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      凝聚AI力量,上創智能聯合華為探索智能化破局新路徑

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      近年來,在一系列政策、標準和新技術的持續引領下,我國礦山智能化建設已取得長足進步。國家礦山安全監察局數據顯示,截至今年一季度末,全國建有1806個智能化采掘工作面,建成智能化工作面的煤礦達到907處,煤礦智能開采產能占比超過50%,超過1.6萬個固定崗位實現無人值守。

      礦山智能化建設的深入開展,推動礦山高端裝備、智能裝備需求持續釋放。我國礦山技術裝備市場規模已超4000億元,年均復合增長率為5%~8%,其中,智能化裝備增速最快,年均增長20%。尤其在AI與礦山業務場景深度融合的今天,礦山裝備的高端化、智能化、成套化升級換代,已經成為推動礦山智能化變革的核心要素之一。

      上海創力集團股份有限公司(以下稱“創力集團”)作為煤礦裝備制造行業的領軍企業,委托旗下全資子公司浙江上創智能科技有限公司(以下稱“上創智能”)推動基于5G+AI技術的智慧礦山成套技術與裝備、煤礦智能洗選成套技術與裝備等領域的創新。2024年底,與華為正式開展全面合作,通過聚合創力集團在礦山裝備制造領域、以及華為在AI、工業軟件和數字孿生開發平臺等方面的能力,共同開展了業內首個礦山采礦裝備人工智能大模型研發。

      如今,上創智能通過與華為聯合推進礦山采礦裝備人工智能大模型創新,在智能綜采、智能掘進等方面取得了一系列突破。上創智能在助力礦山企業建設智能化綜采工作面的基礎上,也將聯合華為打造“礦山裝備+AI算法+應用”的新一代礦山智能化裝備,賦能智能礦山建設。



      AI加速智能礦山建設,裝備智能化升級勢在必行

      隨著“人工智能+”行動的深入推進,AI正在與礦山行業加速融合。今年4月發布的《煤礦智能化發展藍皮書》指出,近年來,我國煤礦智能化建設提質加速,初步實現了煤礦企業減人、增安、提效的智能化建設目標。在此基礎上,煤礦智能化正從采煤智能化向全礦井智能化逐漸邁進。

      礦山裝備智能化,需要通過構建“感知-認知-決策-執行”四位一體的閉環控制來實現:通過全面感知環境,分析當前情況和未來趨勢,自主決策并采取行動,以滿足特定的生產目標。在這樣一個閉環中,AI所扮演的角色至關重要。

      目前,國家已經出臺一系列政策和規劃,支持和引導礦山裝備的創新發展。工信部發布的《工業重點行業領域設備更新和技術改造指南》明確提出,以冶金、礦山等領域重型機械生產制造老舊設備更新、智能化和綠色化升級改造為重點,推廣應用穩定性好、加工精度高、自動化和智能化水平高、高效節能、綠色環保的設備。

      順應這一趨勢,越來越多的企業正積極探索AI與礦山裝備的融合,加速推進礦山裝備智能化升級進程。進入AI技術創新深水區,礦山裝備的智能化升級正面臨一系列新挑戰,如基礎數據采集困難、場景復雜多變、控制執行對大模型分析結果要求高等。

      在開發過程中,大部分AI開發仍針對碎片化場景獨立開發,高度依賴AI專家的經驗和算法能力,不僅導致開發周期長、效率低,也缺乏規范的開發流程和高效的調優技巧,使得模型的精度、性能、可擴展性等指標常常無法滿足實際生產需求。

      為此,上創智能決定基于自身在礦山裝備行業的深厚積累與資源優勢,攜手華為構建礦山裝備大模型,以實現對礦山裝備全生命周期流程的提前感知和智能輔助決策,持續提升礦山裝備在設計、制造、運維等全生命周期的安全性能,為我國礦山裝備產業整體向高端化、智能化、綠色化邁進提供有力支撐。

      建設人工智能平臺,打造礦山裝備大模型

      如今,在礦山行業,推動AI與礦產資源勘探、開采、選礦等環節的融合,已經成為行業共識。其中,礦山行業僅以視覺及預測類為方向,便可梳理出超過300個高價值AI場景。在這一趨勢下,上創智能通過攜手華為建設人工智能平臺,打造礦山裝備大模型,正在給礦山裝備智能化升級帶來一系列創新。

      首先,構建行業AI大模型,解決碎片化場景問題。煤礦行業碎片化AI場景數量極多,很難通過一個模型覆蓋多個場景,針對這一問題,上創智能采用分層式的大模型預訓練架構,將AI開發從過去低效的“作坊式”轉化為高效可大規模復制的“工廠式”,所開發出的行業大模型可適配更多場景,開發周期也從過去的月級縮短到天級。

      其次,低代碼AI開發工作流,降低AI模型開發門檻。借助低代碼AI開發,非AI專業人員也可進行模型迭代優化工作,進而滿足工業化生產需求。不僅如此,通過將場景化工作流與通用AI工作流相結合,可滿足不同碎片化場景的定制化需求。

      第三,依托故障預測AI大模型,打造采煤機裝備獨有競爭力。通過在線監測采集設備真實運行數據,可對設備狀態進行判斷和預測,最大限度降低安全事故風險,減少“過修”或“欠修”,減少非計劃停機次數,從而實現產品溢價,提升設備競爭力。

      第四,數字孿生應用使能平臺,賦能應用軟件開發。上創智能通過融合數字孿生、3D GIS、仿真優化、視覺AI技術,可全面支撐智能應用構建。比如,低代碼編排可像搭積木一樣構建多場景數字孿生應用,大幅提升開發效率,縮短應用上線周期,并可根據業務需求隨時修改。

      第五,依托平臺能力,推動企業數智化轉型和人才培養。上創智能借助AI大模型和智能應用,不僅能夠推動自身業務的數智化轉型,也培養了一批既懂煤礦行業又懂AI技術與應用孵化能力的專家,從而幫助集團構建“發現-改進-解決問題-優化措施”端到端的業務閉環能力。

      AI大模型使能礦山裝備,助力礦山智能化建設

      在礦山智能化建設持續深入的今天,智能化綜采作為開采領域的核心技術,既減少了對人力的依賴,也提高了開采效率和質量,并顯著降低了安全風險。因此,自2024年底全面合作以來,上創智能與華為首先從智能化綜采入手,推進礦山裝備大模型落地,實現礦山裝備的智能化升級。

      針對綜采面所面臨的丟架漏架、移架不到位,視頻質量差、視頻范圍有限,以及遠控時延較大等問題,上創智能與華為通過礦山裝備、ICT產品和AI技術的融合,已經實現礦鴻三機聯動、支架自動找直、360全景視頻、遠控時延優化等,切實解決了實際生產問題,增加了設備連續運行時長,減少了人員投入。

      與此同時,上創智能與華為已經完成礦山裝備大模型的部署調試,并正式啟動模型和應用開發。其中,采煤機減速箱故障預測已完成基于裝備大模型的算法開發調試,并整理10件故障件,完成8000多組數據測試,算法準確率達95%以上,成為采煤機出廠質檢隱患排查的重要一環。

      在此基礎上,上創智能與華為將繼續推進在智能綜采、智能掘進等領域的深度創新。比如,在智能綜采層面,雙方將共同推動實現傳感器部署無線化,采煤機預測性維護、采煤機截割曲線的自動規劃與軌跡生成等;在智能掘進層面,雙方將共同解決掘進面高粉塵情況下看不清的問題,分步實現支護工序的自動化和智能化。

      依托礦山裝備大模型,上創智能正在加速推進“裝備+AI+礦山場景化應用”的創新,在助力企業數智化轉型的同時,進一步構建產品的技術壁壘,提升產品競爭力,推動業務持續快速發展。同時,上創智能也將致力打造AI產業生態圈,提升行業上下游企業的AI創新和應用水平,并聚焦行業痛點構建“產品+服務+賦能”的AI服務體系,加速礦山智能化建設。

      隨著礦山智能化建設步入“深水區”,行業對裝備智能化的需求正變得愈發迫切。上創智能與華為在礦山裝備大模型領域的創新實踐,不僅為企業提供了技術攻堅的范本,更標志著礦山行業邁向“AI+裝備”深度融合的新階段。未來,雙方也將繼續深化合作,在加速礦山裝備行業數智化轉型的同時,推動AI大模型在智能綜采、智能掘進等核心場景的規?;瘧?,為礦山智能化建設貢獻智慧和力量。

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