矿山产业集群大模型运营最佳实践

矿山产业集群大模型运营最佳实践 编 写 单 位编 委 主 任编 委 顾 问编 写 成 员责 任 编 辑鄂尔多斯市数字投资有限公司华为技术有限公司高凌云尚海峰廉咏梅陈海峰任轩宁贡青徐强刘宝锋王飞钱沛韩博马宁博陈泽腾陈航张昕瑶朱春光章辉吴兴刚张跃华史梦婷王建张兵王立王宁秦高亮杜文涛陈文丰史梦婷杨雨凡李晓菲（排名不分先后） 序言F O R E W O R D 高凌云 鄂尔多斯市数字投资有限公司 董事长 质生产力，作为当今时代推动社会经济发展的强大动力，包括技术和业态模式的创新，正深刻改变着传统行业的面貌。在矿山行业中，人工智能、数字化和智能化的应用正在引领一场革命性的变革。鄂尔多斯市有着300多座煤矿，产能近10亿吨/年。2021年以来，在国家、自治区以及鄂尔多斯市的政策指导推动下，约有100处煤矿进行了智能矿山建设，形成了一定的建设成果，但是当前整个矿山行业智能化建设工作依然存在操作设备繁多、技术标准不统一、系统烟囱化建设等问题，导致智能化建设滞后于其他行业。同时，由于矿山智能化场景的需求具有碎片化、定制化和高门槛等特点，传统人工智能局限于特定行业场景和数据，因此难以实现大规模复制。新 为此，在市政府的正确领导下，数投公司联合华为公司积极合作，基于统一标准、统一架构、统一数据规范的“三统一”架构，集约化建设以AI算力、矿山AI大模型、开发平台和应用商城等先进技术为核心的新型工业互联网平台。汇聚数据和工具环境，支持AI大模型应用从“作坊式”到“工厂式”的升级迭代。栽下“梧桐树”，引得“凤凰”来，平台打造“前店后厂”的创新商业模式，致力于实现人工智能在矿山行业的创新孵化及应用推广，助力产业数字化，数字产业化发展。 鄂尔多斯工业互联网平台从2023年年初完成顶层设计，5月完成可行性论证，9月份启动建设，始终遵循“高标准，高要求”的质量把控原则，2024年1月份面向全国正式发布。按照规划，3年内平台将实现100家伙伴入驻，服务企业超过260家，创新应用突破300个。平台将以鄂尔多斯市煤炭产业为先行示范点，逐步覆盖鄂尔多斯市其它优势产业，如煤化工、羊绒、新能源及装备制造等领域及周边区域，充分发挥平台能力，开放合作，让平台成为区域工业智能化转型的引擎。 尚海峰 华为主机上云军团CEO、混合云总裁 前，以科技创新全面推进新型工业化建设的号角已经吹响。基于云来构建面向未来的新型工业体系，已成为工业界的普遍共识。将云上持续迭代的创新技术和具体的工业场景需求结合，将为工业转型注入源源不断的新动能。当 大模型加速渗透到工业领域，与新型工业互联网深度融合，赋能工业化发展，也让我们进一步认识到工业数智升级的可行性和必要性。纵观全球通用AI领域，我国在算力、算法和数据领域并没有明显的优势，但我们有全球最完整的工业品类，这为大模型的创新提供了丰富的应用场景和宝贵的私有数据，也将成为行业大模型发展无可比拟的优势。可以想象，企业将端侧海量的数据汇聚起来，通过企业专属大模型实现工业智能，再基于云边端协同架构将智能延伸到工业生产的每个角落，将极大的激发工业数据的澎湃活力。 鄂尔多斯市是我国重要的传统煤矿、传统化工能源基地，华为是全球领先的ICT基础设施供应商。双方携手共建新型工业互联网平台，就是希望充分利用鄂尔多斯市能源产业和应用场景优势，发挥华为在云计算、人工智能等领域的技术优势，让大模型与行业场景深度融合，并积极探索产业集群的新模式。我们深刻地认识到，矿山智能化的落地是一个复杂的系统工程，平台的建设只是第一步，还需要探索匹配企业特点的新型工业互联网平台运营体系，形成一套流程、建立一个组织、培养一批高素质的运营人才，让新型工业互联网向内能够渗透更多的场景、发挥价值，向外发挥企业头部引领作用，赋能区域、行业和产业链上下游，共同营造开放包容的本地市场环境，加速工业智能化改造进程，合力驱动新型工业互联网的前进步伐。 目录D I R E C T O R Y 新型工业互联网平台是加速工业智能化的核心引擎 工业智能化趋势洞察 2.1 新型工业互联网平台参考架构2.2 大模型x新型工业互联网，赋能矿山产业集群智能化 1.1 全球主要国家持续布局工业智能化1.2 中国加速推进矿山智能化高质量发展 矿山产业集群大模型运营架构 鄂尔多斯平台大模型运营成果 未来展望 4.1 打造体系，全流程赋能业务4.2 聚力伙伴，繁荣应用生态4.3 使能创新，模型越用越好4.4 实践流转，行业能力商业化4.5 立体造势，打造产业特色IP 3.1 运营全景3.2 运营体系：构建全流程保障机制3.3 场景运营：持续孵化新场景3.4 生态运营：促进产业生态繁荣发展3.5 市场运营：塑造智能矿山品牌影响力3.6 技术运营：坚实底座赋能模型升级3.7 运营门户：一站式支撑运营活动 美主要工业国家均出台国家顶层战略，加快推进工业智能化转型，强化工业核心竞争力，构筑新竞争优势。制造业转型不仅旨在复兴传统工业，更是在全球竞争中抢占先机，通过技术创新和产业融合，构建新型工业生态系统，推动工业领域的全面升级。 1.1 全球主要国家持续布局工业智能化 工业智能化已成为未来全球工业升级转型的战略方向 “数字化、智能化、绿色化”已成为全球经济发展主旋律，也是工业领域如制造、电力、油气和矿山等行业转型升级的重要方向。放眼世界，欧 美 国 多 年 来 持 续 并 强 化 布 局 先 进 制 造 业 ， 自2011年起发布《先进制造业伙伴计划》、成立工业互联网联盟、发布《2022国家先进制造业战略》等一系列战略与计划，意图引领工业数字化发展，持续扩大工业领域的核心竞争优势。 因此，推动工业智能化升级，是实现工业向高端化、绿色化转型的重要支撑。 中国在工业智能化赛道上持续布局 回顾过去十年，中国的工业智能化战略始终围绕实现新型工业化的目标，通过一系列配套政策和措施，积极推动工业智能化进程。政府制定了详尽的发展规划，通过政策指引，支持各地建立工业智能化示范区和示范场景。同时注重从顶层设计到具体实施的全方位推进，通过完善的政策支持体系，包括财政激励、技术标准制定、人才培 德国是全球率先提出工业4.0概念的国家，自2010年先后提出《高技术战略2020》、《工业战略2030》、《人工智能战略》和《德国新数字化战略》等系列战略规划，意图提高德国工业的竞争力，在新一轮工业革命中占领先机。 养等，形成了一个系统化的推进机制。此外各地政府和企业积极参与，推动了一大批智能化项目的落地，为其它地区和行业提供了可复制、可推广的经验和模式。 2015年和2016年 中国分别提出了“智能制造”与“工业互联网”建设目标。 2017年7月 国务院印发《新一代人工智能发展规划的通知》, 提出“三步走”战略目标。 2021年12月 工业和信息化部、教育部等八部门印发《“十四五”智能制造发展规划》，提出在2025年之前，制造行业智能化升级成效显著，供给能力明显增强，基础支撑更加坚实。 2022年8月 科技部发布《关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知》，提出构建全链条、全过程的人工智能行业应用生态。 2022年12月 中国信息通信研究院发布《工业智能白皮书》，提出了面向工业全环节的三种核心应用模式。 2023年5月 中国电子技术标准化研究院发布了《智能制造成熟度指数报告》，表明2022年我国37%的制造业企业达到智能制造成熟度二级及以上水平。 2024年3月 在十四届全国人大二次会议的《政府工作报告》中，国务院总理李强明确指出要深入推进数字经济创新发展，实施制造业数字化转型行动，加快工业互联网规模化应用。 量增长5.6%，煤炭消费量占能源消费总量比重为55.3%。煤炭资源成熟可靠、价格低廉等优势，决定了煤炭是我国能源体系的支柱。煤矿行业属于特殊高危行业，具有生产环境复杂、作业场景多样、装备资产厚重、知识经验丰富等特点，尤其是生产环节面临水、火、顶板、瓦斯、煤尘五大灾害威胁，安全生产压力大。 1.2 中国加速推进矿山智能化高质量发展 1、中国矿山行业已进入智能化发展新进程 中国正在推动工业智能化，矿山行业作为工业的重要组成部分，在我国工业中占据着重要地位，并且作为工业智能化的先行者，起着引领作用。“富煤、贫油、少气”是我国资源的特征 ， 煤 炭 产 量 占 矿 产 资 源 开 采 总 量 的 8 5 % 以上，2023年我国原煤产量47.1亿吨，煤炭消费 矿山行业在实现提效、增安、少人无人的路上经历了四个阶段：机械化、自动化、信息化、智能化。 阶段一：机械化 矿山机械化是指在矿山生产过程中使用各种机械设备进行作业，通过控制电气化，并由人工进行决策和执行，逐步提高矿山生产的效率和安全性，降低了劳动强度和成本。 阶段二：自动化 矿山自动化是在矿山机械化基础上，通过应用自动化技术实现矿山生产的自动化控制和管理。矿山自动化的基本要素包括多机联动、机电一体化等，从而提高生产效率和安全性。 阶段三：信息化 矿山信息化是指通过应用信息技术对矿山生产、管理、决策等各个环节进行数字化、网络化、智能化改造，包括生产信息的采集、传输、处理、分析和应用等。矿山信息化的应用可以实现生产过程的实时监控、远程控制、自动化调度等，在提高生产效率和降低生产成本的同时，促进矿山生产的可持续发展。 阶段四：智能化 矿山智能化是在矿山自动化和信息化基础上，通过应用人工智能、大数据、云计算等先进技术实现矿山生产的智能化控制和管理、智能分析、智能决策、主动预防、预测性维护等，进一步提高生产效率、降低生产成本、提高安全性，促进矿山生产的智能化转型。 煤矿智能化建设进程中面临三个挑战： 系 统 烟 囱 化： 煤 企 面 临 设 备 多 、 系 统 多 的 问题，且缺乏标准化、一站式智能矿山建设解决方案，各自为政重复建设，方案多种多样，效果参差不齐；同时存在大量“烟囱式”系统，缺乏共享机制和平台支撑，导致行业知识无法沉淀，规模化推广困难。 智能化基础薄弱：煤企自建算力有限，试错成本 高 ， 算 力 资 源 无 法 有 效 利 用 ； 传 统 “ 作 坊式”开发，开发效率低、周期长、能力无法有效积累；缺乏大模型可视化开发平台，对小模型的依赖导致产品精度低、泛化性差，影响智能化建设效果。 2、国家持续推进智能化建设政策，矿山智能化机会与挑战并存 国家通过印发建设指南，发布标准化体系，推进试点示范，给矿山智能化转型带来了机遇。2020年2月，国务院八部委联合下发了《关于加快 煤 矿 智 能 化 发 展 的 指 导 意 见 》 （ 发 改 能 源〔2020〕283号），提出三阶段发展目标。2022年10月国家矿山安监局、财政部印发《煤矿及重点非煤矿山重大灾害风险防控建设工作总体方案》（矿安〔2022〕128号），以遏制矿山重特大事故为目标，建设AI视频智能辅助监管监察系统、应急处置视频智能通讯系统和重大违法行为智能识别分析系统，夯实矿山安全基础。2024年3月国家能源局印发了关于《煤矿智能化标准体系建设指南》，明确了煤矿智能化标准体系框架和重点建设内容，指导相关标准制修订，促进标准实施。2024年4月，国家矿山安监局等七部委印发《关于深入推进矿山智能化建设促进矿山安全发展的指导意见》，意见指出到2026年，建立完整的矿山智能化标准体系，推动“人工智能+矿山”融合发展。 数据流通难：各个煤矿按需设计，数据为特定应用服务，难以向其他应用提供数据，形成众多“数据孤岛”；煤机装备和对应的系统七国八制，数据缺乏统一标准和接口，系统之间数据打通和协同困难，阻碍煤矿智能化的建设进程。 因此，有必要集约化建设区域产业集群数字化平 台 ， 通 过 统 一 建 设 规 范 ， 实 现 产 业 集 群 共享 ， 同 时 引 入 A I 大 模 型 ， 加 速 区 域 智 能 化 转型。在此基础上，形成一站式模型服务的企业应用市场，加速AI产品与解决方案的交易。该平台可以将矿端的数据统一采集、入湖