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華為AI大模型首現(xiàn)山東能源行業(yè),省屬企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提速
來源:大眾報業(yè)·經(jīng)濟(jì)導(dǎo)報   加入時間:2023-7-19 21:54:08  

  經(jīng)濟(jì)導(dǎo)報記者 王偉 

  7月18日,山東能源集團(tuán)(下稱“山東能源”)、華為、云鼎科技聯(lián)手發(fā)布全球首個商用于能源行業(yè)的AI大模型——盤古礦山大模型。這將解決人工智能在礦山領(lǐng)域落地難的問題,引領(lǐng)礦山AI開發(fā)模式從“作坊式”向“工廠式”轉(zhuǎn)變。

  “智能化建設(shè)是推動礦山行業(yè)安全綠色高質(zhì)量發(fā)展的必由之路。近年來,我們累計投入100余億元,建成一批國家智能化示范煤礦,智能開采產(chǎn)量占比突破80%!鄙綎|能源集團(tuán)黨委書記、董事長李偉說。

  山東能源的智能化探索是省屬企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型邁向高質(zhì)量發(fā)展的一個縮影。經(jīng)濟(jì)導(dǎo)報記者了解到,今年初山東省地方標(biāo)準(zhǔn)《國有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作指南》發(fā)布,多家省屬企業(yè)提速數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

  降低人工核驗工作量80%

  在山東能源魯西礦業(yè)李樓煤業(yè)調(diào)度指揮中心,工作人員輕點桌面操控臺上的啟動按鈕,經(jīng)濟(jì)導(dǎo)報記者從監(jiān)控大屏幕看到,采煤機(jī)、皮帶、轉(zhuǎn)載機(jī)等動了起來,割煤、移架、推溜,原煤從煤壁落下,通過主運皮帶等設(shè)備源源不斷地被輸送至地面。

  這里是盤古礦山大模型落地山東能源的應(yīng)用場景之一。

▲山東能源新巨龍公司集控中心

  在礦山行業(yè),對于沖擊地壓礦井來說,鉆孔深度是防沖卸壓工程最關(guān)鍵的參數(shù)之一,是防沖工程管理人工核驗的重點。傳統(tǒng)防沖卸壓施工監(jiān)管采用井下錄制視頻、井上對視頻逐個人工核驗的方式。

  “人工審核工作量大、效率低,核驗滯后時間長,無法及時發(fā)現(xiàn)施工問題,監(jiān)管回溯難!睂Υ祟惐O(jiān)管場景的業(yè)務(wù)痛點,山東能源總經(jīng)理助理王立才如是說。

  在盤古礦山大模型引入后,系統(tǒng)從之前隔天核驗到現(xiàn)在現(xiàn)場完成核驗,卸壓孔深度不足時系統(tǒng)及時提醒,沖擊地壓監(jiān)控中心可實時查看井下工程施工情況,發(fā)現(xiàn)問題及時整改。人工核驗工作量明顯減少了,提高了監(jiān)管時效性與準(zhǔn)確性。

  “之前人工審核一個卸壓鉆孔耗時15分鐘,使用AI后審核時間降低到3分鐘,降低人工核驗工作量80%!蓖趿⒉耪f。

  山東能源與華為和云鼎科技基于AI大模型技術(shù),在李樓煤業(yè)進(jìn)行了防沖卸壓施工孔深監(jiān)管試點應(yīng)用。使用專用攝像儀對施工過程動態(tài)監(jiān)管,視頻實時上傳并進(jìn)行智能核驗,孔深不足時及時進(jìn)行聲光數(shù)字化告警。

  經(jīng)濟(jì)導(dǎo)報記者了解到,山東能源、云鼎科技和華為公司在前期試點驗證AI大模型賦能工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域的基礎(chǔ)上,正在積極開發(fā)和實施首批場景應(yīng)用,這些應(yīng)用涵蓋了采煤、掘進(jìn)、主運、輔運、提升、安監(jiān)、防沖、洗選、焦化等9個專業(yè),共計21個場景應(yīng)用。

  從“作坊式”到“工廠式”升級

  礦山行業(yè)場景非常復(fù)雜,地質(zhì)條件千差萬別。

  “懂裝備的人不懂AI,懂AI的人不懂場景,場景、AI、裝備之間形成了鴻溝,要跨越鴻溝,必須降低人工智能開發(fā)的門檻,實現(xiàn)人工智能應(yīng)用的工業(yè)化生產(chǎn)!睂χ悄芑M(jìn)程中遇到的問題,華為公司高級副總裁、煤礦軍團(tuán)董事長鄒志磊如是說。

  在能源轉(zhuǎn)型升級大背景下,智能化場景在礦山中的應(yīng)用已經(jīng)比比皆是。然而,當(dāng)前國內(nèi)煤礦行業(yè)普遍采用“作坊式”的人工智能算法模型開發(fā)方式,生產(chǎn)單位不能自主進(jìn)行人工智能算法的開發(fā)和模型優(yōu)化,缺乏企業(yè)內(nèi)部閉環(huán)的算法模型持續(xù)優(yōu)化機(jī)制。

  “當(dāng)前,人工智能開發(fā)僅局限于特定的行業(yè)場景、特定的數(shù)據(jù),無法滿足人工智能快速落地的需求,碎片化、定制化的算法模型開發(fā)模式導(dǎo)致行業(yè)經(jīng)驗無法沉淀下來,帶來開發(fā)門檻高,無法大規(guī)模復(fù)制等問題!比A為相關(guān)業(yè)務(wù)人員介紹說。

  為了結(jié)構(gòu)性地解決AI使用難題,就需要將一套可復(fù)用的算法模型流水線應(yīng)用到各種不同的場景,以減少專家的干預(yù)和人為調(diào)優(yōu)的消耗,降低人工智能開發(fā)門檻和時間周期,實現(xiàn)快速規(guī)模復(fù)制推廣。

  在此背景下,基于大模型打造的工業(yè)化人工智能生產(chǎn)平臺,已成為業(yè)界AI轉(zhuǎn)型升級的新方向,盤古礦山大模型就這樣應(yīng)運而生。

  據(jù)了解,基于盤古礦山大模型的人工智能訓(xùn)練中心,其本質(zhì)是解決人工智能在礦山領(lǐng)域落地難的問題,使人工智能在礦山行業(yè)大規(guī)模應(yīng)用,人工智能開發(fā)模式從“作坊式”升級到“工廠式”升級。

  “AI在工業(yè)領(lǐng)域廣泛應(yīng)用存在算法精度低、算法通用性差等問題。大模型使人工智能在工業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用從專業(yè)化向工業(yè)化轉(zhuǎn)變!比A為公司煤礦解決方案總裁蔣旺成說。

  多家省屬企業(yè)發(fā)力數(shù)字化

  “此行最大的感受是,大家都在討論數(shù)字化轉(zhuǎn)型。”近期剛參加世界采礦大會歸來的中國工程院院士王國法,深感礦山行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的緊迫性。他認(rèn)為,礦山智能化企業(yè)迫切需要的是標(biāo)準(zhǔn)的指導(dǎo)。

  “數(shù)據(jù)孤島、設(shè)備系統(tǒng)不兼容等問題,根源是缺乏統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。”王國法說。

  “煤炭行業(yè)作為我國重要的傳統(tǒng)能源行業(yè),其智能化建設(shè)直接關(guān)系我國國民經(jīng)濟(jì)和社會智能化的進(jìn)程,構(gòu)建智能礦山生態(tài)系統(tǒng)是我國當(dāng)前重要而緊迫的戰(zhàn)略需要!敝袊こ淘涸菏苛栉恼f。

  “礦山行業(yè)終將實現(xiàn)穿著西裝打著領(lǐng)帶采礦的美好未來!睂δ茉葱袠I(yè)智能化的未來,鄒志磊充滿信心。他也表示,礦山行業(yè)的智能化不是一家兩家公司能完成的,需要產(chǎn)業(yè)上下游通力合作,構(gòu)建統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn),標(biāo)準(zhǔn)先行。

  事實上,不僅是礦山行業(yè),山東其他行業(yè)的省屬企業(yè)數(shù)字化進(jìn)程也在不斷提速。

  經(jīng)濟(jì)導(dǎo)報記者從山東省國資委了解到,今年,山東將加強(qiáng)對省屬企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作的推動力度,建立考核獎懲機(jī)制,開展“打造數(shù)字化示范樣板”等工作,加快省屬企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型步伐。

  多家省屬企業(yè)在數(shù)字化上轉(zhuǎn)型上的成效也值得一提,比如,山東海洋集團(tuán)旗下的水運公司通過數(shù)字化改造,上馬“京杭運河智能通航系統(tǒng)”,將船舶平均過閘時間由3小時縮短至1.8小時。這一項目入選京杭運河數(shù)字航道試點建設(shè)、單日船舶量過閘不斷刷新歷史新高!靶孪到y(tǒng)全面推廣后可將船閘管理成本降低35%,運行能耗降低10%,提升過閘效率30%以上。”

  山東黃金開展了“機(jī)械化換人、自動化減人”三年(2020-2022)專項治理活動,累計投入資金超過19億元。所屬礦山無軌機(jī)械化采掘總量占比同比提高25%,5座礦山企業(yè)無軌采掘機(jī)械化作業(yè)率達(dá)到70%以上,礦山鏟裝運輸機(jī)械化率100%。至此,山東黃金主要固定設(shè)施自動化率達(dá)95%以上,累計減少井下作業(yè)人員3046人。

  作為國內(nèi)智慧高速公路建設(shè)最早“探路者”之一, 山東高速集團(tuán)在京臺智慧高速建設(shè)中,通過綜合運用北斗定位、5G、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù),建成了國內(nèi)里程最長、規(guī)模最大、應(yīng)用場景最豐富的智慧高速,建成運營以來,該路段在同比省內(nèi)同類項目平均車速提高18.8%的背景下,事故率、危險路段事故率下降24.8%、49.6%。




編輯:史飛雪

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