机尾及给煤机等关键区域进行智能化实时监控，每班可减少现场岗位人员及巡检人员18人以上，实现从“人盯”到“技防”的跨越。

通过大模型预测能力，在煤炭洗选的分选、浮选、浓缩加药等工艺环节对生产工艺参数和历史数据进行分析建模，将“老师傅的经验”沉淀为可复用的人工智能模型，实时预测最优的工艺参数，通过自动下发和联动控制，减少人工干预的同时有效降低生产成本，稳定生产质量，提高了产品产量和生产效率。例如，通过建立重介密控模型，实现重介分选工艺在密度控制方面的智能化预测，完全参控生产，相较于人工经验控制的精煤产率提升0.2%以上。该场景仅在济宁二号井一个煤矿的应用，就实现精煤增产8000吨，增收约400万元。在榆林能化试点建设的“甲醇精馏装置工艺智能优化”场景中，通过大模型预测能力精准优化精馏过程，减少蒸汽消耗，使精甲醇产品更具成本优势。预计吨甲醇耗蒸汽量降低2%，每年节约蒸汽成本约200万元。

借助先进的NLP大语言模型技术与自研智能体平台，融合DeepSeek等行业顶尖大模型，并对接山东能源集团综合管控平台和数据湖平台，打造了智能安全生产、智慧运营办公和生产经营决策助手等核心业务应用，实现业务知识问答、数据问询、业务文书生成和智能客服等功能，服务于矿山行业，降低了知识获取难度，替代低价值重复劳动，充分释放数据价值。企业整体办公效率提升20%以上，进一步推动了业务高效发展。

在项目实践中，云鼎科技建成了一支覆盖方案设计、产品研发、测试交付、运营运维各环节的整建制人工智能团队，形成了一批可推广复制的标准化解决方案，在国家管网集团、中国华能集团、中国平煤神马集团等73家单位实现百余类视觉、预测场景落地应用，提效、增安成效显著。在应用建设中，坚持试点单位建场景、内部企业验效果、标准复制促规模的“三步走”战略。借助山东能源集团内部资源优势，以兴隆庄煤矿为应用场景开发试点，并在转龙湾煤矿、新巨龙煤矿等进行验证，场景成熟后在国内能源企业进行标准化复制推广，落地建成了5000余个人工智能应用场景，取得了显著的经济效益及社会效益。

在云鼎科技实践中，“人工智能+”行动逐步走深向实，助力传统行业“三大转变”：一是由“被动监管”向“本质安全”转变。通过对人的不安全因素、物的不安全状态进行智能管控、提醒、消缺，提升安全自管自治能力，降低安全事故发生概率。二是由“传统管理”向“精益化管理”转变。基于人工智能预测技术对生产数据建模，并进行参数预测和控制，从而提供最优生产参数，有效平衡了生产质量与成本，提高了生产效率和效益。三是由“分散重复”向“集约高效”转变。山能人工智能团队采用更为高效、集约、标准化的“工厂式”开发路径，以矿山行业预训练的大模型为基础，针对性地微调即可快速适应多样化的应用场景，新场景开发周期由1-2月缩短为1-2周，大幅提升研发效率。

未来，云鼎科技将立足矿业、以煤为基，坚定纵向突破、横向拓展“人工智能+”落地实施路径。纵向深耕矿山领域，按照“点、线、面”的方向进行持续融合演进，在前期大量单一功能模型开发的基础上，集成散在功能点，解决业务线和区域的智能管理问题，进一步提升矿山领域智能化水平；横向辐射化工、电力新能源、油气、制造等产业板块，持续开发高价值场景，将人工智能技术应用到工业领域生产的核心环节，加速推动人工智能在能源产业的深化应用，为能源产业绿色、高效发展注入新动力，以新质生产力发展为矿山高质量发展赋能蓄力。