煤炭是我国的主体能源，被誉为能源安全稳定供应的“压舱石”。但一直以来，因生产环境恶劣多变，煤矿安全生产面临极大的挑战；同时，由于人口老龄化、工作环境艰苦等原因，劳动力短缺问题也正在威胁煤矿行业可持续发展。当前，在行业数智化浪潮下，通过AI、云计算、5G等新一代ICT技术打造安全、高效、无人化或少人化的智能煤矿，已成为煤炭企业实现高质量、可持续发展的必由之路。
从政策层面看，为提升煤矿智能化水平，促进我国煤炭工业高质量发展，2020年3月国家发改委、国家能源局等八部委联合印发《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》，明确提出到2021年我国要建成多种类型、不同模式的智能化示范煤矿，到2025年大型煤矿和灾害严重煤矿将基本实现智能化，到2035年各类煤矿基本实现智能化。
在企业自身需求和国家政策双驱动下，煤炭产业智能化已驶入快车道，那煤炭企业如何利用好AI技术加速智能化步伐？近日，在中国算力大会腾鲲鹏生态分论坛上，山东能源集团总经理助理王立才分享了煤矿智能化实践经验，值得借鉴。
联合创新，
加快推动煤矿智能化升级
山东能源集团以煤起家，目前已发展成为一家以矿业、高端化工、电力、新能源新材料、高端装备制造、现代物流贸易为主导产业的大型能源企业集团。近年来，面对传统煤矿行业井下安全依然严峻、从业人员逐渐断层等问题，为紧抓新一轮数字化、智能化变革新机遇，山东能源坚持“机械化换人、自动化减人、智能化无人”发展战略，积极推动工业互联网、大数据、人工智能、5G等新基建与煤炭工业深度融合，着力打造“工业互联网+智能矿山”数字化转型发展新模式，以持续推动企业增安提效。
特别是2021年以来，山东能源集团加大智能矿井建设投资，建成了133个智能化采掘工作面、24个5G+智能矿山应用场景，9处国家级智能化示范矿井具备验收条件，在煤矿智能化建设路上走在了全国前列。
但煤矿智能化建设是一个非常复杂的系统工程，涉及的安全生产环节、应用场景、信息系统、网络系统、终端设备等均多样复杂，要真正全面、系统实现智能化升级，需从网络、平台、标准、人才培养等多个领域统筹兼顾、协同推进。以AI应用场景为例，当前尽管人工智能已在煤矿行业小试牛刀，打造出一些AI应用，但一直存在AI应用开发碎片化、人才门槛高、开发效率低、算法精度低等问题，导致AI覆盖场景和应用效果有限，严重阻碍了人工智能在煤矿行业中规模普及和应用，亟需统筹构建系统化、平台化的AI能力。
在此背景下，山东能源集团与华为于2022年1月成立了联合创新中心，聚焦智能化煤矿建设，围绕人工智能、矿鸿等七大领域优选了20多项联合创新课题作为主攻方向和突破口，以进一步加速推动煤炭产业转型升级。其中，在人工智能方面，山东能源联合华为基于腾打造了人工智能平台，以加速扩充人工智能应用场景。
构建AI算力中心，
打造AI赋能煤矿标杆
人工智能是各行各业实现智能化升级的关键核心技术，也是山东能源与华为联合创新的重点领域之一。为此，双方通过打造煤矿人工智能融合赋能平台，将腾AI基础软硬件与煤矿智能化场景深度结合起来，加速打造煤矿行业AI赋能标杆。
对于煤矿智能化场景，双方初步研判了6类大场景和20多个小场景，包括主运、掘进、冲击地压、综采、人员安全、洗选和多模态应用等大场景。其中一部分是通过调研矿山现场后确认的、与效率和安全紧密相关的场景，另一部分是结合AI技术发展方向作出的判断，期望AI技术对于煤矿安全生产的各环节都带来显著提升。
作为智能化的基础底座，腾AI基础软硬件包含Atlas系列硬件、异构计算架构CANN、全场景AI框架思MindSpore、腾应用使能MindX等。Atlas系列硬件为中心和边缘提供AI算力资源；异构计算架构CANN通过软硬协同可充分释放硬件的澎湃算力，提升模型训练速度和推理效率；思MindSpore AI框架具备一次开发云边端全场景部署、原生支持大模型训练等特性，可加速科研创新和产业应用；MindX可使能行业应用极简开发，加速人工智能应用落地。
基于腾AI基础软硬件的煤矿人工智能融合赋能平台具有训练-推理一体化、云边协同、安全可靠等特性，可通过强大的AI算力与煤矿行业海量数据、业务系统深度融合，高效安全地匹配煤炭行业智能化场景，加速煤矿智能化应用繁荣生长及提升应用效果。
具体而言，双方首先在集团总部建设了煤矿AI算力中心，依托于大算力和煤矿行业大数据训练大模型，打造煤矿预训练模型。由于AI大模型吸收了海量训练数据，具备很强的泛化能力，可适配多种场景和应用，同时，模型完成预训练后，开发者仅需少量数据微调或无需微调就能快速开发部署应用，因此山东能源在建设煤矿AI算力中心后，可有效解决过去AI应用开发面临的碎片化、重复化、高门槛等挑战，大幅降低AI开发门槛，缩短了应用开发周期，并减少了AI重复投资，从而可加速推动AI应用开发、落地与普及。
与此同时，双方在矿山侧部署了边缘计算设备，可通过边缘计算和场景化模型相结合快速处理对实时性要求较高的业务，大大提升煤矿生产效率和安全性，并能通过数据本地化处理、边缘节点离线自治提升系统可靠性。
煤矿AI算力中心与边缘节点相互协同，通过边缘节点向算力中心反馈异常样本，算力中心不断优化算法模型，还能实现算法模型边用边学、越学越好用，进而持续提升算法精度和扩展应用场景。
应用落地，未来可期
通过建设煤矿AI算力中心，山东能源不断孵化和扩充AI在煤矿的应用场景，目前已在多个领域取得了实质性进展，在增强人员安全管控、提升经济效益、推进少人无人三方面均发挥出了显著价值。
比如，在主运智能检测场景，人工智能应用能够实时发现异常，减少巡检人员数量，降低职工劳动强度，实现井下少人无人，进而提升煤矿本质安全；使用AI大模型开发的皮带运输异常监控，平均识别精度明显优于非大模型模式，性能提升达20%以上，并且仅需少量样本快速训练，就能做到对异常样本准确识别；AI提升了冲击地压防治场景人员违规操作的识别核验效率，让现场安全获得更好保障；视频拼接技术和5G为掘进工作面提供360度大视野远端控制，MEMS惯导实现综采面自动对齐拉架，为这些作业过程提升了效率和安全。
更加可喜的是，山东能源当前已规划了几个批次的煤矿智能应用落地。其中，皮带异物识别、皮带跑偏识别、危险区域人员入侵检测等第一批场景应用已在兴隆庄煤矿使用，其他几个批次的10多个场景应用已计划在今年和明年上半年分步完成落地使用和开发部署。
展望未来，王立才表示，山东能源集团将紧紧抓住新一轮技术革命和产业变革机遇，以科技兴安、少人则安、无人则安为指引，按照顶层设计、标准先行、分类施策、示范引领、有序推进的原则，大力推动5G、人工智能、大数据、云计算等新一代数字技术与煤炭产业深度融合，着力建成“安全、绿色、智能、高效”矿山，打造智能化建设示范企业，努力实现数字化转型。
通信路上，一起走！
