華為：要實現礦山工人穿西裝打領帶採礦_風聞

在12月16日舉辦的“2022科技風雲榜”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、打領帶採礦？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。感謝新浪科技風雲榜的邀請，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，前前後後累計有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《關於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，範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、打領帶採礦？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、行業夥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、統一數據規範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。

礦山智能化基於統一的工業互聯網架構，向下統一介入各類設備互聯互通，並實現數據統一採集、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。煤礦生產是一項複雜、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澱專家經驗，替代人從事危險、複雜、重複的勞動，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，還面臨着根技術、場景、人才和生態四大鴻溝。這裏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，約佔全年收入的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大模型平台，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，相當於提供了一套自動化工具，用户不再需要手工設計和製作螺絲，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，挖礦後的運輸、通風、安全保障，以及過程中間的經營管理等等。這麼多的場景，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，裏面包含了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。

我在這裏給大家舉兩個例子。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藉助礦山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雲結合的巡檢機器人解決方案，同時藉助華為礦山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，解決了人工巡檢週期長、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，既懂採礦又具備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台。

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。這裏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，既鍛鍊了他們的專業能力，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。

最後再説説開放合作的生態。煤炭涉及開採、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裏。

同時，還需要行管部門、煤炭生產企業、裝備製造商、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説過，“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係的巨大變革。

華為礦山AI大模型的最大價值，正是在於藉助人工智能推動了其在礦山行業中的使用、複製及其創新。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。

最後，祝本次峯會圓滿成功，謝謝大家。